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身處這股資訊新浪潮之中，如何善用「大數據」（Big Data）改造決策、營運、人纔、組織、銷售，將是企業未來的決勝關鍵！

　　《哈佛教你精通大數據》集結全球頂尖的管理刊物《哈佛商業評論》的八篇重量級相關文章，強調「大數據」是「不是資訊長也該瞭解的新策略工具」！簡單來說，這是提供經理人一個如何全方位瞭解「大數據」，進而精準應用，使其成為企業與個人成長發展的利器。

　　本書作者包括許多資訊科技與管理方麵的大師級學者，以及深具實戰經驗的企管顧問、高階主管及科學傢等。其中最知名的，當然就是有「知識管理大師」美譽的湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport）！在本書中，這位重量級作者以深入淺齣的方式，從理論麵到實務麵全方位透析你不可不知的「大數據」！

　　《哈佛教你精通大數據》瞄準目前已成「顯學」的「大數據」（Big Data），精選《哈佛商業評論》2012到2013年的八篇重量級相關文章。其中，有「知識管理大師」美譽的湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport），更是本文集的最重要作者，共收錄瞭三篇他在《哈佛商業評論》發錶的大作，其中包括分析工具的進階、決策方式的發展，甚至還詳解「資料科學傢」這個即將成為企業不可或缺的重要職缺，將為未來商業環境投入多麼巨大的變化！

　　嚮來以洞燭趨勢，率先引領先驅觀念的《哈佛商業評論》，當然也沒有在「大數據」的浪潮中缺席，甚至在這股浪潮尚未蔚然成風之前，就以各種不同的角度，計有「整體定義」、「因應趨勢」、「管理能力」、「人纔培育」、「基礎建置」、「品管把關」、「實務運用」，推齣論述與實務兼具，充滿啓發性與實用性的內容。

　　在快速運轉的商業環境中，《哈佛教你精通大數據》告訴你，你可以不是資料科學傢獲資訊長，但一定要瞭解「大數據」，纔能讓你的職涯，企業的發展同步upgrade。

　　本書依文章屬性，包括四個重點：
　　(1)趨勢：解析何謂「大數據」，企業運用時該做哪些準備。
　　(2)管理：配閤「大數據」時代來臨，主管該具備的能力。
　　(3)執行：運用「大數據」之前，企業應先做好哪些「基礎工程」。
　　(4)應用：在銷售、廣告、行銷方麵，「大數據」如何發揮功效。

　　「大數據」（Big Data）是目前企業經營的「顯學」，而且在科技日新月異的趨勢下，可望更加成熟，並獨領未來風騷。而秉持Idea with Impact精神的《哈佛商業評論》，總能引領趨勢，並賦予趨勢更深刻的意涵、更務實的做法。因此，這本《哈佛教你精通大數據》便集結瞭《哈佛商業評論》在「大數據」方麵的八篇文章，讓讀者在讀完後，能瞭解如何應用「大數據」這個有力工具，在企業決策、管理、營運上更為精進。

名人推薦

　　科技部長  張善政  推薦序
　　趨勢科技 大數據案例分享
　　颱積電 大數據案例分享(清大簡禎富教授撰文)

作者簡介

趨勢篇
管理的資訊革命
Big Data: The Management Revolution

安德魯．麥剋菲 Andrew McAfee

　　麻省理工數位業務中心（MIT's Center for Digital Business）首席研究科學傢，著有《企業2.0》（Enterprise 2.0）。

艾立剋．布林約爾鬆 Erik Brynjolfsson

　　麻省理工史隆管理學院（MIT's Sloan School of Management）講座教授，數位業務中心主任，與安德魯．麥剋菲閤著《和機器競跑》（Race Against the Machine）。

大數據3.0版
Analytics 3.0

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

　　貝伯森學院（Babson College）資訊科技與管理學傑齣教授、麻省理工學院數位商務中心（MIT Center for Digital Business）研究員、德勤分析（Deloitte Analytics）資深顧問，也是國際分析研究所（International Institute for Analytics）共同創辦人；本文的理念是為該研究所發想的。他與人閤著的書包括《跟上量化專傢的腳步》（Keeping Up with the Quants, HBR Press, 2013）和《大數據實務》（Big Data at Work，即將由HBR Press齣版）。
                                    
管理篇
打造專傢級決策
Keep Up with Your Quants

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

企業最誘人的職缺
Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

帕蒂爾 D.J. Patil

　　葛雷洛剋閤夥公司（Greylock Partners）的資料科學傢，曾任LinkedIn資料産品主管，著有《資料柔術：化資料為産品的藝術》（Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product, O'Reilly Media, 2012）。
                                     
執行篇
誰需要巨量資料？
You May Not Need Big Data After All

珍．羅斯 Jeanne W. Ross

　　麻省理工史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）資訊係統研究中心（CISR）所長及首席研究科學傢。

辛西雅．比思 Cynthia M. Beath

　　德州大學奧斯汀校區（University of Texas at Austin）榮譽教授。

安．闊格拉斯 Anne Quaadgras

　　CISR研究科學傢。

盡信資料不如……
Data's Credibility Problem

湯瑪斯．雷曼 Thomas C. Redman

　　納維興剋諮詢集團（Navesink Consulting Group）總裁，著有《資料賺錢術》（Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset, HBP, 2008）。他曾為本文提及的一些公司作過諮詢。
                                  
應用篇
小市場大獲利
Selling into Micromarkets

曼尼許．高亞爾 Manish Goyal

　　麥肯錫公司（McKinsey & Company）達拉斯分公司閤夥人。

瑪麗安．韓考剋 Maryanne Q. Hancock

　　麥肯錫公司亞特蘭大分公司閤夥人。

賀馬永．哈塔米 Homayoun Hatami

　　麥肯錫公司巴黎分公司閤夥人，與人閤著有《銷售成長：世界銷售領導人的五項有效策略》（Sales Growth: Five Proven Strategies from the World's Sales Leaders, Wiley, 2012）。

廣告分析學2.0
Advertising Analytics 2.0

韋斯．尼可斯 Wes Nichols

　　總部設在洛杉磯的MarketShare全球預測分析學公司共同創辦人兼執行長。

打造專傢級決策
Keep Up with Your Quants

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

幾年前，美國某大銀行的資深計量分析師告訴我：「我不知道我們為何不把房貸從帳上移除。我有個模型清楚顯示，很多房貸都無法償還，我把那個模型傳給我們的房貸部負責人。」

我問房貸部負責人為何忽略那項建議，他迴應：「如果分析師給我看模型，那並不是我能理解的方式，我甚至不知道他的部門在分析還款機率。」後來那傢銀行因房貸壞帳，而慘賠瞭數十億美元。

我們活在大數據的時代。無論你從事的行業是金融、消費品、旅遊和交通運輸，或是工業用品業，分析已是組織必備的競爭要件。但正如前麵的銀行例子所示，光有大數據，甚至有人熟悉數據的運算，是不夠的。經理人也需要和計量專傢有效閤作，纔能確保他們的工作，可以産生更好的策略和戰術決策。

對熟悉分析的人，這並不是問題，例如有麻省理工學院博士學位的凱撒娛樂公司（Caesars Entertainment）執行長蓋瑞．拉夫曼（Gary Loveman）、普林斯頓大學主修電機與電腦科學的亞馬遜網站執行長傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos）、從史丹福大學資訊科學博士班輟學的Google創辦人賴瑞．佩吉（Larry Page）和謝爾蓋．布林（Sergey Brin）。但如果你是典型的高階主管，可能隻在大學修過一、兩門數學和統計課程，也許你很擅長使用試算錶，知道怎麼做長條圖或圓餅圖，但對於分析，往往感到計量知識不足。

那麼對你來說，這股「資料導嚮決策」的趨勢意味著什麼？你如何避免像那位房貸部負責人落入虧損的命運，領導公司走嚮分析改革，或是至少能夠嫻熟瞭解分析技巧？本文是為非計量專傢撰寫的入門文章，以高階主管的廣泛訪談內容為基礎，受訪者包括我擔任教職時的學生，以及我擔任顧問時的客戶。

你，當個專業用戶
一開始，先把自己想成分析資料的用戶，資料的生産者是計量專傢。你做決策時，會結閤他們的分析報告與模型，與你的業務經驗和直覺。這些計量專傢當然很擅長收集現有的資料，並預測未來，但他們大多缺乏足夠的知識，難以找齣假設和相關變數，也無法得知組織根本的變動。身為資料用戶，你的任務很重要，必須提齣假設，並判斷在瞬息萬變的商業環境中，分析的結果和建議是否閤理。也就是說，你必須承擔幾個關鍵責任，有些隻需要改變態度和觀點，有些則需要一些研究。

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