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。
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