數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵 (電子書)

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車品覺
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具体描述

從行動網路到5G時代,企業欠缺的再也不是數據,
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。

名人推薦

  何英圻│91APP董事長
  林之晨│台灣大哥大總經理、AppWorks董事長暨合夥人
  許景泰│SmartM世紀智庫執行長
  程九如│AppWorks合夥人
  詹宏志│網路家庭董事長
  鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人
  ──一致好評
 
好的,这是一份关于一本名为《數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵》(電子書)的书籍的简介,内容详实,但不包含该书的任何具体内容。 --- 《數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵》 导读 在当今瞬息万变的商业环境中,企业面临的挑战不再仅仅是市场份额的争夺,更是数据处理和战略决策的精细化较量。本书籍,作为一本面向现代企业管理者、决策者以及数据专业人士的深度指南,旨在提供一个宏观且系统的框架,用以理解和实施“数据驱动”这一核心理念。它并非一本纯粹的技术手册,而是一部关于如何将数据资产转化为持续竞争优势的战略蓝图。 本书的结构设计旨在引导读者从战略高度审视数据在其组织中的角色,逐步深入到运营层面的变革。它侧重于构建一个能够有效支持业务增长、优化资源配置并预测未来趋势的综合体系。 第一部分:战略基石——理解数据驱动的本质 在探讨具体方法论之前,本书首先为读者奠定坚实的战略基础。这一部分着重于阐明“数据驱动”在当代商业语境下的真正含义。它超越了简单的“收集和分析”的表面功夫,深入探讨了如何将数据思维融入企业文化的基因之中。 核心探讨方向包括: 1. 商业价值的重新定义: 如何识别哪些数据指标(Metrics)真正关乎企业的生死存亡与长期发展。这里探讨了从“活动指标”(Activity Metrics)向“价值指标”(Value Metrics)转化的必要性,确保所有数据努力都直接映射到可量化的商业成果上。 2. 高层共识与数据素养: 强调高层领导在推动数据转型中的关键作用。这部分会涉及如何建立一种全公司范围的“数据素养”环境,确保即使是非技术背景的员工也能理解数据报告的含义,并基于数据进行日常判断。 3. 数据治理的初始框架: 介绍构建稳健数据基础设施前的必要准备工作,例如定义数据的来源权威性、可信度标准以及跨部门信息共享的初步规范。这部分关注的是“数据信任度”的建立,这是后续所有高级分析的基础。 第二部分:运营整合——将数据嵌入日常流程 如果说第一部分确立了“为什么”和“是什么”,那么第二部分则专注于“如何做”。它将宏观战略拆解为可执行的运营模块,指导企业如何系统性地将数据分析能力整合到核心业务流程中,以实现效率和效果的双重提升。 重点关注的运营领域包括: 1. 客户体验的精细化重塑: 探讨如何利用多源客户数据(如交易记录、行为路径、反馈信息)构建统一的客户画像。这不仅包括传统的市场细分,更侧重于预测客户流失点、识别交叉销售机会,以及实时调整互动策略,以提供个性化、前瞻性的客户旅程。 2. 供应链与库存的优化逻辑: 分析如何利用历史需求数据、季节性波动、甚至外部宏观经济指标,建立更具韧性和响应速度的预测模型。这部分会涉及从需求预测到采购、仓储和物流调度的端到端集成,以最小化运营成本并最大化服务水平。 3. 绩效管理与目标设定(OKR/KPI): 介绍如何设计动态、可量化的绩效指标体系。强调这些指标必须是“可行动的”(Actionable),而非仅仅是事后报告的数字。这包括如何设置科学的基准线、定义合理的改进目标,以及建立反馈循环机制,确保绩效评估与数据洞察紧密挂钩。 4. 风险监测与实时预警系统: 阐述如何通过构建监控仪表板(Dashboards)和异常检测算法,对运营中的潜在风险(如财务波动、系统故障、合规漏洞)进行实时识别。这要求数据流动的速度必须匹配业务决策的速度。 第三部分:组织变革与持续迭代——数据驱动的未来视角 数据驱动的旅程是一个持续优化的过程,而非一次性的项目。第三部分着眼于使这一模式具备长期生命力所需的组织结构和文化支撑。 此部分深入探讨了以下关键议题: 1. 跨职能团队的协作模式: 强调数据科学家、业务分析师与业务线专家的有效“对话”机制。这包括建立联合工作组(Tiger Teams),确保数据分析工作始终围绕最迫切的商业问题展开,避免“为分析而分析”的陷阱。 2. 技术选型与架构的弹性考量: 讨论在选择数据存储、处理和可视化工具时,应以业务的未来需求为导向,而非仅仅追逐最新的技术热点。重点在于构建一个既能支持当前运营分析,又能适应未来机器学习和AI扩展需求的灵活数据架构。 3. 衡量数据驱动的成熟度: 提供一套评估组织在数据应用深度和广度上的自检工具。这帮助企业清晰地定位自己在数据成熟度曲线上的位置,从而制定更有针对性的下一阶段改进计划。 4. 道德伦理与数据主权: 随着数据使用的深入,合规性和企业社会责任变得至关重要。本部分会讨论如何在追求商业效率的同时,确保客户隐私的保护、算法的公平性,以及数据使用的透明度,从而建立长期的客户和监管信任。 面向读者 本书籍的目标读者群体广泛,覆盖了需要理解数据如何影响其部门运作的各类专业人士: 企业高管与部门负责人: 寻求将数据战略转化为可执行的运营方针。 项目经理与流程优化专家: 希望利用数据优化现有业务流程的效率和质量。 数据分析师与商业智能(BI)专业人员: 渴望将自己的技术能力更好地与企业战略目标对齐。 有志于数据转型的中高层管理者: 寻求系统性地了解实施数据驱动文化所需的组织变革步骤。 总而言之,本书提供了一套结构化的思考框架,旨在帮助企业系统性地驾驭数据洪流,将其转化为可信赖的、可预测的,并最终转化为持久竞争力的商业“燃料”。它是一份关于如何将数据从成本中心转变为价值引擎的实战指南。

著者信息

作者簡介

車品覺


  數據化思考第一人,未來趨勢觀察家。最早將大數據運營與管理引入電商,豐富的數據實戰經驗,對大數據未來趨勢有著獨到的見解。現為紅杉資本中國基金專家合夥人。

  生於香港,在英國、澳洲、美國等地接受教育,清華大學經管學院及歐洲工商管理學院(INSEAD)雙碩士。

  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,建立全新的數據治理體系,成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。

  曾任滙豐銀行IT部高級管理人員、香港電訊PCCW產品經理、微軟搜尋總監、eBay產品總監,以及敦煌網首席產品官,創立世界首家跨境交易的B2B電子商務平台。

  得獎紀錄:
  2014年領導阿里數據團隊獲得Top CIO評選為「中國最佳資訊化團隊」
  2017年獲得國家資訊中心評選為「中國十大最具影響力大數據企業家」
  2018年獲得中國科技新聞學會「大數據科技傳播領軍人獎」

  著作:
  《大數據的關鍵思考:行動╳多螢╳碎片化時代的商業智慧》
  《數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵》
 

图书目录

推薦序 掌握對的資料,就是掌握致勝的武器 /何英圻
推薦序 解決失焦問題,讓數據的效益極大化 /程九如
推薦序 收集數據、擁抱數據,並活用數據 /鄭緯筌
前 言 為什麼要認識數據的本質?

PART 1──數據主義,未來一切都將數據化

▍1 大數據不是獨奏,而是不斷連接無處不在的數據
全域大數據時代/線上的數據,才是數據/用數據獲取更多數據

▍2 數據相關性,比數據本身更重要
養兵千日,用兵一時──阿里巴巴的數據收集策略/學會「系統思考」/量化,就能無中生有

▍3 利益,是讓數據流通的關鍵
互惠互利──阿里巴巴的數據流通策略/尋找共同的痛點/讓天下沒有難用的大數據/數據生態圈是競合並存

▍4 倫理,大數據不容忽視的一面
大數據也有陰暗面/數據安全與生意的兩難/倫理不容忽視/水能載舟,亦能覆舟
 
PART 2──數位經濟引擎,智慧商業的核心

▍5 數位經濟引擎,預知未來的水晶球
不懂數據就沒有商業/走過十個年頭的大數據閉環/讓數據閉環轉得更快、更有人性

▍6 人工智慧時代,數據才是根本
數據將像電力一樣顛覆世界/企業「養」數據的六大要點

▍7 數據,未來企業的核心資產
數據流通,共享價值鏈的關鍵一環/找客戶靠數據,不靠運氣/企業「用」數據的三大竅門

▍8 大數據驅動產業大變革
零售業,因大數據帶來大想像/金融業,以創新迎合新世代/智慧城市,以物聯網構建城市生活/娛樂產業,訂製你的需求/時尚產業,掌握捉摸不定的人心

PART 3──數據變現的四大場景

▍9 大數據幫助我們更健康
醫療產業醞釀大數據突破/認知計算啟動醫療大變革/知識圖譜,知別人所不知

▍10 消費金融──數據變現的極佳場景
消費金融的五大趨勢/我的信用,我決定/區塊鏈,房地產買賣的未來

▍11 物聯網──與砂鍋對話的時代來臨
大數據促進人機對話/無人駕駛車的無限可能/智慧家居,讓生活更便捷

▍12 預測──從心理測驗、寶可夢到大選
心理測驗+大數據,影響選舉的新工具/無人超市與新零售/寶可夢與大數據/神預測黃金球員/一盤棋局喚醒商業巨頭/揭密獨角獸Palantir/大數據逆轉選舉

PART 4──數據之王的數據化思考

▍13 他們成就了完美世界
馬雲的兩個必殺技:用人疑、破旋渦/向創投家學習數據思考/「阿里魂」彭蕾的管理之道/阿里總參謀長曾鳴的終局判斷/數據怪傑韋斯岸:從Big Data到Me Data/拜李小龍為師

▍14 數據是送給天生邏輯客的盛宴
劍如人生:在試錯中提升自己/共時面、時間鏈、關鍵字/你相信你可以比我更厲害嗎?/假如我是一個產品/「捨得」的力量/慢慢品,慢慢覺/以天為師

結語 如果有一天你拿到了「數據天書」

图书序言

  • ISBN:9789863985143
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:0.7MB

图书试读

推薦序

掌握對的資料,就是掌握致勝的武器


  在虛實融合(OMO)趨勢發展下,未來,零售品牌都將成為數據驅動的零售科技公司。可是,要如何驅動數據制定營運策略,首重掌握「對的資料」。零售數據龐雜且異質性高,光是要打通線上線下,取得正確一致資料,對許多品牌來說就是一大挑戰。如果沒有「對的資料」,縱使有再強的AI技術,機器不能有效判讀、學習,就無法在虛實融合營運中帶來龐大效益。

  如本書所提,數據策略需根據業務策略來制定,並重新審視與辨識有用的資訊,進一步掌握數據價值與核心,落實數據治理,才能真正開啟「上帝的視角」,成為零售科技公司的致勝武器。

文/何英圻│91APP董事長

推薦序

解決失焦問題,讓數據的效益極大化


  失焦,是進入陌生領域最常見的現象,因為人們無法用過去的經驗或知識來判定事務的輕重緩急,甚或辨別自身的方位與風險,亦無法預估相關的成本與發展的瓶頸。失焦更是導致失敗的關鍵因素,無論組織的大小或新舊。

  如何轉型成為數據化運營的組織,對於絕大部分的管理階層來說,都是陌生而又不得不面對的使命與挑戰。常見組織在轉型升級的過程中,因為缺乏相關的經驗與人才,以致無法鑑別關鍵資源,更無法制定正確的階段性目標與建構適當的運營系統,最終多是付出了巨額的代價,而且落得徒勞無功。

  組織如何在轉型期不失焦? 作者依據自身的實務經歷,鉅細靡遺地分享如何成就組織轉型的步驟與心得。

  文中論述組織在歷經轉型的過程中,管理階層應如何鑑別與取捨關鍵資源,如何明智地制定整體及階段性的發展目標,如何整合關鍵資源,同時形成組織共識,如何規畫並與業界共構一個能內通外聯的共榮系統,如何善用發展策略,讓數據所能連動的範圍和所能創造的效益達到極大化。

  這本著作我非常推薦給想要規畫或正在推動數據化轉型的企業經營層,極具參考價值。
 
文/程九如│ AppWorks合夥人

推薦序

收集數據、擁抱數據,並活用數據


  嗯,說到大數據,您會想起什麼呢?是一大堆複雜難解的資訊,還是讓人心驚膽戰的數學公式呢?當然,我相信很多朋友可能會兩手一攤,覺得這些和自己的關係不大,甚至會認為只有大學教授或是技術專家才有資格暢談大數據。

  但是話說回來,莫非這個世界上真的只有少數人才能夠找出數據背後的邏輯與價值嗎?我並不這樣認為。

  還記得天下雜誌在2014年出版阿里巴巴前副總裁車品覺的大作《大數據的關鍵思考》時,我曾撰文推薦車老師的這本書。時光飛逝,轉眼已經過了六年,放眼中外媒體或科技產業,幾乎已經沒有人會刻意提起大數據了,反而大家都在追捧人工智慧、AR/VR、區塊鏈或是產業物聯網等等的發展趨勢。

  雖說大數據似乎已經不是當紅的關鍵字,但知情的朋友應該感到欣慰──並非大數據已經式微,而是其相關概念與技術已經在人們的生活中扎根,並且有各式各樣的應用被開發出來嘉惠世人。

  如果,我們說《大數據的關鍵思考》這本書是寫給產業界經營者和管理階層人士看的數據化營運策略指南。那麼,現任紅杉資本合夥人車品覺的新作《數據的關鍵商戰策略》,則是企圖以更宏觀的視野來剖析,企業界在推動數據化的過程中會遭遇哪些困境?並且,試圖提出有效的因應之道。

  當然,這本書也揭露了當前各種數據應用與變現的可能發展。我特別喜歡車老師所提出來的概念──大數據不是獨奏,也不是單一的現象,而是我們生活裡不斷連接無處不在的數據。世人都知道數據的力量與價值,但真相是,很多企業在迎接大數據的路途卻走得踉踉蹌蹌⋯⋯

  老實說,企業界欠缺的其實不是數據,也並非整理繁複數據的技術與方法,而是一套符合自家商業目標的大數據策略!近年來,國內也積極培育大數據的高端人才,但這樣還不夠,更重要的是確立可行的策略,方能淬煉出數據的真正價值,並降低數據應用時可能遭逢的阻力與風險。

  很高興可以在2020年開春拜讀車老師的最新著作,讓我得以補充對於大數據的最新認知。如果您本身也對大數據感興趣,或是剛好對各種數據的應用與策略擬定有需求的話,我很樂意向您推薦《數據的商戰策略》這本好書。相信在看完本書之後,您將會對大數據的近況發展有更深入的認識與了解,也能夠順利地協助貴企業、組織制定大數據相關的各項發展策略──收集數據、擁抱數據,並活用數據。

文/鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人

用户评价

评分

台灣的企業文化相對保守,很多決策仍然帶有強烈的主觀色彩,要推動全公司向「數據驅動」轉型,阻力絕對不小。因此,我非常關注本書在「變革管理」這塊著墨多少。畢竟,讓員工相信數據比相信老闆的直覺更可靠,這是一場深入人心的文化革命。書中是否提供了實用的工具或案例,說明如何說服那些對新科技持懷疑態度的資深員工?或者,如何設計一個低風險的「數據實驗室」,讓團隊能從小規模、可控的項目中逐步建立信心,進而滾動式地推動更大範圍的變革?我期待的不是一套生硬的變革計畫,而是一些充滿同理心和實用技巧的指導,畢竟工具再好,最終還是要靠人去操作、去信任。如果本書能像一位睿智的導師,教我們如何在組織內部佈局,一步步瓦解舊思維的壁壘,最終讓「數據」成為大家共同的語言和信任的基礎,那麼它就絕對配得上「營運關鍵」這個定位了。

评分

從「商戰策略」這個角度切入,顯然這本書的目標讀者不只是 IT 部門,而是真正要帶領企業打仗的戰略家。我對於書中如何闡述「數據護城河」的建立特別感興趣。在這個網路效應越來越強的時代,誰掌握了更獨特、更精準的數據,誰就擁有市場優勢。但如何建立這種優勢呢?是透過獨家合作、還是專注於特定領域的深度挖掘?例如,在金融科技(FinTech)領域,誰能更精準地描繪出潛在高風險客戶的輪廓,誰就能在風險控管上領先同業。我希望書中能跳脫傳統的客戶關係管理(CRM)分析,進一步探討如何利用數據來創造新的商業模式或服務。例如,能否透過數據預測性維護,將傳統的硬體銷售轉變為訂閱式的「服務」收入?這種商業模式的轉型,背後必然需要強大的數據支撐。如果本書能提供一些開創性的思維,引導讀者思考如何「用數據去定義市場未來」,而不只是「用數據去追隨市場現狀」,那將是極為寶貴的啟發。

评分

說實話,現在市面上談數據決策的書多如牛毛,但大部分都停留在「概念介紹」的層次,讀完後感覺自己好像懂了什麼,但實際要動手做的時候,手指頭卻不知道從何處著力。我比較偏好那種「實戰型」的書籍,也就是說,作者必須像一位資深顧問一樣,把所有眉角都攤開來跟你講。例如,當你面對一個季度營收下滑,你應該先從哪三個維度切入分析?是顧客流失率?還是潛在新客獲取成本異常飆升?這些細節往往決定了成敗。我希望這本書能深入探討如何將「營運關鍵指標」(KPIs)設計得更貼近商業目標,而不是那些華而不實、大家都掛在嘴邊的虛榮指標。特別是對於快速消費品(FMCG)這類高度依賴通路和庫存管理的產業,數據的即時性和準確性直接關係到現金流。如果作者能分享一些關於供應鏈優化、或是預測市場波動的先進模型應用,那絕對是物超所值。台灣產業結構多元,從製造業到服務業都有數據轉型的迫切需求,一本真正能幫企業主或部門主管「落地執行」的指南,才是真正有價值的投資。

评分

讀完簡介,我腦中浮現的畫面是某位高階主管,面對董事會報告時,不再是憑感覺或過往經驗來做重大決策,而是能自信地拋出數據支持的「商戰策略」。這本書似乎正試圖彌合技術分析師與商業決策者之間的巨大鴻溝。很多時候,數據團隊做得太深入,導致業務端聽不懂;而業務端提出的需求又太模糊,讓數據團隊無從下手。如果這本書能提供一個有效的溝通框架,像是如何建立一個跨部門的「數據詞典」,確保每個人對「活躍用戶」、「轉換率」的定義都是一致的,那對於提升企業內部的協作效率將是巨大的幫助。我特別期待書中能探討「數據治理」的重要性。在台灣,很多企業的數據是分散在各個系統裡的,各自為政,資訊孤島問題嚴重。沒有良好的治理,再強大的分析工具也只是強迫你對一堆垃圾數據進行更快速的分析而已。我希望看到的是如何從組織架構、權責劃分,乃至於數據安全和品質標準上,建立起一套可持續運作的數據管理體系。

评分

這本書光是書名就讓人眼睛一亮,尤其是對於我們這些在台灣市場打滾、天天跟數字和市場變化搏鬥的商業人士來說,「數據驅動」簡直是當前最熱門的聖經。我之前光是看目錄,就覺得內容應該是涵蓋了從基礎數據清洗到高階決策建模的完整脈絡。想當年,我們公司導入數據分析工具,根本就是一場災難,光是部門間的數據標準都不一致,更別提如何將那些冰冷的報表轉化成真正能賺錢的策略了。我期待這本書能提供一套紮實的 SOP,不只是教你怎麼看圖表,而是真正指導你如何建立一套公司內部的「數據文化」。畢竟,數據本身是死的,如何讓業務、行銷、研發,甚至是人資部門都能圍繞著一套共同的數據語言,建立起快速反應的機制,才是決勝的關鍵。我最關心的是,書中是否有提到台灣特有的法規限制,例如個資法的規範下,企業該如何合法地最大化數據價值,同時又不會踩到紅線。如果能有實際案例解析,說明哪些台灣中小型企業是成功轉型的典範,那就更棒了,畢竟理論講得再天花亂墜,不如看一個從零到有的成功故事來得實際有力。

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