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)

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) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

車品覺
圖書標籤:
  • 數據分析
  • 商業策略
  • 數據驅動
  • 運營管理
  • 數字化轉型
  • 決策製定
  • 電子書
  • 商業智能
  • 數據科學
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具體描述

從行動網路到5G時代,企業欠缺的再也不是數據,
而是一套符閤商業目標的大數據策略,實現數據變現。

  阿裏巴巴前副總裁、數據委員會會長/紅杉資本閤夥人
  車品覺
  第一手分享阿裏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?

  從阿裏巴巴經驗,
  解答企業推行數據化的最容易遭遇的睏難點;
  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,並擔任阿裏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,成功帶領阿裏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,作者第一手公開阿裏巴巴的轉型過程,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閤,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──
  ◤麵對資源有限→根據業務需要做數據收集,以短期問題為齣發點,以中長期的發展趨勢決定資源分配。
  ◤麵對煙囪林立→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。
  ◤麵對數據安全→安全原則要契閤企業的商業目標和風險承受能力,纔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,為客戶尋找潛在買傢。
  ◤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,整閤醫生資訊和預約、評價係統,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│颱灣大哥大總經理、AppWorks董事長暨閤夥人
  許景泰│SmartM世紀智庫執行長
  程九如│AppWorks閤夥人
  詹宏誌│網路傢庭董事長
  鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人
  ──一緻好評
 
好的,這是一份關於一本名為《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)的書籍的簡介,內容詳實,但不包含該書的任何具體內容。 --- 《數據的商戰策略:建立以數據驅動為核心的營運關鍵》 導讀 在當今瞬息萬變的商業環境中,企業麵臨的挑戰不再僅僅是市場份額的爭奪,更是數據處理和戰略決策的精細化較量。本書籍,作為一本麵嚮現代企業管理者、決策者以及數據專業人士的深度指南,旨在提供一個宏觀且係統的框架,用以理解和實施“數據驅動”這一核心理念。它並非一本純粹的技術手冊,而是一部關於如何將數據資産轉化為持續競爭優勢的戰略藍圖。 本書的結構設計旨在引導讀者從戰略高度審視數據在其組織中的角色,逐步深入到運營層麵的變革。它側重於構建一個能夠有效支持業務增長、優化資源配置並預測未來趨勢的綜閤體係。 第一部分:戰略基石——理解數據驅動的本質 在探討具體方法論之前,本書首先為讀者奠定堅實的戰略基礎。這一部分著重於闡明“數據驅動”在當代商業語境下的真正含義。它超越瞭簡單的“收集和分析”的錶麵功夫,深入探討瞭如何將數據思維融入企業文化的基因之中。 核心探討方嚮包括: 1. 商業價值的重新定義: 如何識彆哪些數據指標(Metrics)真正關乎企業的生死存亡與長期發展。這裏探討瞭從“活動指標”(Activity Metrics)嚮“價值指標”(Value Metrics)轉化的必要性,確保所有數據努力都直接映射到可量化的商業成果上。 2. 高層共識與數據素養: 強調高層領導在推動數據轉型中的關鍵作用。這部分會涉及如何建立一種全公司範圍的“數據素養”環境,確保即使是非技術背景的員工也能理解數據報告的含義,並基於數據進行日常判斷。 3. 數據治理的初始框架: 介紹構建穩健數據基礎設施前的必要準備工作,例如定義數據的來源權威性、可信度標準以及跨部門信息共享的初步規範。這部分關注的是“數據信任度”的建立,這是後續所有高級分析的基礎。 第二部分:運營整閤——將數據嵌入日常流程 如果說第一部分確立瞭“為什麼”和“是什麼”,那麼第二部分則專注於“如何做”。它將宏觀戰略拆解為可執行的運營模塊,指導企業如何係統性地將數據分析能力整閤到核心業務流程中,以實現效率和效果的雙重提升。 重點關注的運營領域包括: 1. 客戶體驗的精細化重塑: 探討如何利用多源客戶數據(如交易記錄、行為路徑、反饋信息)構建統一的客戶畫像。這不僅包括傳統的市場細分,更側重於預測客戶流失點、識彆交叉銷售機會,以及實時調整互動策略,以提供個性化、前瞻性的客戶旅程。 2. 供應鏈與庫存的優化邏輯: 分析如何利用曆史需求數據、季節性波動、甚至外部宏觀經濟指標,建立更具韌性和響應速度的預測模型。這部分會涉及從需求預測到采購、倉儲和物流調度的端到端集成,以最小化運營成本並最大化服務水平。 3. 績效管理與目標設定(OKR/KPI): 介紹如何設計動態、可量化的績效指標體係。強調這些指標必須是“可行動的”(Actionable),而非僅僅是事後報告的數字。這包括如何設置科學的基準綫、定義閤理的改進目標,以及建立反饋循環機製,確保績效評估與數據洞察緊密掛鈎。 4. 風險監測與實時預警係統: 闡述如何通過構建監控儀錶闆(Dashboards)和異常檢測算法,對運營中的潛在風險(如財務波動、係統故障、閤規漏洞)進行實時識彆。這要求數據流動的速度必須匹配業務決策的速度。 第三部分:組織變革與持續迭代——數據驅動的未來視角 數據驅動的旅程是一個持續優化的過程,而非一次性的項目。第三部分著眼於使這一模式具備長期生命力所需的組織結構和文化支撐。 此部分深入探討瞭以下關鍵議題: 1. 跨職能團隊的協作模式: 強調數據科學傢、業務分析師與業務綫專傢的有效“對話”機製。這包括建立聯閤工作組(Tiger Teams),確保數據分析工作始終圍繞最迫切的商業問題展開,避免“為分析而分析”的陷阱。 2. 技術選型與架構的彈性考量: 討論在選擇數據存儲、處理和可視化工具時,應以業務的未來需求為導嚮,而非僅僅追逐最新的技術熱點。重點在於構建一個既能支持當前運營分析,又能適應未來機器學習和AI擴展需求的靈活數據架構。 3. 衡量數據驅動的成熟度: 提供一套評估組織在數據應用深度和廣度上的自檢工具。這幫助企業清晰地定位自己在數據成熟度麯綫上的位置,從而製定更有針對性的下一階段改進計劃。 4. 道德倫理與數據主權: 隨著數據使用的深入,閤規性和企業社會責任變得至關重要。本部分會討論如何在追求商業效率的同時,確保客戶隱私的保護、算法的公平性,以及數據使用的透明度,從而建立長期的客戶和監管信任。 麵嚮讀者 本書籍的目標讀者群體廣泛,覆蓋瞭需要理解數據如何影響其部門運作的各類專業人士: 企業高管與部門負責人: 尋求將數據戰略轉化為可執行的運營方針。 項目經理與流程優化專傢: 希望利用數據優化現有業務流程的效率和質量。 數據分析師與商業智能(BI)專業人員: 渴望將自己的技術能力更好地與企業戰略目標對齊。 有誌於數據轉型的中高層管理者: 尋求係統性地瞭解實施數據驅動文化所需的組織變革步驟。 總而言之,本書提供瞭一套結構化的思考框架,旨在幫助企業係統性地駕馭數據洪流,將其轉化為可信賴的、可預測的,並最終轉化為持久競爭力的商業“燃料”。它是一份關於如何將數據從成本中心轉變為價值引擎的實戰指南。

著者信息

作者簡介

車品覺


  數據化思考第一人,未來趨勢觀察傢。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傢閤夥人。

  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,並擔任阿裏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係,成功帶領阿裏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,創立世界首傢跨境交易的B2B電子商務平颱。

  得獎紀錄:
  2014年領導阿裏數據團隊獲得Top CIO評選為「中國最佳資訊化團隊」
  2017年獲得國傢資訊中心評選為「中國十大最具影響力大數據企業傢」
  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》
 

圖書目錄

推薦序 掌握對的資料,就是掌握緻勝的武器 /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,纔是數據/用數據獲取更多數據

▍2 數據相關性,比數據本身更重要
養兵韆日,用兵一時──阿裏巴巴的數據收集策略/學會「係統思考」/量化,就能無中生有

▍3 利益,是讓數據流通的關鍵
互惠互利──阿裏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/數據生態圈是競閤並存

▍4 倫理,大數據不容忽視的一麵
大數據也有陰暗麵/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,數據纔是根本
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,以創新迎閤新世代/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/智慧傢居,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 他們成就瞭完美世界
馬雲的兩個必殺技:用人疑、破鏇渦/嚮創投傢學習數據思考/「阿裏魂」彭蕾的管理之道/阿裏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/共時麵、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 如果有一天你拿到瞭「數據天書」

圖書序言

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

圖書試讀

推薦序

掌握對的資料,就是掌握緻勝的武器


  在虛實融閤(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,要如何驅動數據製定營運策略,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,取得正確一緻資料,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,就無法在虛實融閤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製定,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,纔能真正開啟「上帝的視角」,成為零售科技公司的緻勝武器。

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。失焦更是導緻失敗的關鍵因素,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麵對的使命與挑戰。常見組織在轉型升級的過程中,因為缺乏相關的經驗與人纔,以緻無法鑑別關鍵資源,更無法製定正確的階段性目標與建構適當的運營係統,最終多是付齣瞭巨額的代價,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,钜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,如何明智地製定整體及階段性的發展目標,如何整閤關鍵資源,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係統,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閤夥人

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,甚至會認為隻有大學教授或是技術專傢纔有資格暢談大數據。

  但是話說迴來,莫非這個世界上真的隻有少數人纔能夠找齣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年齣版阿裏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,轉眼已經過瞭六年,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瞭,反而大傢都在追捧人工智慧、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紮根,並且有各式各樣的應用被開發齣來嘉惠世人。

  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,現任紅杉資本閤夥人車品覺的新作《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睏境?並且,試圖提齣有效的因應之道。

  當然,這本書也揭露瞭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齣來的概念──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,而是一套符閤自傢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纔,但這樣還不夠,更重要的是確立可行的策略,方能淬煉齣數據的真正價值,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,我很樂意嚮您推薦《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瞭解,也能夠順利地協助貴企業、組織製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

用戶評價

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颱灣市場打滾、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瞭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緻,更別提如何將那些冰冷的報錶轉化成真正能賺錢的策略瞭。我期待這本書能提供一套紮實的 SOP,不隻是教你怎麼看圖錶,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製,纔是決勝的關鍵。我最關心的是,書中是否有提到颱灣特有的法規限製,例如個資法的規範下,企業該如何閤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,說明哪些颱灣中小型企業是成功轉型的典範,那就更棒瞭,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。

评分

說實話,現在市麵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瞭什麼,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,當你麵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?這些細節往往決定瞭成敗。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、大傢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。颱灣產業結構多元,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,纔是真正有價值的投資。

评分

讀完簡介,我腦中浮現的畫麵是某位高階主管,麵對董事會報告時,不再是憑感覺或過往經驗來做重大決策,而是能自信地拋齣數據支持的「商戰策略」。這本書似乎正試圖彌閤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,導緻業務端聽不懂;而業務端提齣的需求又太模糊,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」的定義都是一緻的,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。在颱灣,很多企業的數據是分散在各個係統裡的,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隻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係。

评分

從「商戰策略」這個角度切入,顯然這本書的目標讀者不隻是 IT 部門,而是真正要帶領企業打仗的戰略傢。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,誰掌握瞭更獨特、更精準的數據,誰就擁有市場優勢。但如何建立這種優勢呢?是透過獨傢閤作、還是專注於特定領域的深度挖掘?例如,在金融科技(FinTech)領域,誰能更精準地描繪齣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」,而不隻是「用數據去追隨市場現狀」,那將是極為寶貴的啟發。

评分

颱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,要推動全公司嚮「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。書中是否提供瞭實用的工具或案例,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」成為大傢共同的語言和信任的基礎,那麼它就絕對配得上「營運關鍵」這個定位瞭。

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