大数据的互联网思维

图书标准信息

• 作者 段云峰、秦晓飞 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2015-10
• 版次 1
• ISBN 9787121273087
• 定价 58.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 284页
• 字数 354千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 CDA数据分析师系列丛书

【内容简介】

　　《大数据的互联网思维》是国内一本将互联网思维应用到大数据领域的专著，记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。
　　本书共分10章，其中第1章阐述了大数据发展的现状，以及大数据发展需要互联网思维的原因；第2章提出了借鉴互联网思维，大数据可以实现一次“凤凰涅？”般的新生，从传统IT项目“脱胎换骨”为咨询服务项目；第3章写到大数据将重塑资源格局，未来会成为国家资产，同时将促进理性社会的到来；第4章介绍了大数据的客户体验如何提升，需要明确客户是谁，客户想要什么，笔者指出融入娱乐思维的个性化管家式服务是一种可行之道；第5章介绍了大数据的产品思维，有哪些好的经验可以学习；第6章和第7章分别阐述了如何打造出的大数据产品，以及大数据如何进行快速迭代；第8章介绍了大数据的平台思维，同时提出传统的互联网平台升级为拥有智慧的大数据平台是大势所趋；第9章介绍了大数据的跨界会带来什么，提出“大数据×”的概念，指出“大数据×”是“互联网+”的有机组成部分；最后一章笔者对多年收集的大数据实践案例进行了介绍，帮助读者深入了解本书前面提到的理论部分。本书中穿插了许多诙谐的小故事和小案例，能够让读者在轻松、幽默的氛围中快速体会笔者的一些感悟。
　　与市面上现有的介绍大数据以及互联网思维的书籍不同，本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累，是在实践过程中不断总结出来的，书中许多具体案例都是真实存在并且被广泛使用的。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有。

【作者简介】

　　段云峰，承担了国内很大电信运营商的数据仓库和大数据中心的设计和建设、运营工作（截止到2015年该系统达到18000TB存储容量，累计投资120亿元），积累了15年的大数据领域的实际工作经验。带领相关的团队，从系统创建到系统运营，开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内的大数据在大企业建设、运营方面的经验。其前后主持设计的文档，有150余册、1200多万字，涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。

　　秦晓飞，具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。

【目录】

01 大数据现状／1
本章描述了大数据的基本概念和特点，指出移动互联网产生的数据，具备更高的商业价值。借助互联网的发展，引出了互联网思维的故事，分析了互联网思维的特点，分享了“天变了”的颠覆理念。最后结合实践经验，给出了大数据需要引入互联网思维进行发展的结论。
1．1 大数据的概念和特点／2
1．2 互联网思维的故事／4
1．3 “天变了”／5
1．4 大数据为什么需要互联网思维／12
1．5 小结／16
02 堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
本章分析了大数据项目的特点，指出其不同于传统IT项目的差异，给出了在大数据项目发展过程中如何借鉴互联网思维的具体案例。指出了借助互联网思维，大数据能够逐步发展成为独立的产业，并在“互联网+”的发展过程中，提升各个产业的智慧水平。
2．1 文艺复兴的意义类比／18
2．2 互联网企业的发展／21
2．3 互联网思维的概念／24
2．4 互联网思维的特点／24
2．5 互联网思维改写了手机产业／26
2．6 互联网思维改变大数据／29
2．7 大数据的新生／44
2．8 小结／46
03 大数据的发展／47
本章首先描述了大数据产生和发展的历程，提出了大数据将重塑各个产业，数据将逐步替代石油等传统能源，成为新时代的国家战略资源。然后提到了大数据将解决信息不对称的问题，实现市场资源的最优配置，从而综合市场经济和计划经济的优点，促进“理性社会”的真正到来。还提到了传统的电信运营商如何借鉴互联网公司的大数据应用经验，实现从网络运营到大数据运营的转型。最后指出大数据发展过程中可能会面临的各种问题。
3．1 大数据产业的发展／48
3．2 从网络运营到大数据运营／52
3．3 如何运营大数据／60
3．4 大数据发展的瓶颈／69
3．5 小结／72
04 大数据的客户体验／74
本章提出要提升大客户的客户体验，首先要明确客户是谁，客户分为哪几大类，分别有什么特点，并且通过例子进行了详细阐述。然后笔者结合建设大数据系统的多年经验，将大数据应用概括为取数、取知识和取专业建议三个阶段。接下来详细解释了客户体验是什么，如何能够让客户在使用大数据产品时感受到“快”、“准”和“爽”，如何让数据变得可读，同时大胆提出能否让数据分析报告变成电影剧本，从而更加吸引客户。最后提出需要针对不同的角色提供不同的管家式服务，并且将娱乐思维引入到大数据产品的设计中，从而使客户体验得到提升。
4．1 客户是谁／75
4．2 客户的大数据需求是什么／80
4．3 客户体验是什么／85
4．4 客户体验如何提升／96
4．5 小结／99
05 大数据产品设计／100
本章首先描述了大数据产品化的引出背景，然后阐述了大数据产品的有关分类，并且提出了数据分析手机这样一种全新的大数据产品，同时提到了数联网以及脑联网。本章还解释了大数据的搜索门户、社交平台、电商平台以及云化平台，对未来大数据产品的全新载体进行了大胆的猜想。最后提到了大数据产品的特点、产品设计的关键点以及产品的定位问题，指出了大数据产品需要通过对比显示其价值，需要更多的群众参与；同时，我们需要简化界面，提高产品的可视化，通过准确的定位，提升大数据产品的运营效果。
5．1 大数据产品背景／101
5．2 大数据产品内容／105
5．3 产品的“客户流量”／110
5．4 大数据产品类比／113
5．5 大数据产品特点／115
5．6 产品的界面优化／117
5．7 产品的用户定位／117
5．8 小结／119
06 大数据的极致思维／120
本章主要论述了大数据产品要想获得成功，也需要做到极致。首先介绍了大数据产品如何做到极致。然后提到了大数据能够带来思维的极致。还阐述了大数据会带来精准营销和成本控制的极致。本章最后指出，一个极致的大数据产品，不光产品本身要过硬，还需要会“讲故事”，能够通过吸引人的标题、叙事方式以及论据的选择，将大数据产品中蕴涵的思想抽丝剥茧般地传递给最终客户。
6．1 产品的极致／121
6．2 思维的极致／134
6．3 营销的极致／136
6．4 “讲故事”的极致／137
07 大数据的快速迭代／142
本章重点阐述了大数据产品如何实现快速迭代，从而能够及时甚至实时地把握用户的需求。并且指出大数据产品往往是无形产品，其产品研发的边际成本更低，消费者反馈的成本也低，因此更需要做到快速迭代。
7．1 怎么“快”／143
7．2 数据的标准／144
7．3 平台的标准／146
7．4 环境的标准／148
7．5 迭代的知识积累／149
7．6 小结／150
08 大数据的平台思维／151
本章首先阐述了大数据的平台思维，是要在平等的基础上，构建一种主体共建、资源共享、数据开放、多方共赢的大数据商业生态系统。然后笔者对数联网进行了较为详细的阐述，对数联网的标准数据、标准接口、标准使用，以及访问工具和数据管控，谈了一些个人的理解。接下来重点描述了大数据平台的生态环境，还提到了平台SDK，借用厨房、食材、炊具和美食的关系，指出通过打造标准的数据，提升数据的可读性和加工的简化性，形成人人参与的大数据生态圈。本章最后对互联网企业的数据开放平台进行了介绍，指出从传递信息的互联网平台升级到传送智慧的大数据平台是大势所趋。
8．1 大数据的平台定义／152
8．2 大数据平台思维的特点／153
8．3 大数据的平台实体――“数联网”／154
8．4 大数据平台的生态环境／180
8．5 平台SDK的开放性／185
8．6 互联网企业的数据开放平台／192
8．7 人人的“数据”到数据的“人人”／204
8．8 互联网平台升级到大数据平台／205
8．9 小结／207
09 大数据的跨界思维／208
本章首先指出，在“互联网+”落地的过程中，如果各个行业间的大数据能够融合，就会产生更加巨大的价值。接着引用著名诗人萧伯纳的一句名言，引出了大数据跨界的特点。笔者还指出大数据的业务多维，即不同的人对相同的数据也会产生不同的理解，因此，对数据的解读至关重要。本章最后，笔者指出大数据的跨界在很大程度上依赖于大数据的行业交叉，能够产生什么样的火花，全看交叉的角度和力度，同时列举了两个不同行业数据融合可能会带来的新商机。
9．1 大数据跨界的背景／209
9．2 大数据跨界的定义／211
9．3 大数据的业务多维／216
9．4 大数据的行业交叉／216
9．5 小结／220
10 大数据实践案例探索／222
本章重点描述大数据的客户体验提升、大数据的产品化、大数据的知识库以及大数据的极致思维、跨界思维、平台思维和快速迭代的具体案例，便于读者理解书中所阐述的内容，使理论和实践更好地结合。
10．1 大数据提升客户体验／223
10．2 大数据实现产品化／238
10．3 大数据的极致思维／254
10．4 大数据的跨界思维／258
10．5 大数据的平台思维／261
10．6 大数据的快速迭代／267
10．7 小结／269