大数据时代的致胜决策：2020年前最重要的6个关键策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Christopher Surdak

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• 分析
• 未来趋势
• 竞争优势
• 数字化转型
• 领导力

　　你可以不懂大数据，
　　但是你必须懂大数据时代应该做什么！
　　一千亿亿亿位元组（Brontobyte）的数据即将淹没你我，
　　如何把数据变成源源不绝的金流？

　　2020年前，巨量资料将成为全球业界厮杀最激烈的战场，
　　然而许多中小企业或传统产业，
　　由于本身的规模或领域限制，
　　似乎仍难以在这波资讯巨浪中着手改革。
　　本书列举亚马逊、酷朋、汉堡王、星巴克、Subway等知名案例，
　　剖析管理者与决策者未来不可忽视的重大趋势，包括：

　　◆情境化：从每个人的市场，变成每个情境需求的市场
　　过去我们满足的是单一消费者，现在你要满足的是单一消费者所处情境的每秒需求！这种「微市场」变得至关重要，重塑企业流程、因应暴增的需求也成为必然。

　　◆社群化：蒐集顾客的每日PO文，远胜复杂的市调报告
　　Subway蒐集社团成员的脸书贴文，发现对方发表想吃潜艇堡的状态后，立即寄送低热量潜艇堡的半价优惠券──这种「无求必应」的即时交流，比任何市场调查都有效！

　　◆应用化：提供比完美更重要的即时满足
　　应用程式将为我们管理生活的每个环节：保险公司的APP，可以蒐集驾驶的汽车数据，为不常开车的驾驶提供保费折扣，甚至以调高保费警示驾驶的不安全行为。

　　◆物品智慧化：物品产生的数据，可能比物品本身的价值还高
　　智慧型帐户会根据顾客的财务状态，追踪其网路购物浏览页面，在超出消费能力时及时提醒，避免帐户透支；或是帮忙找出符合预算的同样商品，变身财务经纪人！

　　资讯的不断增长，正在重塑许多商业模式和商场角力的准则，
　　大数据分析如何帮助你在千头万绪的资讯中理出头绪，
　　抢在顾客了解自己的需求之前，抢先了解顾客？
　　本书将带领你学习如何蒐集、分析与利用巨量资讯，
　　对外──找到最适合你的社群互动与情境预测模式，
　　对内──找到最高绩效的细致外包与流程量化模式，
　　把大数据的沉重包袱，化为你最有力的商场伙伴！

名人推荐

　　李全兴（时间轴科技电子商务事业处社群行销总监）
　　徐光宇（统一星巴克总经理）
　　许景泰（达摩媒体执行长）
　　刘威麟（Mr.6，网路趋势观察家）
　　郑国威（PanSci泛科学总编辑）
　　郑纬筌（台湾电子商务创业联谊会理事长）

　　宏观推荐

《数字前沿的导航者：驾驭数据洪流中的未来商业蓝图》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动未来商业航向的决定性燃料。本书《数字前沿的导航者：驾驭数据洪流中的未来商业蓝图》并非聚焦于既有的、已经被市场验证的特定年份（如2020年）的关键策略，而是旨在为读者提供一套宏观的、跨越时间周期的、面向未来十年乃至更长远的数字转型与决策框架。我们深知，技术迭代的速度远超任何单一时间点的战略预见，因此，本书着重于构建一个灵活、可适应的“思维操作系统”，帮助企业和决策者在持续演进的数字前沿中保持领先地位。 本书共分为五个核心部分，层层递进，从理解数据世界的底层逻辑，到构建适应未来的组织架构，再到实现价值的闭环增长。 --- 第一部分：数据世界的重构：理解新的商业范式 本部分深入剖析了驱动当前和未来商业格局的底层技术与哲学转变。我们不再探讨“大数据是什么”，而是聚焦于“大数据如何改变了因果关系和决策结构”。 1. 范式转移：从“信息稀缺”到“注意力饱和” 详细分析了在数据极度丰裕的背景下，真正的稀缺资源如何从信息本身转移到精准的洞察、可执行的行动以及用户心智中的占位。我们将介绍“意图捕获”模型，解释企业如何通过预测性分析，提前于用户需求行动。 2. 数据的“第三次浪潮”：物理世界与数字世界的融合 超越传统的数据仓库和商业智能（BI），本章探讨物联网（IoT）、边缘计算（Edge Computing）和数字孪生（Digital Twin）如何模糊了物理资产与数字资产的界限。重点阐述了实时情境感知能力如何成为新的竞争壁垒，以及如何利用这些融合数据流进行预防性维护和动态定价。 3. 可信赖性与透明度：数据治理的进化论 随着数据敏感性提高，合规性（如GDPR的后续演进）不再是负担，而是构建客户信任的基石。本章重点阐述了“零信任”数据架构的构建原则、数据的血缘追踪（Data Lineage）技术，以及可解释性人工智能（XAI）在决策流程中的必要性，确保决策过程的伦理性和可追溯性。 --- 第二部分：决策智能的深化：超越描述性分析 本部分致力于提升读者的决策水平，从被动地“看过去”转向主动地“塑造未来”。 4. 预测的陷阱与概率思维的胜利 传统的预测模型往往过度依赖历史的线性外推。本章提出“不确定性预算”的概念，教导管理者如何量化和接纳不确定性。我们将介绍情景模拟（Scenario Planning）与蒙特卡洛方法在战略规划中的实战应用，使决策更具鲁棒性，而非仅仅追求单一的“最可能”结果。 5. 算法即产品：将智能嵌入客户旅程 许多企业仍将AI视为后台工具，本书则强调将决策智能直接封装为前端服务。通过深入案例分析，探讨如何设计“智能接口”而非“数据报告”，让算法成为产品体验不可分割的一部分，从而实现体验驱动的价值捕获。 6. 复合反馈回路的构建：加速学习的速度 真正的智能组织能够快速地从错误中学习。本章探讨了如何设计“快速失败-快速迭代”的实验文化，并建立数据驱动的A/B/n测试框架，重点分析了如何区分“随机噪音”与“可泛化的信号”，避免无效的敏捷性。 --- 第三部分：组织与人才的重塑：构建适应性企业 数据战略的成败最终取决于人与流程。本部分探讨了支撑数字转型的组织结构和文化变革。 7. 数据素养的民主化：打破筒仓的文化工程 数据能力不应仅限于数据科学家。本章提出“T型人才模型 2.0”，即业务专家需要深入了解数据科学的边界，而技术专家必须理解业务的痛点。我们将提供一套实用的跨职能协作框架，以促进数据的自由流动和共同理解。 8. 从项目制到产品思维：持续交付价值流 面对快速变化的市场，长期瀑布式项目已经过时。本部分倡导将所有数据驱动的举措视为“最小可行产品（MVP）”，并持续优化。重点讨论了DevOps与DataOps的融合，确保数据管道的可靠性、可重复性和部署速度。 9. 价值捕获的计量学：衡量真正的ROI 传统的KPI往往滞后于创新。本章提出了“领先指标”的构建方法，例如“数据洞察转化为行动的平均时间”或“模型部署后的用户接受率”，这些指标能够更早地预示长期成功，帮助领导者在投资早期阶段进行调整。 --- 第四部分：技术生态的战略选择：云、开放与主权 本部分关注企业在构建数字基础设施时必须做出的关键技术决策。 10. 混合与多云战略的平衡艺术 探讨了在不完全依赖单一供应商的前提下，如何构建兼顾成本效益、性能优化和风险分散的异构云架构。重点分析了数据主权（Data Sovereignty）和跨云数据治理的挑战与解决方案。 11. 平台工程：将基础设施转化为服务能力 为了加速创新，企业需要将底层技术复杂性抽象化。本章详细介绍了“平台工程”的理念，即如何构建一个内部开发者平台，使得业务团队可以专注于应用逻辑，而无需深入管理复杂的底层数据管道和计算资源。 12. 数据货币化与合作生态 数据不再是封闭的资产。本章研究了数据共享协议（Data Sharing Agreements）的法律和技术实现，以及如何通过数据市场（Data Marketplaces）安全、合规地将冗余数据转化为新的收入流，或通过合作增强整体生态系统的价值。 --- 第五部分：面向未来的领导力：长期主义的实践 最后一部分，本书回归到领导者所需的远见与韧性。 13. 适应性战略：构建“反脆弱”的商业模式 借鉴复杂系统理论，本章阐述了如何设计那些在混乱和压力下反而能够受益的组织结构。领导者需要培养“逆向思维”，主动寻找和利用市场中的不稳定因素。 14. 伦理与影响：构建有社会责任感的数字企业 本书的最终落脚点是企业在塑造未来中的责任。我们探讨了如何将普惠性设计（Inclusive Design）原则融入到数据产品开发中，确保技术进步不会加剧社会不平等，实现技术价值与社会价值的和谐统一。 --- 《数字前沿的导航者》提供了一张不受限于特定年份的技术演进路线图，一套关于如何组织、衡量和领导一个以数据为核心的现代企业的通用操作系统。它不是一本关于“做什么”的指南，而是一本关于“如何思考”的深度探讨。阅读本书，您将学会驾驭数据洪流，为任何一个未来商业蓝图打下坚实的基础。

作者简介

克里斯多夫．苏达克（Christopher Surdak）

　　惠普公司技术传教士（technology evangelist），在协作、社群媒体、资讯安全、企业资讯规范与大数据领域，拥有近二十年的专业经验。近期协助《财星》（Fortune）五百大企业设计与执行资讯管理系统。

　　曾任职于顾问公司埃森哲（Accenture）、西门子（Siemens）、戴尔电脑（Dell）与花旗银行（Citibank）等知名大型企业。

　　本书荣获2014年全球最大商业书摘网站getAbstract国际图书奖。

译者简介

林奕伶

　　自由译者，曾任电视台国际新闻编译，国际通讯社财经新闻编译。译有《行动思维时代》、《订价背后的心理学》、《真希望我第一次买股票就知道这些事》、《FBI教你读心术》等书。

廖育琳

　　台湾大学外文系毕，就读师大翻译所口译组。现任中央广播电台英语新闻主播，主持《福尔摩莎安可曲》、《趋势》等英语节目，译有《机率陷阱》、《为什么我们的决定常出错？》、《你比自己想的更完美》等书。

序　言　站上数据浪潮
前　言　赢在十万亿亿位元的世界
I　造成资料爆炸的六大趋势
1　行动互联
──从物联网到穿戴装置，引爆数据的指数成长
2　虚拟生活
──把使用者当成产品的社群媒体
3　数位商务
──O2O是实体业者无法退出的选择
4　线上娱乐
──百万种频道＋十亿个演员的共同参与
5　云端运算
──更高弹性与更低门槛的云端外包
6　数据分析
──巨量资料让你比顾客身边的人更了解顾客

II　企业即将迎来的六大冲击
7　情境化
──从每个人的市场，变成每个情境需求的市场
8　社群化
──蒐集顾客的每日PO文，远胜复杂的市调报告
9　量子化
──最小化营运流程，最大化外包成果
10　应用化
──提供比完美更重要的即时满足
11　云端化
──传统价值链崩解，五○％流程抛上云端
12　物品智慧化
──物品产生的数据，可能比物品本身的价值还高

III　迎战数据海啸的六大策略
13　策略极端化
──选定策略做到极致，慎防死亡螺旋
14　反应即时化
──砍半研发週期，跟上创新步伐
15　数据货币化
──把数据当成财务管理，推动企业成长
16　流程数据化
──打造亮眼绩效的关键矩阵
17　任务游戏化
──从顾客到员工，玩出甩不开的黏着力
18　外包细致化
──让上千承包商与消费者为你卖命
结语　二○二○年的生活场景
──一键开房与退房、靠减重赚大钱、云端金融市场、器官制造……

情境化
──从每个人的市场，变成每个情境需求的市场
 
情境化这个趋势系指，别人根据我们在这世上的位置与我们应对。这里的情境是爱因斯坦（Albert Einstein）的时空连续体（space-time continuum）中，人的「空间」和「时间」。而我提起这个是为了说明，一个人的时空位置决定了他的情境脉络，而这个情境脉络又决定了这个人可能感兴趣的资讯，以及可能产生的数据。情境是判断数据消费者当下对什么感兴趣的首要因素，因此情境化将成为企业如何与目标受众交流背后的主要驱动力量。
 
空间X时间，创造每秒都不相同的需求情境
第一章曾介绍过情境式服务的概念，也就是行动装置有能力知道自己在世界上的时空位置。接着，这些装置就能让使用者接触到根据这两项因素得到的资讯。利用情境服务的过程可称为「情境化」（contextification），透过这个流程，企业就能找出各式各样的潜在服务提供给顾客。

如果你有智慧型手机，肯定体验过早期的情境化。如果你在手机上启动地图应用程式和定位服务，手机就会找出你的地点（以及时间），并在应用程式里的地图显示你的位置。如果接着在应用程式搜寻某样东西，例如「加油站」，应用程式会找到距离你最近的加油站，并在地图上显示出来。这就是情境化，你的时空位置变成搜寻的部分标准。

情境化要到二○○○年代初期才有办法做到，因为情境化需要行动服务公司将定位资讯整合到服务架构，再将数据透露给外面的公司，例如应用程式开发商。因此，透过情境化能做到的事情很多尚未实现。不过，由于智慧型手机和应用程式迅速在全球扩展，对情境化的需求和期待，应该会让这个技术能力领域出现惊人成长。而且随着情境化快速发展，文明社会创造的数据量，将因为那些先进的服务而多增加好几个数量级。

情境化对数据巨浪的影响不能低估。对所有人来说，我们在世上的情境时时在变化。我们可能因为去上班、购物，或是到访另外一个城市或国家，不断在改变自己的位置。大多数的人一整天都频频改变位置。除了身体移动之外，还有时间的移动。我们的情境加上时间这第四个面向，便导致了数据巨浪，因为生活中的每一秒钟都提供崭新而截然不同的情境，我们的渴望和需求可能分分秒秒在改变。

评分☆☆☆☆☆

哇，最近在書店偶然翻到這本《大數據時代的致勝決策：2020年前最重要的6個關鍵策略》，光聽書名就覺得超吸引人！尤其我本身在金融業工作，每天都跟數據打交道，對於如何從海量資訊中提煉出有價值的洞察，一直都非常有興趣。這本書提到的「2020年前」，其實更像是作者在幾年前預見到這個趨勢的關鍵時期，但裡面的核心概念，像是如何運用大數據來預測市場趨勢、精準客戶分析、甚至優化營運流程，我覺得到現在都還是非常實用，甚至更加重要。 以前總覺得大數據是那些大型科技公司專屬的工具，一般中小企業根本玩不起，但這本書好像打破了這個迷思，它應該會引導我們思考，即使資源有限，也能夠透過一些聰明的方法，像是善用開源工具、與第三方數據平台合作，或是與其他企業進行數據交換，來達到事半功倍的效果。而且，它強調的不只是技術本身，更重要的是「策略」，也就是如何將數據分析的結果轉化為具體的商業決策，這點對我來說非常有啟發性。畢竟，再厲害的分析工具，如果不能帶來實際的效益，那也只是紙上談兵。我特別期待書中對於「數據驅動的決策文化」的探討，這才是真正讓企業在大數據浪潮中脫穎而出的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尋找能夠幫助我提升職場競爭力的書籍，偶然看到了這本《大數據時代的致勝決策：2020年前最重要的6個關鍵策略》。光是書名，就覺得非常有份量！「大數據時代」已經是我們無法迴避的現實，而「致勝決策」則是每個職場人都渴望擁有的能力。作者特別點出「2020年前」，這讓我聯想到，也許這本書是在那個轉捩點上，總結了那個時期最為關鍵、最有影響力的幾項策略，它們的重要性或許會延續到現在，甚至更加凸顯。 我尤其想知道，書中提到的「6個關鍵策略」到底會涵蓋哪些面向？是關於數據的收集與分析？還是關於如何將分析結果應用於營銷、產品開發、風險管理等不同領域？亦或是，它會探討如何建立一個能夠持續產生優勢的數據驅動型組織？我非常希望這本書能夠提供一些具體的案例，讓我們看到這些策略是如何被實際應用，並且帶來了怎樣的成果。畢竟，理論知識固然重要，但如果能看到實際的應用範例，會更有說服力，也更容易理解和吸收。

评分☆☆☆☆☆

最近買了這本《大數據時代的致勝決策：2020年前最重要的6個關鍵策略》，書名一看就讓人覺得非常有價值！「大數據」這個詞雖然聽起來有點技術感，但它已經滲透到我們生活的方方面面，尤其是在商業決策上，如何運用這些龐大的數據，真的成為了一門學問。書名中的「2020年前」這幾個字，讓我感覺作者很有遠見，可能是在預見到一個重要的趨勢，並在那個時間點之前，總結出了最核心的幾項策略。 我對這本書的期待，主要在於它是否能夠提供一套系統性的思考框架，幫助我理解如何在複雜的數據環境中，找出真正有價值的資訊，並將其轉化為可執行的決策。我希望書中能夠深入探討，在那個時間點，哪些數據分析方法是最為有效，最能幫助企業取得競爭優勢的？又或者，它會分享一些關於如何建立和維護數據分析團隊的經驗？畢竟，再好的工具和方法，也需要有專業的人才去駕馭。我很期待這本書能夠讓我對大數據的運用有更為深入和清晰的認識。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對科技趨勢總是充滿好奇心的上班族，我一直關注著大數據的發展，畢竟這個詞在近幾年實在是太常聽到了，感覺好像誰不談大數據，就跟不上時代一樣。這本《大數據時代的致勝決策：2020年前最重要的6個關鍵策略》，書名很直接地指出了它的核心——在一個關鍵的時間點，提供最重要的策略。雖然書名寫的是「2020年前」，但仔細想想，許多在那之前被認為是「關鍵」的策略，其實更像是時代轉型的預演，它們所揭示的邏輯和方法，對於我們現在面對的更複雜、更快速變化的數據環境，反而更有借鑒意義。 我尤其感興趣的是書中關於「預測」的部分。在資訊爆炸的時代，能夠準確預測未來的消費行為、市場走向，甚至潛在的風險，絕對是企業生存和發展的利器。這本書是不是會深入探討一些具體的預測模型，或者提供一些建立預測系統的實用建議呢？例如，它會不會教我們如何辨別哪些數據是真正有價值的，哪些只是噪音？又或者，它會不會分享一些成功企業運用預測策略克服危機、抓住機遇的案例？光是想像，就覺得腦袋裡已經開始產生許多火花。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據時代的致勝決策：2020年前最重要的6個關鍵策略》真是讓人眼睛為之一亮！我一直覺得，雖然我們身處資訊爆炸的時代，但很多時候我們的決策依舊是憑著經驗和直覺，這樣其實很容易錯失很多機會，甚至可能因為錯誤的判斷而導致嚴重的損失。這本書名很明確地告訴我們，它將聚焦在「關鍵策略」上，而且還是一個明確的「時間節點」——2020年前，這意味著作者一定是有深入的研究和觀察，才能提煉出在那個時期最為重要的幾個面向。 我對書中「致勝決策」這幾個字特別有感觸。畢竟，在商場上，最終都是要看結果的，再多的理論和分析，如果不能轉化為實際的勝利，那都顯得空泛。我很好奇，這本書會不會分享一些非常具體的、能夠直接套用的決策框架，或者是一些能夠幫助我們識別「訊號」、避免「誤判」的方法論？例如，在面對數據時，我們應該如何提出正確的問題？又或者，當數據呈現出意料之外的結果時，我們應該如何應對，而不是被動地接受？我很期待這本書能夠給予我一些實際的指引，讓我能夠在面對複雜的商業環境時，做出更為聰明、更有利於獲勝的決策。