第1章 数据与大数据分析 1
1.1 数据分析概述 3
1.1.1 数据分析的基本概念 3
1.1.2 数据分析的主要过程 5
1.1.3 数据分析框架的主要事件 6
1.2 电子商务与大数据 8
1.2.1 电子商务催生大数据 8
1.2.2 数据分析给电子商务带来更多机会 9
1.2.3 网站分析与应用 12
1.3 大数据分析数据类型 13
1.4 利用数据分析创造商业价值 15
1.4.1 大数据分析的核心方法论 15
1.4.2 金字塔的分析哲学 16
1.4.3 数据分析的业务价值变现 17
第2章 商业智能与新的商业模式 18
2.1 商业智能概述 18
2.1.1 商业智能的定义 18
2.1.2 商业智能的作用 20
2.1.3 商业智能的处理过程 20
2.1.4 商业智能的功能 21
2.1.5 商业智能的发展趋势 21
2.2 关于商业智能重要技术 22
2.2.1 数据仓库 22
2.2.2 数据挖掘和分析 23
2.2.3 ETL处理技术 23
2.2.4 联机分析处理（OLAP）技术 23
2.2.5 可视化分析 23
2.2.6 大数据技术 24
2.2.7 商业智能的元数据管理 24
2.3 商业智能的实施方法和步骤 25
2.3.1 商业智能的实施方法 25
2.3.2 商业智能的实施步骤 25
2.4 反馈经济——新的营销模式在兴起 27
2.5 社交大数据——新的营销革命 30
2.5.1 个性化的用户体验 30
2.5.2 实时化的营销决策 31
2.5.3 兴趣图谱与消费行为定向 32
2.6 智能商业——数据时代的新商业模式 33
2.6.1 阿里小贷：信贷自动批发工厂 35
2.6.2 智能商业的三块基石 44
2.6.3 探究未来智能商业样貌 44
2.6.4 大数据商业智能的十大戒律 50
第3章 基于大数据时代的商业模式变化 54
3.1 数据量化经营 54
3.1.1 解惑大数据，建立数据战略 55
3.1.2 重视数据，参与精准化营销 56
3.1.3 四大杠杆，全面推进可持续发展的精准营销 58
3.1.4 提升使用率，创建持续成功的大数据项目 59
3.1.5 三步骤，助力大数据部署重点 60
3.1.6 四大驱动因素，实现组织大数据 62
3.1.7 立足四大驱动信息，建立起数据研究 63
3.1.8 运用：如何规避55％的失败率 64
3.1.9 明确需求，避免大数据应用失败 65
3.2 信息通信产业：新业态与新模式 67
3.2.1 流量经营：运营商的“去电信化”转型 67
3.2.2 移动转售：运营商与互联网商的博弈 69
3.2.3 互联网电视：三网融合下的典型业态 70
3.2.4 智能终端制造：设备商对产业链的垂直整合 72
3.2.5 智能Wifi：上网入口的主要节点 74
3.2.6 内容应用：产业链的核心环节 75
3.3 商业模式不断创新 76
3.3.1 数据价值认知 77
3.3.2 技术脉络与产业链条 78
3.3.3 成熟的商业模式 79
3.3.4 商业模式创新 80
3.4 商业模式具体案例 82
3.4.1 案例一：大数据颠覆传统医疗 82
3.4.2 案例二：微信红包——撬动变现的基点 95
3.4.3 案例三 试金石——白宫访客记录 105
第4章 大数据实现商业价值的模式分析 117
4.1 提升商业银行的核心竞争力 117
4.1.1 数据挖掘能力成为商业银行核心竞争力的关键因素，事关银行转型成败 118
4.1.2 数据正成为大型商业银行的重要战略资产，未来银行必将是数据驱动型银行 120
4.1.3 大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力 121
4.1.4 数据挖掘的核心价值是预测，数据挖掘能力建设的关键是行动 123
4.1.5 数据资产价值的实现是有条件的，培养大数据思维理念至关重要 125
4.2 智慧城市建设商业模式与未来判断 127
4.2.1 智慧城市建设的七种商业模式 128
4.2.2 新型智慧城市建设的“三个新”与“三个大” 129
4.2.3 智慧城市寻找新的兴奋主题 129
4.2.4 构建智慧城市商业模式，政府怎么做？企业怎么做？ 130
4.3 精准化的数据营销 132
4.3.1 数据营销是大势所趋 133
4.3.2 数据营销的特点 133
4.3.3 数据营销的功能 134
4.3.4 数据营销的基本流程 134
4.3.5 数据营销优化客户关系管理 135
4.3.6 数据营销助推中国移动增值业务 136
4.4 聊天机器人盈利的七种商业模式 137
第5章 大数据带给我们身边的创新 143
5.1 大数据企业产品创新 143
5.1.1 大数据硬件产品创新 143
5.1.2 大数据软件产品创新 144
5.1.3 大数据虚拟现实产品创新 145
5.1.4 如何做高效大数据产品创新 146
5.1.5 实现创新价值收益最大化 147
5.1.6 Carfax之大数据产品研发篇 148
5.2 大数据企业服务创新 150
5.2.1 企业内部大数据服务创新 150
5.2.2 企业外部大数据咨询服务创新 150
5.2.3 大数据企业客户解决方案 151
5.2.4 大数据政府客户解决方案 151
5.3 大数据政府服务创新 152
5.4 大数据个人创新分析 157
5.4.1 利用大数据搜索引擎寻找商机 157
5.4.2 通过跟踪社交媒体改进产品服务 158
5.4.3 网站访客数据量化管理创造商机 158
5.4.4 运用自身掌握的大数据技术创业创新 159
5.5 我们身边的典型案例分析 160
5.5.1 爱奇艺——大数据技术与娱乐艺术的两位一体 160
5.5.2 深圳“织网工程”大数据实录 163
5.5.3 开启新离婚时代的大数据 167
5.5.4 中国食品安全中的大数据应用 171
5.5.5 百度——做靠谱的大数据预测 175
5.5.6 德国足球队的大数据策略 177
第6章 大数据商业模式创新三部曲 180
6.1 分析、外化和集成三个阶段的不同创新 180
6.1.1 1.0时代：分析自身业务 180
6.1.2 2.0时代：重视外部应用 181
6.1.3 3.0时代：集成关联数据 182
6.2 大数据价值的变现模式 183
6.2.1 B2B大数据交易所 184
6.2.2 咨询研究报告 184
6.2.3 数据挖掘云计算软件 185
6.2.4 大数据咨询分析服务 185
6.2.5 政府决策咨询智库 185
6.2.6 自有平台大数据分析 186
6.2.7 大数据投资工具 186
6.2.8 定向采购线上交易平台 186
6.2.9 非营利性数据征信评价机构 187
6.3 用数据说话：更加理性的决策 187
6.3.1 人才测评 188
6.3.2 绩效考核 189
6.3.3 大数据分析的大众化 189
6.3.4 行为信息：已经构成了一座金矿 190
6.4 大数据管理应用——预测和控制 191
6.4.1 未来管理：大数据了如指掌 192
6.4.2 预测：我们必须先了解自己的对象 192
6.4.3 安全分析和管理 193
6.4.4 捕捉问题：重点是将要发生什么 193
6.4.5 在其他领域呢，比如金融 194
第7章 大数据创造商业价值的信息安全与风险防范 195
7.1 大数据带来的安全问题 195
7.1.1 大数据安全面临的问题 195
7.1.2 大数据安全需求 197
7.1.3 大数据安全的特征 200
7.2 大数据信息安全风险因素识别 203
7.2.1 大数据信息安全问题日益凸显 203
7.2.2 移动互联网／智能手机是个人信息泄露的重要渠道 205
7.2.3 物联网应用的安全问题 207
7.2.4 公民的信息安全意识薄弱带来的信息安全隐患 208
7.3 大数据安全策略 210
7.3.1 美国降低关键基础设施信息与网络安全风险的框架 211
7.3.2 确定关键信息基础设施 215
7.3.3 确定数据的访问权限 219
7.4 大数据安全与政策法规建设 221
7.4.1 国外大数据安全相关举措 221
7.4.2 树立隐私价值观 222
7.4.3 确定第三方数据的访问权限 223
7.4.4 制定大数据信息安全法律法规 224
7.4.5 大数据时代个人信息的法律保护 225
7.5 大数据对我们的影响 227
7.5.1 催发数据性思维 228
7.5.2 产出“数据资产” 229
7.5.3 数据资产可以变现 229
参考文献 233