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數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵

數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵

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內容簡介

從行動網路到5G時代,企業欠缺的再也不是數據,
而是一套符合商業目標的大數據策略,實現數據變現。

  阿里巴巴前副總裁、數據委員會會長/紅杉資本中國專家合夥人
  車品覺
  第一手分享阿里巴巴的數據治理經驗


  ‧數據收集不完怎麼辦?
  ‧部門各自為政怎麼解?
  ‧如何找到數據化的切入點?
  ‧如何不讓安全原則影響業務效率?

  從阿里巴巴經驗,
  解答企業推行數據化的最容易遭遇的困難點;
  揭開當前數據變現的最熱領域。

  本書作者車品覺在2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶,並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長,期間開發多個數據產品,成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。

  數據,終將成為企業的核心資產。但是,要落實以數據為核心的改變、讓數據發揮策略性的價值,在實際運作上還有許多環節要打通。在本書中,作者第一手公開阿里巴巴的轉型過程,建立以數據驅動為核心的智慧商業模式,包括如何從工作流中尋找數據化的切入點、如何設定數據收集策略與數據流通策略。

  並介紹醫療、金融、零售、娛樂等多種產業,如何發揮對數據策略的想像,透過不同領域的數據結合,讓外部數據彌補內部業務的盲點,實現數據變現。

  你將可以看到:

  數據營運難題的應對方法──
  ◤面對資源有限→根據業務需要做數據收集,以短期問題為出發點,以中長期的發展趨勢決定資源分配。
  ◤面對煙囪林立→採取共創共贏策略,以利益驅動數據流通,當利益高於競爭,數據共享就會變得理所當然。
  ◤面對數據安全→安全原則要契合企業的商業目標和風險承受能力,才可能獲得內部的支持。

  豐富的數據變現實例──
  ◤Lattice Engines利用各種管道公布的資訊,如社群網站的交流、專業文獻的下載、交易會的註冊等,為客戶尋找潛在買家。
  ◤Credit Karma打破「信用分數」的黑盒子,在使用者的授權下,將信用數據透明化,並發展成個人化的金融服務平臺。
  ◤Kyruus挖掘醫療領域數據,整合醫生資訊和預約、評價系統,能夠達到有效配對醫生和病人,就我們像預定機票、飯店。

名人推薦

  何英圻│91APP董事長
  林之晨│台灣大哥大總經理、AppWorks董事長暨合夥人
  許景泰│SmartM世紀智庫執行長
  程九如│AppWorks合夥人
  詹宏志│網路家庭董事長
  鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人
  ──一致好評
 
 

作者介紹

作者簡介

車品覺


  數據化思考第一人,未來趨勢觀察家。最早將大數據運營與管理引入電商,豐富的數據實戰經驗,對大數據未來趨勢有著獨到的見解。現為紅杉資本中國專家合夥人。

  生於香港,在英國、澳洲、美國等地接受教育,清華大學經管學院及歐洲工商管理學院(INSEAD)雙碩士。

  在2010年至2016年,先後任職於支付寶、淘寶,並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長,期間開發多個數據產品,建立全新的數據治理體系,成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。

  曾任滙豐銀行IT部高級管理人員、香港電訊PCCW產品經理、微軟產品總監、eBay產品總監,以及敦煌網首席產品官,創立世界首家跨境交易的B2B電子商務平台。

  得獎紀錄:
  2014年領導阿里數據團隊獲得Top CIO評選為「中國最佳資訊化團隊」
  2017年獲得國家資訊中心評選為「中國十大最具影響力大數據企業家」
  2018年獲得中國科技新聞學會「大數據科技傳播領軍人獎」

  著作:
  《大數據的關鍵思考:行動╳多螢╳碎片化時代的商業智慧》
  《數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵》
 
 

目錄

推薦序 掌握對的資料,就是掌握致勝的武器 /何英圻
推薦序 解決失焦問題,讓數據的效益極大化 /程九如
推薦序 收集數據、擁抱數據,並活用數據 /鄭緯筌
前 言 為什麼要認識數據的本質?

PART 1──數據主義,未來一切都將數據化

▍1 大數據不是獨奏,而是不斷連接無處不在的數據
全域大數據時代/線上的數據,才是數據/用數據獲取更多數據

▍2 數據相關性,比數據本身更重要
養兵千日,用兵一時──阿里巴巴的數據收集策略/學會「系統思考」/量化,就能無中生有

▍3 利益,是讓數據流通的關鍵
互惠互利──阿里巴巴的數據流通策略/尋找共同的痛點/讓天下沒有難用的大數據/數據生態圈是競合並存

▍4 倫理,大數據不容忽視的一面
大數據也有陰暗面/數據安全與生意的兩難/倫理不容忽視/水能載舟,亦能覆舟
 
PART 2──數位經濟引擎,智慧商業的核心

▍5 數位經濟引擎,預知未來的水晶球
不懂數據就沒有商業/走過十個年頭的大數據閉環/讓數據閉環轉得更快、更有人性

▍6 人工智慧時代,數據才是根本
數據將像電力一樣顛覆世界/企業「養」數據的六大要點

▍7 數據,未來企業的核心資產
數據流通,共享價值鏈的關鍵一環/找客戶靠數據,不靠運氣/企業「用」數據的三大竅門

▍8 大數據驅動產業大變革
零售業,因大數據帶來大想像/金融業,以創新迎合新世代/智慧城市,以物聯網構建城市生活/娛樂產業,訂製你的需求/時尚產業,掌握捉摸不定的人心

PART 3──數據變現的四大場景

▍9 大數據幫助我們更健康
醫療產業醞釀大數據突破/認知計算啟動醫療大變革/知識圖譜,知別人所不知

▍10 消費金融──數據變現的極佳場景
消費金融的五大趨勢/我的信用,我決定/區塊鏈,房地產買賣的未來

▍11 物聯網──與砂鍋對話的時代來臨
大數據促進人機對話/無人駕駛車的無限可能/智慧家居,讓生活更便捷

▍12 預測──從心理測驗、寶可夢到大選
心理測驗+大數據,影響選舉的新工具/無人超市與新零售/寶可夢與大數據/神預測黃金球員/一盤棋局喚醒商業巨頭/揭密獨角獸Palantir/大數據逆轉選舉

PART 4──數據之王的數據化思考

▍13 他們成就了完美世界
馬雲的兩個必殺技:用人疑、破旋渦/向創投家學習數據思考/「阿里魂」彭蕾的管理之道/阿里總參謀長曾鳴的終局判斷/數據怪傑韋斯岸:從Big Data到Me Data/拜李小龍為師

▍14 數據是送給天生邏輯客的盛宴
劍如人生:在試錯中提升自己/共時面、時間鏈、關鍵字/你相信你可以比我更厲害嗎?/假如我是一個產品/「捨得」的力量/慢慢品,慢慢覺/以天為師

結語 如果有一天你拿到了「數據天書」
 

推薦序

掌握對的資料,就是掌握致勝的武器


  在虛實融合(OMO)趨勢發展下,未來,零售品牌都將成為數據驅動的零售科技公司。可是,要如何驅動數據制定營運策略,首重掌握「對的資料」。零售數據龐雜且異質性高,光是要打通線上線下,取得正確一致資料,對許多品牌來說就是一大挑戰。如果沒有「對的資料」,縱使有再強的AI技術,機器不能有效判讀、學習,就無法在虛實融合營運中帶來龐大效益。

  如本書所提,數據策略需根據業務策略來制定,並重新審視與辨識有用的資訊,進一步掌握數據價值與核心,落實數據治理,才能真正開啟「上帝的視角」,成為零售科技公司的致勝武器。

文/何英圻│91APP董事長

推薦序

解決失焦問題,讓數據的效益極大化


  失焦,是進入陌生領域最常見的現象,因為人們無法用過去的經驗或知識來判定事務的輕重緩急,甚或辨別自身的方位與風險,亦無法預估相關的成本與發展的瓶頸。失焦更是導致失敗的關鍵因素,無論組織的大小或新舊。

  如何轉型成為數據化運營的組織,對於絕大部分的管理階層來說,都是陌生而又不得不面對的使命與挑戰。常見組織在轉型升級的過程中,因為缺乏相關的經驗與人才,以致無法鑑別關鍵資源,更無法制定正確的階段性目標與建構適當的運營系統,最終多是付出了巨額的代價,而且落得徒勞無功。

  組織如何在轉型期不失焦? 作者依據自身的實務經歷,鉅細靡遺地分享如何成就組織轉型的步驟與心得。

  文中論述組織在歷經轉型的過程中,管理階層應如何鑑別與取捨關鍵資源,如何明智地制定整體及階段性的發展目標,如何整合關鍵資源,同時形成組織共識,如何規畫並與業界共構一個能內通外聯的共榮系統,如何善用發展策略,讓數據所能連動的範圍和所能創造的效益達到極大化。

  這本著作我非常推薦給想要規畫或正在推動數據化轉型的企業經營層,極具參考價值。
 
文/程九如│ AppWorks合夥人

推薦序

收集數據、擁抱數據,並活用數據


  嗯,說到大數據,您會想起什麼呢?是一大堆複雜難解的資訊,還是讓人心驚膽戰的數學公式呢?當然,我相信很多朋友可能會兩手一攤,覺得這些和自己的關係不大,甚至會認為只有大學教授或是技術專家才有資格暢談大數據。

  但是話說回來,莫非這個世界上真的只有少數人才能夠找出數據背後的邏輯與價值嗎?我並不這樣認為。

  還記得天下雜誌在2014年出版阿里巴巴前副總裁車品覺的大作《大數據的關鍵思考》時,我曾撰文推薦車老師的這本書。時光飛逝,轉眼已經過了六年,放眼中外媒體或科技產業,幾乎已經沒有人會刻意提起大數據了,反而大家都在追捧人工智慧、AR/VR、區塊鏈或是產業物聯網等等的發展趨勢。

  雖說大數據似乎已經不是當紅的關鍵字,但知情的朋友應該感到欣慰──並非大數據已經式微,而是其相關概念與技術已經在人們的生活中扎根,並且有各式各樣的應用被開發出來嘉惠世人。

  如果,我們說《大數據的關鍵思考》這本書是寫給產業界經營者和管理階層人士看的數據化營運策略指南。那麼,現任紅杉資本合夥人車品覺的新作《數據的關鍵商戰策略》,則是企圖以更宏觀的視野來剖析,企業界在推動數據化的過程中會遭遇哪些困境?並且,試圖提出有效的因應之道。

  當然,這本書也揭露了當前各種數據應用與變現的可能發展。我特別喜歡車老師所提出來的概念──大數據不是獨奏,也不是單一的現象,而是我們生活裡不斷連接無處不在的數據。世人都知道數據的力量與價值,但真相是,很多企業在迎接大數據的路途卻走得踉踉蹌蹌⋯⋯

  老實說,企業界欠缺的其實不是數據,也並非整理繁複數據的技術與方法,而是一套符合自家商業目標的大數據策略!近年來,國內也積極培育大數據的高端人才,但這樣還不夠,更重要的是確立可行的策略,方能淬煉出數據的真正價值,並降低數據應用時可能遭逢的阻力與風險。

  很高興可以在2020年開春拜讀車老師的最新著作,讓我得以補充對於大數據的最新認知。如果您本身也對大數據感興趣,或是剛好對各種數據的應用與策略擬定有需求的話,我很樂意向您推薦《數據的商戰策略》這本好書。相信在看完本書之後,您將會對大數據的近況發展有更深入的認識與了解,也能夠順利地協助貴企業、組織制定大數據相關的各項發展策略──收集數據、擁抱數據,並活用數據。

文/鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人
 

詳細資料

  • ISBN:9789863985143
  • 叢書系列:天下財經
  • 規格:平裝 / 280頁 / 14.8 x 21 x 1.4 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

前言 為什麼要認識數據的本質?

▍一場以大數據為核心的智慧盛宴

時下仿佛大家都在談人工智慧,就像當年人人都在談大數據一樣。

大數據時代源自應用所產生的巨量數據,比如微信、淘寶。但是,隨後大數據反過來成為應用創新的核心,這個循環無疑為我們帶來了一種全新的創新型態,那就是──用數據做好產品,用好產品取得更多數據。

在不同場合上,阿里巴巴的馬雲、百度的李彥宏及騰訊的馬化騰分別談過自己對人工智慧的看法和觀點。這種對話有點像金庸小說中的華山論劍,到底是氣宗(大數據)還是劍宗(人工智慧)更具策略意義?我認為,兩者是相輔相成的。經歷了互聯網二十年的發展,我們已經積累了足夠的數據去驅動一場「智慧盛宴」,以大數據為核心的人工智慧漸露端倪。

2010年,「資料科學家」這個稱謂的發明者帕蒂爾(DJ Patil)和傑夫.哈默巴赫(Jeff Hammerbacher)認為,一切應該以產品為中心,從數據獲取、數據清洗、搭建和管理數據設施、原型開發、產品設計等方面,實踐數據的價值。我在阿里巴巴就經歷了從「數據產品」到「數據作為產品」的階段,後者其實才是大數據的真正產物,也是人工智慧的源泉。

▍誰掌握「完美資訊」,誰就擁有整個世界

進入數據產業時,我就一直秉承著這樣的理念:在「假設資料都是可獲取的」基礎上思考問題。隨著整個社會數據化程度進一步加深,以及人與物之間的高度互聯,很多以前的數據盲點被快速解開。由不同領域積累的數據所形成的「完美資訊」(perfect information)漸露端倪,這其實是數據從「量變」到「質變」的過程。

這個「完美資訊」具有無限潛能,足以讓人工智慧所向披靡,催生各種智慧情境,並讓其如潮湧至。智慧時代,秉承「假設資料都是可獲取的」這一思維方式,才可讓你比別人更勝一籌,從而做到心中有數。

在現實中,我們從數據收集、整合、判斷,以至行動、再到回饋的過程並不完美,而形成數據閉環系統的阻力,往往是人為因素居多。Google無人車的偉大之處,正是給了我們重要的啟發,讓我們意識到自動化及智慧化所需要的數據閉環系統是如何做到了既封閉又開放,其中的裡應外合正是未來的發展趨勢。

會員評鑑

3.5
1人評分
|
1則書評
|
立即評分
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Lv.8
3.5
|
2022/03/17

數據的商戰策略

A-

看了作者另一本著作後,忍不住的又追了這一本著作,這本書有比較多的章節,說明整個大數據的使用場景及價值。

數據是一種信仰,善用才是本質。

數據可以做的面向很多,包含數據預處理、報表生成、維度自決、問題自動排查、異常預警。

然而數據驅動→自動化的決策,這是我最嚮往的境界跟渴望,這個過程需要運用『演算法』不斷的『自動化測試』,進而找出最佳的自動化決策齒輪,這應該是數據使用背後最大的價值提供。

在客戶一進門,我們就可以知道他喜歡的東西是什麼,推出他感興趣的商品給他,這就是個別行銷終的場景,而這需要有相當多的數據、思維、測試、演算在後面堆疊著。

這個過程的推進真的相當的不容易,作者在阿里巴巴的工作經驗中,也可以從書中看到馬雲管理的決策魄力高度跟遠見。

很多人、很多公司都說數據很重要,但是要如何運用數據驅動運營,我覺得最重要的是『商業思維』,要深諳最重要數據是什麼,運用組織的能力橫向、縱向的將數據帶到一個決策上面去測試。

試著將自己的位置拉高,用高的角度俯瞰看全貌,才有辦法辨別出『整體』、『重點』,知道目標是什麼比急著去做什麼更重要。

這本書推薦給想要理解如何用數據驅動運營基礎的讀者閱讀,但是如果想要有更多的啟發跟實際做法,我會推薦作者另一本『大數據的關鍵思考』。

我正在架構著公司的數據做聚焦實驗著,跟作者的速度有著天壤之別的差距。
但是,不怕!我正在路上!

Action:
數據驅動→自動化決策
透過:演算法→自動化測試

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