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原文作者： Thomas H. Davenport，Jeanne G. Harris

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把红海变蓝海的世纪竞争策略
竞争激烈的21世纪，怎样的企业能致胜？怎样的人才最抢手？
答案是：懂得运用检视分析法，及早发现问题、找到获利关键
排行榜畅销书《知识管理》作者 戴文坡 最新力作

什么样的竞争力最难模仿？而且适用各种产业环境？

　　当Google、Amazon、Wal-Mart、P＆G、波士顿红袜队…等不同产业的佼佼者，相继成功运用检视分析为企业带来巨大利益，这只说明了一件事：21世纪的企业将以分析力决胜负！

．全球最大赌场业者哈拉斯娱乐总裁　罗夫曼　推荐
．华尔街日报　专文评论推荐
．中华征信所总经理　张大为　推荐

　　分析管理的问题症结，绝对不是出在分析方法、数据可用性或是技术上。对于想要建立检视分析能力的业者而言，最大的挑战在于向前看，从找出界定最模煳、数据最少的问题着手；而不是向后看，专找容易下手的、而且风险也低的问题。

　　本书作者，世界级顶尖顾问戴文坡（Thomas H. Paverport）与哈瑞斯（Jeanne G. Harris）在书中率先针对这个重要的议题深入探讨，直指分析管理之所以窒碍难行，问题出在以下这几个常见的企业病征上：

　　．没有经过严格的检验，就任凭「传统智慧」（Conventional wisdom）的延续，而且通常是在上位者带头这样做。

　　．决策（尤其是高阶）欠缺深入、冷静的分析，而且往往成为执行长和远见者把持的稀有才华，有别于其他空有聪明才智、却比较没有灵感启发的人。

　　．公司欠缺对检视分析法实证工作充满热情、而且精通此道的人才。分析工作往往被视为没有办法的办法，而且接下这份重责大任的人并不熟悉分析法。

　　．「人」这个要素往往凌驾在好的点子之上。

　　各位读者一定要仔细阅读本书，因为可学习的真的很多！尤其书中提出各种创新企业的最佳实践案例，为这种环境的形成指引明路，教你分析真相，成为知识时代赢家。

作者简介

戴文坡（Thomas H. Davenport）

　　目前为Accenture策略变革学院院长，及波士顿大学资讯管理系教授。曾任致远资讯科技与策略中心合伙人、麦肯钖顾问公司及CSC Index资讯科技研究部门主管，亦曾任教于德州奥斯汀大学等。其着作《知识管理》(中国生产力中心出版)、《流程创新》、《思考型工作者》皆为热门畅销书。另编着有《资讯生态学》及《组织再造》等十余本着作，并曾被《顾问杂志》选为世界顶尖的二十五位顾问之一。

哈瑞斯（Jeanne G. Harris）

　　埃森哲公司（Accenture Institute）企业高绩效中心（High Performance Business）执行研究员以及研究主任。

译者简介

胡玮珊

　　国立中兴大学经济学系毕业，曾任英商路透社财经新闻编译、记者，目前为专业之笔译、口译人员。译作《知识管理》、《与高效能有约》(中国生产力中心出版)，曾荣获89、92年度经济部金书奖。共有译作三十余本，包括财经、企管、科技、励志等各领域。

好的，这是一本名为《数据洪流中的航标》的图书简介，全书约1500字。 --- 图书简介：《数据洪流中的航标》 导言：时代的脉搏与数据的重量 我们生活在一个前所未有的时代，信息的海洋浩瀚无垠，数据以前所未有的速度和规模涌现，如同奔腾不息的河流，塑造着现代社会的每一个角落。从商业决策的精细化运营，到科学研究的前沿探索，再到日常生活的智能化体验，数据已不再是简单的记录符号，而是驱动变革的核心动力。然而，面对如此磅礴的数据洪流，如何辨别方向、如何提取价值、如何避免迷失，成为了摆在所有组织和个人面前的严峻挑战。《数据洪流中的航标》正是为了回应这一时代呼唤而诞生的一部著作。 本书并非枯燥的技术手册，也非深奥的理论专著，而是一份献给所有渴望在数据驱动时代中找到清晰路径的实践者、管理者和思考者的指南。它旨在穿透数据噪声的迷雾，揭示数据背后的深层逻辑，为读者提供一套系统、全面、可操作的框架，用以驾驭复杂的数据生态。 第一部分：数据时代的底层逻辑与思维重塑 数据的力量源于其内在的结构与关联。本书首先带领读者深入理解数据时代的底层逻辑，探讨“数据思维”的构建。我们摒弃了将数据视为孤立实体的传统观念，而是将其视为一个有机的、相互连接的生态系统。 第一章：从信息到洞察的蜕变 深入剖析了信息（Information）、知识（Knowledge）与洞察（Insight）之间的层级关系。阐述了优秀的数据分析师与普通数据处理者的核心区别，在于能否提出正确的问题，并将数据转化为可执行的战略。本章详细介绍了如何构建“问题驱动”的数据分析框架，确保每一次数据挖掘都紧密围绕业务目标展开。 第二章：数据质量的“冰山理论” 数据质量是所有数据工作的基石，却常常被低估。本书采用“冰山理论”模型，将数据质量的显性问题（如缺失值、错误记录）与隐藏的深层问题（如数据定义不一致、采集偏差、生命周期管理缺失）进行对比分析。我们不仅探讨了数据清洗的技术手段，更着重于构建组织层面的数据治理文化，确保“源头活水”的纯净。 第三章：数据的伦理与信任基石 在数据爆炸的背景下，隐私保护、算法公平性、数据滥用风险成为无法回避的议题。《数据洪流中的航标》花费大量篇幅讨论了建立数据信任的必要性。这包括理解GDPR、CCPA等全球性法规的核心精神，以及如何在保障用户权益的前提下，最大化数据的应用价值。本书提供了一套企业级的数据伦理审查流程，帮助组织在创新与责任之间找到平衡点。 第二部分：构建高效能的数据基础设施与流程 拥有正确的思维方式后，如何构建一个能够支撑大规模数据处理和分析的稳健基础设施，是实现价值转化的关键。《数据洪流中的航标》将目光投向了工程实践与流程优化。 第四章：从数据仓库到数据中台的演进 详细梳理了现代数据架构的演进历程。重点分析了传统数据仓库（DW）的局限性，并详细阐述了数据中台（Data Middle Platform）的理念与实践。本书强调，中台的核心不在于技术堆栈，而在于服务化、复用化和业务驱动的架构设计，旨在打破数据孤岛，实现“数据资产化”。 第五章：实时性与批处理的平衡艺术 随着物联网（IoT）和用户交互的增加，对数据处理的实时性要求越来越高。本章对比了Lambda、Kappa等主流架构的优劣，并提供了一套基于业务场景选择最佳数据管道（Pipeline）的决策矩阵。我们探讨了流处理技术（如Kafka, Flink）在欺诈检测、实时推荐等高价值场景中的落地经验。 第六章：M LOps：从模型到生产力的桥梁 机器学习模型的部署与运维（MLOps）是当前数据科学领域的一大痛点。本书将MLOps视为工程化的必然趋势，系统性地介绍了特征工程平台、模型版本控制、自动化再训练管道以及模型漂移监控的实践方法。目标是确保AI能力能够像传统软件一样，稳定、可靠、快速地服务于业务一线。 第三部分：深度挖掘与价值变现的策略 基础设施就绪后，如何通过先进的分析方法提取商业洞察，并将其转化为实际的业务增长，是本书的第三个核心模块。 第七章：因果推断的科学性回归 许多商业决策依赖于“相关性”的误导。《数据洪流中的航标》大力倡导使用因果推断（Causal Inference）来回答“如果……将会怎样？”这类本质性的问题。通过深入浅出地介绍倾向得分匹配（PSM）、双重差分（DID）等方法，帮助读者区分观察到的相关性与真正的驱动因素，从而制定更有效的干预措施。 第八章：从描述到预测：高级分析的应用场景 本章聚焦于应用层面的分析技术，包括时间序列预测在库存管理中的应用、聚类分析在客户分群中的精细化操作，以及自然语言处理（NLP）在非结构化数据挖掘中的潜力。重点在于如何根据业务问题选择合适的统计或机器学习模型，并对其结果进行商业化的解释。 第九章：数据叙事的力量：让数据“开口说话” 即使是最复杂的分析，如果不能被决策者理解，也无法产生价值。本书的最后一部分强调了数据叙事（Data Storytelling）的重要性。我们提供了一套结构化的报告框架，教导分析师如何围绕核心结论组织论据，如何利用视觉化工具（而非炫技）来引导听众的注意力，最终实现从数据驱动决策到行动的无缝对接。 结语：成为数据洪流中的掌舵者 《数据洪流中的航标》致力于提供一种全景式的视角，覆盖了从数据文化、架构设计、工程实践到高级分析和价值呈现的完整链条。它不仅仅是一本关于如何“处理数据”的书，更是一本关于如何“驾驭数据”以实现组织战略目标的书。在数据不再是少数专家专属的时代，掌握这些航行技能，是每一位现代领导者和专业人士的必修课。拿起这本书，你将获得穿越数据迷雾、直达商业智慧彼岸的清晰航道。

第一部　分析竞争的本质

第一章　分析竞争力的本质
检视分析是什么？
为何以检视分析一较长短？
这本书对各位有何帮助？
我们是怎样发展到这个地步的？
何时应以检视分析法作为决策的基础？
检视分析法于职业球队的运用及影响
本书内容

第二章　怎样才能成为分析竞争者？
分析竞争者的主要特质
分析竞争力的评估

第三章  分析与企业绩效
对证据的评估
检视分析为竞争优势的来源
政府机关对检视分析的应用
分析产品和服务的市场
当分析还是不够的时候
结论

第四章　分析竞争力的内部流程
财务分析
併购案的分析
制造、营运以及品质的分析
研发分析
人力资源的检视分析

第五章　对外流程的分析竞争力
陌生的枕边人？
顾客相关流程
面向供应商的流程
结论

第二部　培养检视分析的能力

第六章　提升分析能力的路径图
路径图概论
分析能力的评估
路径的选择
第一阶段：分析竞争力的先决条件
第二阶段︰绕路证明
第三阶段︰对检视分析的渴望
第四阶段︰具备分析能力的企业
第五阶段︰分析竞争者
路径图上的进展
结论

第七章　分析人才的管理
分析法的都市传奇
资深执行主管以及分析竞争力
分析的专业人才
业余的分析人员

第八章　商业智慧的架构
检视分析法以及商业智慧的架构
资料管理
资料的转换工具和流程
资料库
分析工具以及应用程式
分析技术
简报工具与应用程式
作业流程
结论

第九章　分析竞争力的未来
技术带动的变化
由人力带动的变化
策略带动的变化
分析竞争力的未来

推荐序

　　当年我在麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）攻读经济学博士时，有一套名为「理性预期」（rational expectations）的理论主张，如果事件的发生广在人们预期之中，或是可以预测得到的，由于理性行动者（rational actors）势必已採取必要的行动，从这些机会里头套利，所以就没有什么获利的空间可言。我后来去念管理时，便认为理性预期也可以应用在企业界；也就是说，竞争市场上就算出现有助于提升利润的机会，在大家群起运用的影响之下，到头来也发挥不了什么作用。

　　不过对我和哈拉斯娱乐（Harrah’s Entertainment, Inc.）股东们而言，幸好事实并非如此，理性预期根本不足以描述管理行为的特质。也就是说，业者有的是机会，可透过简单的检视分析法微调、或大举提升利润；造酒业尤其如此，只要掌握先机，就能让公司收银机响个几十万、甚至几百万遍。在赌场酒店业，这样的例子俯拾即是——收益管理（yield management）、赌博定价（game pricing）、顾客忠诚度计划以及採购都是如此。我在任期间发现，只要朝着预估的需求曲线将特定吃角子老虎机的定价调整十基点，顾客根本浑然不觉之中，公司利润居然能增加八位数——这个例子应该是我在任期间最简单、最大的商机。

　　像我这样脑筋简单的人物都能发现这个商机，可见分析管理的问题症结绝对不是出在分析方法、数据可用性、或是技术上头。作者在书中率先针对这个重要的议题深入探讨，直指分析管理之所以窒碍难行，问题是出在以下这几个常见的企业病征上：

　　．没有经过严格的检验，就任凭「传统智慧」（Conventional wisdom）的延续，而且通常是在上位者带头这样做。

　　．决策（尤其是高阶）欠缺深入、冷静的分析，而且往往成为执行长和远见者把持的稀有才华，有别于其他空有聪明才智、但却比较没有灵感启发的人。

　　．公司欠缺对检视分析法实证工作充满热情、而且精通此道的人才。分析工作往往被视为没有办法的办法，而且接下这份重责大任的人并不熟悉分析法。

　　．「人」这个要素往往凌驾在好的点子之上。

　　在此且让我对这几个问题的元兇多言几句，就从最后这一个说起。企业老板（尤其是我的）都应将最好的点子付诸实现。我虽然也希望哈拉斯娱乐公司的股东们对我有些信心，但其实我麾下团队对他们的帮助要大得多；这支团队自公司内外网罗最好的点子，加以测试之后，唯有能够协助哈拉斯维系最佳绩效和成长的点子才会获得採用。老天保佑，我也提过一两个相当令人惊艳的好点子；可是有时确实也有些相当糟糕的想法，而且时有忽略或困惑不解的情形。当然，我用不着为所有的问题找到答案；不过当公司在寻觅点子和进行调整时，我却有责任在检视分析的过程当中，提出许多尖锐、令人不安、有时甚至会冒犯人的问题。

　　这条路途对我而言又更为曲折；因为每家公司的员工都会奉承老板，有时我的见解缺乏慎密的思考，根本不值得一顾，照样能引起大家的重视。这样虽然会让人觉得飘飘然的，可是却很容易上瘾，千万得当心。而且「传统智慧」通常就是这么来的。所以说，企业必须培养对事不对人的环境，坚持以证据区分点子的好坏，并广纳人才，致力奉献的人固然要有，但具备足够工作技能、可以承担重任的人才也不可或缺。作者戴文坡与哈瑞斯在书中提出各种创新企业最佳实践的例子，为这种环境的形成指引一条明路。

　　最后说到愿景领导和分析管理的比较，这个议题足以让你衣带渐宽，就算没有节食或运动也可以减肥。在我这个产业里，史蒂夫．威恩（Steve Wynn）以及杰克．比尼恩（Jack Binion）都是深具远见、成就傲人的领导者。他们都没有学过传统的检视分析法，但他们却彻底配合检视分析法从事创新。对于想要建立检视分析能力的业者而言，最大的挑战在于向前看，找出界定最模煳、数据最少的问题着手，而不是向后看，专找容易下手、而且风险也低的问题。各位读者请继续看下去。要学习的还多得很呢！

　　——哈拉斯娱乐（Harrah’s Entertainment，Inc.）董事长、总裁与执行长　罗夫曼（Gary Loveman）

新世代赢家特征－分析真相，不要分心想像
——中华征信所总经理  张大为

　　还记得金凯瑞主演的楚门的世界这部电影吗？也许您当时还曾经为了一生只能活在被监视与设计的主角楚门而神伤啜泣，让我告诉您，在现实生活中您就是楚门。

　　也许您还不相信，且听笔者娓娓道来。上班途中经过便利商店想买份10元的报纸看看王建民在美国职棒的战况，结果结帐时「恰巧看到」柜台旁的数位媒体播放机上林志玲正在用他娇嗔的声音以及曼妙的身段代言优格饮品对身体的益处，于是您回身到饮料货架上「一眼就看到」该项商品正在特价－「第二件六折」，为了不吃亏当然买了两瓶，想着待会送给心仪已久的公司同事嘉玲，被她称赞贴心的神气情景，掏钱付款时又看到「收银机旁刚好」摆着Airway的新味道口香糖，想着好口气是一早与嘉玲亲密接触的致胜关键，价钱不看就顺手拿了一包，最后掏出100元结帐只找回7块钱。进到公司拆开收到的刷卡单信件，「刚好夹着」民歌经典演唱会在国父纪念馆盛大举行的DM，回想起大学时期为赋新诗强说愁的青春年华，木匠兄妹「昨日重现」的乐音不觉中以回盪在耳际，决定赶紧上网订票，线上刷卡完毕后网页跳出凭订位序号可用8折的惊喜优惠价在演唱会当天在会场附近知名餐厅享用双人套餐，当然「二话不说」按下「确定」键，开始满心期待这天的到来。临下班前致电给投资帐户的理财专员，向她询问因美国次级房贷所造成的台股崩跌是否会造成自己融资部位的损失，他说：为了要维持您投资部位的融资整户维持率，经过「精密计算与分析」，建议您增加融?部位锁定风险的可控制性，您细想看来也「只好欣然」接受这个专业的建议。说了这么多实例，您是否也有同样类似的感受呢？这些都出自于各领域的商家业者针对人口统计变数、可支配所得、生活型态、消费偏好…等经过「精准分析」，针对顾客进行量身订制所产生的行销效益。

　　在职业运动界，数据分析已经迅速取代由资深而高价的球探漫无目标的「慧眼识英雄」；优质的租车公司开始拒绝交通违规纪录欠佳的顾客；航空公司的补位班次不再提供给常客，而是针对票价利润最高的顾客；google网站累积储存了庞大的顾客、消费、商品…等供需资讯，将您都说不清楚的自我偏好与习惯卖给了正觊觎您荷包的卖家。在幸福空洞化的今日，eHarmony交友网站提供一套包括个人感情特质、认知价值观、人际关系技巧…等29项指标，每年撮合3万对新人，而且离婚率远低于社会平均水准，成为幸福产业营利模式的翘楚；Harrah’s 赌场运用名为「Tatal Rewards」的酬宾机制，让顾客在每次使用博弈设备时都刷一次积点卡，然后借由追踪赌客每日输赢的金额与赌客之年龄、平均可支配所得…等数据，计算出不同层级赌客的「痛点」，在经由资讯系统连线现场服务部门「福利大使」，在您临界损失痛点之前，即时招待顾客在餐饮部的牛排馆免费享用双人套餐，降低认知亏损的倒楣感，让公司长期能够在顾客身上赚取最大营收，而不是一次榨干赌客。美国银行经过长期分析，发现顾客等待时间一但超过5分钟，便会夸大他们的感知等候时间32%，所以在银行中设置多媒体电视播放新闻与知名歌舞剧，同时在等候区设置理财谘询专区，让等候的顾客不知不觉留在银行内，使理财商品、基金销售的业绩大增。

　　在顾客导向的今日，美国白宫曾经进行大规模调查，归纳出以下发人深省的结论：顾客不满意将造成30%减少购买，其中20%将终止所有与卖方之关系；一个人不满意会转告8 ~ 10人，其中20％会再转告20人；但一位满意的顾客只会告诉3个人；一个负面印象，要12个好印象才能弥补；至少有的70%货品是老主顾购买的；争取一位新顾客所花费的成本，至少是留住一位老主顾成本的5倍；在一百位不满意的顾客中，大约只有4个人会抱怨，许多人会默默地转向你的对手；有一个人提出不满，则应该还有25个人也会有类似的不满。

　　本书作者是知识管理领域大名鼎鼎的顾问学者，文中完整的阐述了以分析竞争力建立历久弥新之竞争优势的步骤与培养检视分析能力的具体路径，协助个人提升分析能力，同时也能使企业具备建构商业智慧完整体系的知识与观点，而成为新世代赢家，笔者真诚推荐这本不可多得的好书，落实「分析真相，不要分心想像」，成功将随即降临。

评分☆☆☆☆☆

《魔鬼都在数据里》这本书，是一场关于数据伦理和思维方式的深度探索。它不仅仅是在讲解数据分析的技术，更是在引导我们思考数据与社会、与人性的复杂关系。作者在书中提出的观点，很多都让我拍案叫绝，也让我反思了自己过去的一些认知。例如，关于“因果关系”与“相关关系”的区分，在现实生活中常常被混淆，导致错误的判断和决策，这本书就用生动的案例进行了解释，让我茅塞顿开。我一直觉得，一个好的决策，除了要有数据支撑，更要有清晰的逻辑和对人性的洞察。这本书正好弥补了这一点，它教会我如何从数据的表象深入到其背后的逻辑，如何理解数据所反映出的真实世界，而不是被表面的数字所迷惑。这本书对我的思维方式产生了很大的影响，让我能够更批判性地看待信息，更理性地分析问题，也更审慎地做出选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书《魔鬼都在数据里》简直是一部关于数据时代的“警世恒言”。我过去对数据总有一种敬畏但又疏离的感觉，觉得它遥不可及。但读完这本书，我才真正明白，数据并非冰冷的数字，它们是反映现实、甚至塑造现实的力量。作者以一种冷静而犀利的笔触，揭示了数据背后可能存在的“魔鬼”——那些利用数据进行欺骗、操纵，甚至是破坏社会信任的行为。我最深刻的体会是，在信息爆炸的时代，辨别真伪越来越困难，而数据，有时却成为了制造虚假信息、误导公众的工具。书中对“深度伪造”（deepfake）等技术如何被滥用进行了深入的分析，让我对未来的信息传播产生了更深的担忧。然而，作者并没有止步于担忧，而是提供了一些关于如何建立更健全的数据治理体系、以及提升公众信息辨别能力的建议。这本书让我意识到，我们每个人都有责任去了解数据，去对抗那些隐藏在数据中的“魔鬼”。

评分☆☆☆☆☆

读完《魔鬼都在数据里》这本书，我的感觉就像是经历了一场头脑风暴，那些原本模糊的概念一下子变得清晰起来。作者在书中深入浅出地剖析了数据背后隐藏的“魔鬼”——那些不为人知的操纵、偏见，甚至是可能被滥用的情况。我尤其印象深刻的是关于“算法歧视”的章节，它让我意识到，我们以为客观公正的数据，在经过不当的设计和解读后，竟然能对社会造成如此大的不公平。书中举的例子非常贴切，比如在招聘、信贷审批等领域，数据模型可能无形中歧视某些特定群体，这让我感到既震惊又警惕。同时，作者也提供了很多建设性的思考，如何才能构建更公平、更透明的数据系统，以及我们作为个体，应该如何提高自身的“数据素养”，不被算法所裹挟。这本书不只是在“揭露问题”，更重要的是在“提出解决方案”，这让我觉得非常有价值。它提醒我们，在享受数据带来的便利的同时，也必须警惕它可能带来的负面影响，并积极寻求应对之道。

评分☆☆☆☆☆

《魔鬼都在数据里》这本书，用一种非常“接地气”的方式，为我打开了通往数据世界的大门。我一直觉得数据分析是一门很高深的学问，非专业人士很难理解，但这本书完全颠覆了我的看法。作者的文字风格很幽默，而且善于用各种生活化的比喻来解释复杂的概念，让我读起来一点都不觉得吃力，反而津津有味。比如，书中讲到如何识别数据中的“猫腻”，就像是侦探在破案一样，需要细心观察，找出那些不合常理的地方。这让我觉得，原来数据分析离我们的生活并不遥远，我们每个人都可以成为一个“数据侦探”。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的部分，作者用一些生动的图表展示了如何通过视觉化的方式来理解数据，让原本枯燥的数字变得直观易懂，这对我来说帮助太大了。这本书让我从一个被动接受数据的角色，转变为一个能够主动理解和运用数据的学习者。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到《魔鬼都在数据里》这本书，真的让人迫不及待想翻开。封面设计就很有吸引力，带着点神秘感，又暗示着某种揭秘的意味。我一直觉得，现代社会，数据就像是无处不在的空气，我们呼吸着它，生活着它，但很少有人真正理解它背后隐藏的力量。尤其是“魔鬼”这个词，更是挑起了我的好奇心。它是在说数据可能带来什么可怕的后果？还是说数据分析本身就像在和魔鬼打交道，需要极高的智慧和技巧才能驾驭？我特别期待这本书能帮我揭开这些面纱，让我从一个更加宏观的视角去理解数据的重要性，甚至是如何利用数据来规避风险，做出更明智的决策。毕竟，在这个信息爆炸的时代，懂得数据，就等于掌握了某种程度的未来。这本书会不会讲一些关于大数据如何影响我们日常生活，比如购物、社交、甚至我们看的新闻，都是由数据算法精心设计的？我很好奇作者会以怎样生动有趣的方式来阐述这些原本可能枯燥的理论。希望它不是那种充斥着大量专业术语，让人望而却步的书，而是能用通俗易懂的语言，结合实际案例，让我这个对数据了解不深的人也能茅塞顿开。