数据分析变革 大数据时代精准决策之道PDF电子书下载

第一部分 变革已然开始 3

第1章 了解运营型分析 3

1.1定义运营型分析 3

1.1.1什么是运营型分析 4

1.1.2运营型分析的独特之处 5

1.1.3使运营型分析独树一帜的基石 7

1.2欢迎来到分析3.0 8

1.2.1分析1.0：传统分析 9

1.2.2分析2.0：大数据分析 10

1.2.3分析3.0：面向效果最大化的统一分析 13

1.2.4采用分析3.0的运营型分析 14

1.3分析是如何改变业务的 16

1.3.1分析是目标，不是副产品 16

1.3.2分析性产品正在打破行业界限 18

1.3.3运营型分析将是颠覆性的 20

1.4全面看待运营型分析 21

1.4.1数据质量及时效性依然重要 21

1.4.2运营型分析会压制创新性？ 23

1.4.3运营型分析的很多概念并非全新 24

1.5小结 24

第2章 更多数据……巨多数据……大数据！ 27

2.1穿越炒作的迷雾 27

2.1.1大数据的定义是什么？管它呢！ 28

2.1.2从正确的角度出发 29

2.1.3大数据有泡沫吗 31

2.2为大数据做好准备 33

2.2.1大数据浪潮已经到来 33

2.2.2新信息使大数据变得更强大 34

2.2.3找新问题提问 36

2.2.4数据留存不再是两元决策 38

2.2.5物联网时代即将到来 40

2.3纵观全局看待大数据 41

2.3.1与其说是大数据，还不如说是差异化数据 41

2.3.2大数据必须具有多维可扩展性 42

2.3.3实现大数据价值的最大化 44

2.3.4回到未来 46

2.3.5大数据正在经历成熟度曲线 47

2.3.6大数据是全球现象 49

2.4小结 50

第3章 运营型分析实战 53

3.1改进客户体验 53

3.1.1出现神奇时刻 54

3.1.2为客户提供透明度 56

3.1.3升级客户服务 57

3.1.4提升在线体验 58

3.2时间是最重要的 59

3.2.1分析过程中的安全性 59

3.2.2价值一亿美元的一毫秒 60

3.3使我们更安全 62

3.3.1避免不良事件 62

3.3.2确保产品新鲜度 63

3.3.3政府也能进行运营化分析 63

3.4提升运营效率 64

3.4.1最大化获取能量 65

3.4.2优化电力产生 65

3.4.3增加燃料效率 66

3.4.4改进呼叫中心绩效 66

3.5改善我们未来的生活 67

3.5.1解放我们的时间 67

3.5.2帮助我们保持健康 68

3.6寻找数据中的意外价值 69

3.6.1利用地理位置数据完成交通状况更新 70

3.6.2利用传感器来提高农作物产量 70

3.6.3利用合规数据提高销售 71

3.6.4也能创建战略性分析 71

3.7小结 73

第二部分 奠定基础 77

第4章 想要预算？先制订商业计划 77

4.1设定优先级 77

4.1.1从业务问题开始，而不是数据或技术 77

4.1.2关注回报而非成本 79

4.1.3瞄准造成差异的因素，而非渐进式的改进 79

4.2选择合适的决策标准 81

4.2.1描绘更广阔的前景 82

4.2.2数据洞察时间 83

4.2.3实施能力 84

4.2.4分析价值与技术价值 86

4.3需要考虑的商业计划框架 87

4.3.1什么是运营型分析的总体成本 87

4.3.2考虑所有长期的成本 89

4.3.3成本中最容易忽略的部分 91

4.3.4有关改变方程式的问题 92

4.3.5可扩展性不只关系到存储和处理 92

4.4商业计划的取胜技巧 93

4.4.1不要强推一项商业计划 93

4.4.2想要成功，从小做起 94

4.4.3接受一些不确定性 96

4.4.4有很多选项，要明智选择 97

4.4.5解释为什么这么做是正确的 97

4.5小结 99

第5章 建立分析平台 101

5.1规划 102

5.1.1使分析运营化不是一个技术问题 102

5.1.2增加组件，而非替换组件 103

5.1.3不同的平台，不同的优势 104

5.1.4今天就做正确的事 105

5.2着手构建 106

5.2.1欢迎进入基于结构的计算 107

5.2.2统一分析环境的支柱 108

5.2.3额外的配套技术 118

5.3使用 120

5.3.1任何分析，任何数据，任何时间 120

5.3.2终端用户不会关注数据存储在哪里 121

5.3.3云方式如何 122

5.4小结 123

第6章 监管和隐私 125

6.1设定监管阶段 125

6.1.1 《1984》的启示 126

6.1.2安全许可模式 126

6.1.3合作伙伴的重要性 128

6.1.4监管物联网 129

6.2决定在哪里进行分析 130

6.2.1永不说不 131

6.2.2挑选最好的工作方式 132

6.2.3致力于正确的组合 133

6.3监管运营型分析 134

6.3.1不同的需求 134

6.3.2监测运营型分析 136

6.3.3探索平台与探索环境 137

6.3.4数据洞察时间与执行时间 138

6.4隐私 139

6.4.1大数据成了老大哥？ 140

6.4.2设定隐私规范 143

6.4.3不合逻辑的隐私条例 144

6.4.4隐私政策的未来 145

6.5小结 146

第三部分 分析运营化 151

第7章 数据分析 151

7.1创建运营型分析流程 151

7.1.1分析过程的一致性 151

7.1.2从批量分析到运营型分析 153

7.1.3什么是运营型分析 154

7.2拓展到新分析原则 155

7.2.1分析原则的定义 155

7.2.2多原则分析案例 157

7.2.3多原则分析的具体步骤 159

7.3集中分析力量 160

7.3.1提对问题，作好假设 160

7.3.2下注吧！ 162

7.3.3不要冒失地判断 163

7.4比较分析方法 164

7.4.1探索性分析与验证性分析 164

7.4.2研发与盲目刺探 166

7.4.3强化运营规模的流程 167

7.5过去的教训 168

7.5.1统计方法仍然有价值 169

7.5.2不要小看采样 170

7.5.3不要将分析复杂化 171

7.5.4运营型分析必须提供解决方案 172

7.6小结 173

第8章 分析机构 175

8.1重大转型已然发生 175

8.2人员任用 177

8.2.1谁是专业分析人员 177

8.2.2旧派与新派的意见相合 178

8.2.3解决人才危机 179

8.2.4无所不包 183

8.2.5使人员留存最大化 184

8.3组织管理 185

8.3.1标准组织架构是什么 185

8.3.2组织架构建议 186

8.3.3演进到混合架构模式 187

8.3.4真的需要首席分析官吗 188

8.3.5首席数据官的职责 190

8.3.6跨职能团队 190

8.4成功 191

8.4.1明智地利用外部资源 191

8.4.2坚持到底，直至成功 192

8.4.3有效管理期望行为 194

8.4.4变成顾问、导师和教练 195

8.4.5裁判思维 196

8.4.6激励不当，代价沉重 197

8.5小结 198

第9章 分析文化氛围 201

9.1逐步灌输正确的思维方式 201

9.1.1从跳蚤身上学习 202

9.1.2自上而下拥抱分析 203

9.1.3认可分析人员的价值 204

9.1.4推动行为模式的转变 204

9.1.5克服阻力与抵触情绪 205

9.2推行注重实效的政策 208

9.2.1小转变，大效果 208

9.2.2 IT角色从服务变为支撑 210

9.2.3保证规划的正确性 211

9.3推进成功 212

9.3.1寻找出乎意料的价值 212

9.3.2找到早期采纳者和行动派 213

9.3.3营销活动准备 215

9.4容忍与处理失败 217

9.4.1能测试的想法坏也坏不到哪儿 217

9.4.2不要太介意失败 218

9.4.3不要漠然接受失败 219

9.5小结 221

结语：加入变革吧！ 223