将大数据由「潮流」化为「营收」的8个法则：由理论落实到工作现场 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 大数据
• 商业模式
• 数据分析
• 数据驱动
• 数字化转型
• 营收增长
• 实战指南
• 管理
• 商业策略
• 案例分析

　　一家日本的餐厅想知道增加熟客的来店比率是否有助于提升业绩！公司总部的大数据专家把熟客的定义为一周来店三次的客人。打算对他们推出促销方案，但是实际进行时发现一周来店三次的客人根本没有几个，于是只好改变熟客的定义！

　　一家公司聘用了外部的资料科学家，来进行资料分析，得到的结果兴沖沖的和现场的销售人员分享！但对方的回应是：你的资料有问题，和现况完全不符！

　　由于大数据是科技浪潮的代表性名词，因此大家对它的作用存在很大的幻想，期望它对公司产生快速而巨大的影响。

　　当你听到大数据在行销领域的运用，是不是想到类似「啤酒」与「尿布」的例子？公司检视来自网路及实体通路收银机的销售资料，发现买尿布的男客人，同时买啤酒的机率很高。因此公司立刻通知通路人员，把尿布与啤酒放在一起，营业额于是快速成长。

　　很可惜，企业在大数据的运用上，立竿见影的发现很少出现，要透过层层的梳理，才可以找到有效的运用。因此在利用大数据的过程中必须处理一连串的问题，化解一连串的迷思才能替公司带来实际的效果。

　　而且，大数据的用途多半相对平实。日本软银（SoftBank）的电信服务，在95%以上的区域通讯良好，但是少数地方会传回通讯不良的讯号，于是公司针对极少数通讯不良的地方进行改进，最后在同业中，因为这些小幅的改进而赢得更高的满意度。

　　同样的，日本着名的旋转寿司店，利用食品在转盘上行进的距离，来决定新鲜度，再配合来店客数，预估大约15分钟后可能的点餐量，并据以出餐，同时满足成本及品质控制。

　　几年之内，全球会有500亿部可以连网的终端设备。不断由卖场、办公室，甚至是喷射引擎内部传送讯息，让大数据的分析具有3V的特征（Volume：大量；Variety：多样性；Velocity：即时）。不过在资料运用处于核心的人类对如何利用大数据来提升营运效率，却还没有准备好。

　　以下情况充斥于企业界，让大量的数据无法对公司的营运产生效用：
　　1 认为只要蒐集资料数据就能搞定一切。
　　2 要追求与众不同的事实、新奇的发现。
　　3 只看数据，不去看现场状况。

　　而本书则以明确的模式及具体的案例，告诉你如何把大数据由「云端」的天上拉回人间的「收银机」。

本书特色　　　　　　　　　　　

　　◆从尖端趋势到实务操作全说明：
　　物联网（IoT）的发展将对企业营运产生重大的影响，预估全球将有500亿个终端连网装置运行。如果电力问题可以克服，那么日本的工具机厂商，可以立刻获得销售往全球各地机具的使用情况，有那些零件要更换；德国则据以发展工业4.0，即在德国本土，以无人工厂，大量客制化生产产品；气象预报可以每平方公里为预报单位，每几分钟就更新数据。而连锁店则可以随时得知店内有多少顾客上门、待了多久、有多少人没有买东西。

　　除了最先进的技术发展，本书也说明在大量资讯产生时，如何利用资讯产生有助于提升营运绩效的具体做法。包括「活用计画专案」与「定型化专案」两个阶段。活用计画专案是以资料科学家为中心，为了达成目的而蒐集、分析数据，再导出成为结果的启发专案。其过程包括样本的假设成立、数据的蒐集、假设验证、样本的最终确定（得出对策）。「定型化专案」则是以「活用计画专案」得到的启发为基础，在事业现场实施对策并创造成果的专案。其分为对策的导入和监控成果两个部分。

　　◆用实际案例来说明大数据运用的过程：
　　本书用完整的案例来说明大数据研究及运用的过程。其中一个案例为在商店街展店的餐厅「定食屋change」。

　　「定食屋change」的汉堡定食是店内固定的热门菜单，另外也提供数种午餐菜单。由于会有假日的营业额比平日差的情形，该店的目标是「要设法增加平日午餐的营业额」。因此，定食屋change的店家利用每日点餐明细的资料而开始活用大数据。

　　于是，立刻开始进行「大数据活用计画专案」。成立假设、活用可能取得的数据、进行各种分析的结果，发现了「连续两天来吃汉堡定食的所有客人，隔天都不会来店里消费」的倾向。

　　这是以前从未注意到的新发现，从这个结果中就能知道「如果针对连续两天吃汉堡定食的客人，设法让他们隔天也来消费的话，就能确实增加营业额」。因此，可以说「大数据活用计画专案」暂时是达成目标了。

　　虽然「大数据活用计画专案」本身是顺利结束了，但这时候其实尚未出现成果。这是因为要在现场实践的「让连续两天来吃汉堡定食的客人，隔天也会来店」的对策还没有落实。因此，要落实对策付诸实践、检验成果的就是「大数据定型化专案」。这个专案所进行的就是「导入和监控」以及「成果」这两项。

　　例如，以「定食屋change」的情形来说，如果没有决定要如何辨别「连续两天吃汉堡定食的人」，以及如何应对的话，那么这个对策就无法运作。因此，如何辨别「连续两天吃汉堡定食的人」、如何促使目标顾客隔天来店消费，还有如何掌握实际上连续3天来店的人、在结帐时该如何应对等，这些事项都要一一给予定义。而且，在掌握到进行此对策的成果之前，都是属于这个专案的范围之内。

　　本书以具体的步骤来说明大数据研究的运用，让读者可以确实遵循。

　　◆全面的实作经验分享，让你少走冤枉路：
　　由于大数据的运用成为风潮，因为形成许多新的专业工作，如分析资料的「资料科学家」，由于许多企业没有相关的专业人士，因此常常用外聘的方式进行。这些外聘人士往往与公司内部人士，特别是现场人员的沟通不足，因此取得的研究往往无法推动。为了避免以上问题发生，本书建议在组成大数据相关专案时，要将现场的人员纳入听取其意见。

　　而在许多大数据方案的进行过程中，大家都会有以下的看法：如果只是用数据来证明「大家都能感受得知的事实」，就谈不上有什么价值。但是，假如对大数据抱持过度幻想，想尽办法要找出「无法找到的事实」，就会步上一条辛苦的道路。

　　作者指出大数据并不是要强行从数据中找出在工作现场大家都感受不到的倾向，而是要证实现场的专家或老手等一部分的人所感受得知的倾向。也就是说，要将内隐知识（tacit knowledge）变成外显知识（explicit knowledge）。面对数据分析时如果没有了解这一点，就只会白白浪费时间了。

　　本书作者辅导过大量企业进行大数据的研究，在本书中分享他们的迷思与经验，读者不必重蹈覆辙。
 

掌控数据，驱动增长：企业数字化转型的实战指南 一本深度剖析数据价值链，助力企业实现从数据洞察到业务变现的行动蓝图。 在当今数字化浪潮席卷的商业环境中，“大数据”早已不再是一个新颖的时髦词汇，而是关乎企业生死存亡的核心竞争力。然而，大量企业在投入巨资建立数据平台、收集海量数据之后，却发现自己被困在了“数据孤岛”和“分析泥潭”之中——数据堆积如山，但鲜有转化为切实的商业成果。这本著作，正是为那些渴望将数据资产转化为可持续、可量化营收的决策者和实践者量身打造的实战手册。 本书深刻洞察了当前企业在数据应用中普遍存在的认知误区与执行障碍，并拒绝空泛的理论说教，转而提供一套清晰、可操作的、经过多行业验证的“价值转化框架”。它聚焦于如何构建一套高效、闭环的数据驱动运营体系，确保数据不仅仅是“被拥有”，而是真正“被使用”并“产生回报”。 全书内容围绕企业如何系统性地、有条不紊地将数据潜力转化为可见的财务收益展开，深入剖析了从数据战略规划到具体执行落地的各个关键环节。 第一部分：重塑数据思维——从“收集癖”到“价值导向” 本部分首先挑战了企业普遍存在的“技术至上”或“数据崇拜”的心态。我们不谈最新的算法模型，而是聚焦于业务目标与数据战略的深度对齐。 价值链解构： 我们将详细拆解企业价值链中数据可以介入和优化的所有节点。数据价值的产生不是线性的，而是多维度的，本章将教你如何识别出投入产出比最高的“价值杠杆点”。 从“指标堆砌”到“驱动指标”： 许多企业被海量的运营指标所淹没，却不知哪些指标真正预示着未来收入。本书提供了一套指标筛选和构建方法论，帮助你锁定那些真正能指导行动、驱动业务增长的核心指标（North Star Metrics）及其相关因子。 打破部门壁垒： 数据价值的实现往往需要跨职能协作。我们将探讨如何建立一个共享的数据语言和协作机制，确保市场、销售、产品和运营团队都能围绕同一份“数据事实”展开决策。 第二部分：构建高效能的数据获取与治理体系 数据质量是转化的基石。如果输入是噪音，那么输出必然是错误的决策。本部分强调的是效率、合规性与实用性的平衡。 数据整合的艺术： 面对来自ERP、CRM、网站日志、社交媒体等异构数据源，如何进行高效、低成本的整合？本书详细介绍了建立统一数据视图（Single Source of Truth, SSOT）的架构策略，重点不在于技术栈的先进性，而在于业务语义的一致性。 实时性与准确性的取舍： 不是所有业务都需要实时数据。我们将分析不同场景对数据时效性的真实需求，并给出资源配置建议，避免在不需要实时反馈的环节上过度投入。 数据治理的实用主义： 抛弃繁琐的文档工作，聚焦于“谁对哪个数据负责”以及“数据质量不达标的业务后果”。本章提供了一套轻量化、可落地的治理框架，确保数据资产的可信赖度。 第三部分：从洞察到行动——数据驱动决策的落地机制 这是本书的核心价值所在，它将分析结果转化为可执行的、可衡量的商业行动。 “假设驱动”的分析流程： 避免分析师陷入“大海捞针”式的探索。我们提供了一种结构化的分析方法，要求每一次数据探索都从一个清晰的业务假设开始，并设定明确的验证标准，从而保证分析的靶向性和高效率。 场景化应用设计： 针对不同的业务场景（例如客户生命周期管理、供应链优化、新产品定价），本书提供了一系列成熟的“数据应用模板”。这些模板涵盖了从数据输入到最终行动建议的全流程设计，让数据分析结果直接嵌入到业务人员的工作流中。 构建最小可行性产品（MVP）的数据项目： 如何在投入大量资源前，快速验证一个数据项目的商业价值？本章详细阐述了“小步快跑、快速迭代”的数据项目实施哲学，如何利用现有工具和数据快速构建MVP并获取早期反馈。 第四部分：衡量与优化——确保每一笔数据投入都有回报 营收的实现是持续优化的结果。本部分关注数据的投资回报率（ROI）衡量和持续改进的闭环。 数据项目的财务归因模型： 如何准确地将某次A/B测试或某个优化模型对营收增长的具体贡献度量化？本书探讨了多种归因方法，帮助企业清晰计算数据投入的实际价值，为后续预算的合理分配提供依据。 自动化与规模化： 如何将证明有效的分析模式从“专家手工操作”转变为“系统自动执行”？我们将重点介绍如何利用现有技术栈实现数据驱动流程的自动化，从而将数据团队的精力释放出来，投入到更高阶的战略性分析中。 组织能力建设与数据文化： 最终，数据转化为营收依靠的是“人”。本书探讨了如何通过有效的培训、激励机制和领导层的示范作用，将数据驱动的思维模式内化为企业的日常工作习惯，形成一个良性循环的创新生态。 本书的价值不在于介绍最新的技术工具，而在于提供一套务实的、关注最终商业结果的路线图。它旨在帮助企业管理者和数据从业者跨越“理论”与“实践”之间的鸿沟，真正实现数据资产的价值最大化，使“大数据”成为驱动企业持续增长的强劲引擎，而非仅仅是一个高成本的IT投入。 读完此书，您将拥有一套清晰的框架，知道如何将数据投资的每一分钱都转化为实实在在的营收增长。

作者简介

高桥范光（たかはし　のりみつ）

　　日本首创专研大数据的线上杂志『大数据杂志』总编辑，change股份公司的董事。

　　于东京工业大学研究所专攻经营工学及集团决策模型等领域。毕业后进入外资公司Cosulting Firm Andersen Consulting（现在的埃森哲）。从事于业务系统开发、Web系统开发、市场行销投资回报率（ROI）分析等跨领域的IT谘询顾问工作。2005年进入change股份公司服务，从事于超过100家IT&系统开发企业的人才培育。现在专注于资料科学家的培育及数据解析谘询。除了在『日经情报战略』连载有关大数据的文章，也在日本航空等多家企业开设有关大数据的研习、讲座等，积极投入工作。

译者简介

蔡姿淳

　　淡江大学日文系毕业。曾任出版社编辑，目前为专职文字SOHO，从事翻译、採访与企画等文字相关工作。

郑睿芝

　　淡江大学日文系毕业，曾任职时代外语、健峰企管顾问公司，现为专职翻译。译作有《免捏御饭团》、《蛋营养‧常备蛋料理100道》、《狗狗这样吃，癌细胞消失！》等书。

 

前言

序章 大数据从热门话题迈向「活用」的阶段
0－1 利用大数据能够做什么？
0─2 大数据带给我们瑰丽色彩的未来！？
0─3 要思考的并非「做或不做」，而是「如何去做」

第1章 理解大数据这项「工具的特性」
1－1 为什么大数据会受到注目呢？
1－2 大数据的3个「Ｖ」
1－3 将大数据当成工具——第四个「V﹙Value价值﹚」
1－4 围绕着大数据的社会环境
1－5 熟练运用工具的「资料科学家」

第2章 大数据的活用要以「目的」为前提
2－1 无法顺利活用大数据的3个模式
2－2 没有目的的大数据计画就无法顺利进行
2－3 向『魔球Moneyball』学习活用大数据的重点
2－4 在商业上活用大数据的4种模式
2－5 利用大数据开展「新经济」
2－6 「增加销售额」是活用大数据的第一步
2－7 大数据也有助于「提升品质」或「降低风险」

第3章 活用大数据的进阶方法
3－1 理解活用大数据的两种设计
3－2 设计大数据活用计画的程序
3－3 设计大数据固定化的程序
3－4 小动作串联出大成果

第4章 活用大数据迈向成功的8个法则
4－1 大数据是工具，而非目的
【更深入的认知】大数据与IoT、Industrie4.0
4－2 「创意」是从资料中启发而生
4－3 过度「深信不疑」就会分析错误
4－4 为了正确掌握实际情况，就得组合复数的资料
4－5 资料的查证不能只做一次就结束
【interview 1】资料的假说验证当然要经过不断的尝试和错误
国际大学国际交流中心（GLOCOM）准教授中西崇文先生
4－6 大数据的关键就在细节处
4－7 除了分析，还要串联现场的行动才能产生成果
【interview 2】分析与成果是两回事
GiXo股份有限公司CEO网野知博先生
4－8 倾听现场的声音，打动现场并持续进行
【interview 3】将现场想知道的数据可视化
akindo sushiro股份有限公司情报系统部长田中觉先生

第5章 透过大数据的活用，我们的生活会如何改变
5－1 持续活用大数据的未来会是什么样貌
5－2 大数据的活用在协调社会中能展现丰盛成果
【interview 4】将大数据当成表演
Rhizomatiks Research真锅大度先生
结语
参考文献

 

前言　　　　　　　　　　　　　

　　大约从2011年出现「大数据」（Big Data）这个关键字以来，到目前为止，已经有许多和「大数据」相关的书籍出版上市。

　　在这段期间，大数据成了掀起热潮的流行术语，被说成像是不可思议的魔法棒，和「大数据」有关的各类新闻几乎每天都在报导，另一方面也逐渐开始进行了实际具体的议论。

　　然而，深入探讨这议论的人还是少数，也一直处于认知度不高的状态。而且，积极致力于应用大数据的企业也不多。至今蔚为话题、也被称为魔法棒的「大数据」，为什么活用它的企业会如此少呢？

　　「因为资料的分析相当困难」，有人会提出这样的意见吧，或许也有意见认为「并不保证一定成功，所以才无法全力进行」。

　　的确，虽然出现了许多论及大数据的概念或事例的书籍，或是针对各种统计分析手法与实践应用而写的书籍，但却很少有写到「资料分析是简单的」、「只要努力进行就必定成功」的着作。

　　事实上，大数据并不是魔法棒。但是，它的确是非常有效的工具。这项工具虽然在用法上需要耗费不少功夫，但只要能完整地善加运用就一定可以获得成果。而且，随着技术的进步，这项工具还能提供从适合初学新手到适合高阶使用者的各种多元选择。

　　笔者参与过许多为了培养从事大数据专案人才、资料科学家（data scientist）而举行的演讲或研讨会，在本书中，就是根据累积至今的登台演说经验，整理出在具体进行活用大数据方面容易陷入的错误要点，以及如何成功的know how祕诀。

　　为了能让更多人对大数据抱持关注、努力加以应用，因此书内记载的是以进行程序或方法的理解说明为主，完全不会出现任何计算公式。

　　那么，接下来就开始进入大数据的世界吧。
 

序章：大数据从热门话题迈向「活用」的阶段
 
在报章或电视新闻中频繁出现的「大数据」，虽说是一个掀起热潮的流行术语，但最近活用的事例却正在逐渐增加。序章中所触及的内容，就是在不远的未来，大数据将会带来的未来面貌，以及我们应该思考的事项等相关方面。
 
0－1利用大数据能够做什么？
 
◆利用大数据，打造出事先知道「会发生○○」的世界
 
假如能够事先知道「会发生○○」，那我们的日常一切将有怎样的变化呢？以天气为例，如果可以「正确得知接下来的24小时内，日本全国会出现的天候或气温的变化」，那么日常生活应当会变得非常便利。
 
「下午两点起的40分钟内，会有间歇骤雨，由于不是通勤时段，因此不用带伞」，「明日傍晚六点会降雪达5公分，要准备长靴和防寒用品」，「明日会有强烈雷雨，一定要做好农作物的防护措施」等等，如此一来，在工作或日常生活上就能事先做出最适宜的措施计画，应该也能大幅减少天灾所造成的损害。
 
还有，假如变成「正确得知在接下来的二十四小时内，铁路、公路、飞机、船舶等所有交通网络中会发生什么事」的话，将是怎样的状况呢？「这条高速公路从早上开始将持续5小时的塞车，因此抵达目的地的时间会是下午三点」，「明日山手线的上下车乘客人数是○○万人，尖峰时段有两个，分别是早上8点后的两个小时以及下午6点后的两个小时。这段期间会调整发车班距，因此从涉谷车站到东京车站需要28分钟。」
 
假如能事先得知像这样的资讯，就可以调整上班时间或外出时间。而且，交通转乘等的移动过程也会非常顺利。如果你的工作是业务人员，就不会在重要的公事洽谈时迟到；如果你是在物流公司上班，就能订立出准确的配送流程。
 
不只是工作，个人的生活也一样。以饮食生活为例，如果有一套系统能配合自己的身体状况或健康状态，提供最适合的餐厅和最适合的菜单建议，就可以预防肥胖或生活习惯病。
 
还有，假如有一项服务是能根据体温、血压、心跳数等生命征象资料，给予最适当的睡眠或运动建议，应该就能度过更健康的生活。或许，大家现在的衣柜里可能会有一些在特卖会时过度购物，买来后就放着没穿的衣服吧。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這幾年「大數據」這個詞，根本就是職場上的顯學，幾乎每個公司都在喊「大數據」，好像不喊一下就落伍了。但說到底，大家到底在大數據裡撈到了什麼？很多時候，感覺就是一堆數據堆在那裡，或是做了一些看起來很專業的分析，但最終有沒有變成實實在在的營收，就又是另一回事了。我們公司也是，花了不知道多少錢在建置大數據平台，請了好多厲害的分析師，做出來的報告厚厚一本，看了半天，還是不知道該從何下手來真正地「變現」。這本書的標題，「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，聽起來就是一個非常務實的解決方案。我特別欣賞「由理論落實到工作現場」這部分，這代表它不是那種只講空泛概念的書，而是真的會教你如何在實際工作中應用。我希望能從這本書裡學到一些讓大數據「落地」的方法，例如如何找出真正能帶來營收的數據指標，如何設計有效的數據驅動的決策流程，甚至是如何讓那些不熟悉數據的同事也能理解並運用這些洞見。如果能有實際案例分享，那真的就太棒了！

评分☆☆☆☆☆

哇！看到這本書名，腦袋裡立刻浮現出好多畫面，感覺這本書根本是為了我這種人而寫的！「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，這名字一聽就很有份量，而且「由理論落實到工作現場」更是打中我心坎裡。我們公司一直在大數據上砸錢，請顧問、買工具、招募人才，聲勢浩大，聽起來很有前途，但實際成果卻總是讓人有點無感，就是「感覺有在做，但不知道在做什麼」。大數據好像變成了一種時髦的口號，人人都在談，但要怎麼真正轉化成我們的業績，讓公司賺到錢，這才是最實際的問題。很多時候，那些華麗的報表和複雜的分析，看起來很厲害，但我們這些第一線的業務或行銷人員，卻常常不知道該怎麼運用。所以，這本書提出的「法則」聽起來就是我一直渴望的「解方」，希望能提供一套具體可行的步驟，讓我們能把那些冰冷的數據，轉化成有溫度的訂單。我特別期待它能提供一些實際案例，讓我們知道別人在這個領域是怎麼成功的，甚至能學到一些「別人不敢說的眉角」，這本書的出現，真的很令人興奮！

评分☆☆☆☆☆

最近在職場上，大數據幾乎已經是無所不在的討論焦點。從客戶輪廓分析、市場趨勢預測，到精準行銷、優化營運流程，各種聽起來高大上的應用名詞層出不窮。但說實在的，很多時候這些都停留在「紙上談兵」的階段，或者只是偶爾出現一兩個亮眼的成果，卻無法形成系統性的、可持續的營收增長。我常常覺得，大數據就像是一個巨大的寶藏，我們都知道它在那裡，但就是不知道該怎麼挖，或者挖出來的礦石，不知道該怎麼煉成黃金。這本書名「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，聽起來就充滿了實際操作的重量。我尤其在意「由理論落實到工作現場」這句話，這表示它不只會跟你講大道理，更會告訴你具體該怎麼做，可能會有哪些步驟、需要注意什麼眉角、甚至會教你如何克服現場可能遇到的阻礙。我希望這本書能提供一些非常具體的工具、方法論，甚至是一些「SOP」等級的指導，讓我在看到數據時，不再感到茫然，而是能清楚地知道下一步該往哪裡走，如何利用這些數據來提升我們的業績和市場競爭力。

评分☆☆☆☆☆

在現今這個數據爆炸的時代，「大數據」幾乎已經成為人人必備的技能或公司必備的投資。但是，很多時候，我們只是跟著「潮流」走，盲目地收集、分析數據，卻忽略了最根本的問題：這些數據到底能為我們帶來什麼？尤其是對於公司來說，最終的目的始終是營收的增長。這本書的書名，正是一個強而有力的訊息：「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，它暗示著有一個實際可行的路徑，可以讓我們從追逐趨勢，走向創造價值。更重要的是，「由理論落實到工作現場」，這句話直接擊中了許多職場人士的痛點。我們需要的是能夠在日常工作中應用、解決實際問題的方法，而不是只停留在學術理論或概念層面。我非常期待這本書能夠提供一些具體的、可操作的「法則」，幫助我們釐清思路，並且在實際工作中找到正確的方向，讓那些龐大、複雜的數據，真正地轉化為公司穩定的營收來源。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期在大數據領域打滾的觀察者，我必須說，真正能將「數據」轉化為「錢」的，真的沒有那麼多。很多時候，大數據被視為一種「趨勢」，大家都搶著要，但實際上如何讓它成為公司穩定的營收來源，卻是許多企業面臨的巨大挑戰。我們看過太多公司，花了巨大的資源投入在大數據上，但最終卻只能得到一些「看起來很厲害」的報表，卻無法真正對營收產生顯著影響。這本書的標題，「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，直接點出了這個痛點，並且提出了「法則」和「落地」的概念，這是我非常看重的。我希望這本書能提供一套系統性的方法論，不僅是告訴我們「為什麼」要這樣做，更重要的是「如何」做。我期待它能深入剖析那些成功的企業是如何運用大數據創造營收的，並且能提供一些實際可行的操作指南，讓我在實際工作中，能夠一步步地將大數據的潛力轉化為實質的營收增長。