bala-愛書的女孩

《大數據@工作力：如何運用巨量資料，打造個人與企業競爭優勢》Big Data at Work : Dispelling the Myths- Uncovering the Opportunities

各界推薦











如果你讀完這本書發現你的工作和這本書扯不上一點關係，要不了多久，你一定會被迫對自己或你的工作說：「Goodbye, and Good Luck!」--戴季全，Richi 里斯特資訊媒體 暨 BuzzOrange 流線傳媒創辦人











湯瑪斯?戴文波特結合趨勢與實用的角度，為大家詳細整理了大數據的來龍去脈，同時也在書中引用大量的實例，幫助讀者理解大數據如何改變我們的工作，以及商業邏輯的運作。--鄭緯筌，臺灣電子商務創業聯誼會 理事長











大數據已是一個充滿著混淆言論、甚至誤導的流行名詞，其意義已逐漸模糊。本書探討大數據，直接明瞭，不花俏，是眾聲喧嘩裡的一記清音。對於想要真正理解大數據的經理人，本書是必讀之作。--《富比士》











關於大數據所使用的科技，以及如何找到精通此技術的人才，本書提供相當實用的建議。在職場上，如何聘用這類人才是一個重要的問題，因為大專院校也才剛開始開設相關課程。對於不知如何在成堆的資料中找金礦的經理人來說，這本書值得一讀。--《金融時報》











資料分析領域暢銷書作家戴文波特在這本新書中，為經理人提供關於大數據簡潔、非技術性的概述，並說明如何利用大數據創造新機。--《出版人週刊》











本書涵蓋了各項重要議題，包括大數據的真正含意、你該雇用哪種人才，以及該運用哪些技術。本書容易閱讀，有明確的主題，並提供從新創公司到大企業的實際案例。-- Globe & Mail











本書是第一本，且是唯一一本描述現今組織真正使用大數據、從中挖掘出價值，以及將其與其他形式的資料與分析相結合。這是一本非常寶貴的商場實戰指南。--Jane Griffin，德勤（Deloitte Canada and Americas）資料分析常務董事











「大數據」究竟只是時髦的流行語，還是它確實有商業上的實際應用功能？本書不談高科技的用語，幫助商業專業人士把大數據變成大決策。--Jonathan D. Becher，思愛普（SAP）行銷長

• 
  
  

  作者介紹

  
  
  
  
  
  湯瑪斯．戴文波特Thomas H. Davenport
  
  湯瑪斯．戴文波特是貝伯森學院（Bobson College）資訊科技暨管理學教授，曾獲頒該校的傑出教授校長獎頭銜；他也是麻省理工學院數位商業中心（Center for Digital Business）研究員。他是國際數據分析研究所（International Institute for Analytics）的共同創辦人暨研究主任，以及德勤資料分析（Deloitte Analytics）的資深顧問。戴文波特與人合寫了《魔鬼都在數據裡》（Competing on Analytics）與《工作中的資料分析》（Analytics at Work）、《跟上量化專家的腳步》（Keeping Up with the Quants）三本書，至今共獨寫、合寫或編輯過十八本書。2006年他的一篇文章〈決勝分析力〉（Competing on Analytics）獲提名為《哈佛商業評論》九十年的歷史中十大「必讀」文章之一。戴文波特曾獲《顧問》（Consulting）雜誌提名為全球二十五大顧問，是齊夫．戴維斯（Ziff Davis）出版社的「資訊科技百大最有影響力人物」之一，也是《財星》雜誌全球五十大商學院教授之一。
  
  
  
  

大數據@工作力：如何運用巨量資料，打造個人與企業競爭優勢－目錄導覽說明

• 
  
  推薦序
  
  
  
  
  
  徜徉在廣袤的大數據流裡鄭緯筌
  
  
  
  
  
  大數據：互聯網思維的必修課戴季全
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  第一章為何企業與個人都需要大數據？
  
  
  
  
  
  第二章大數據將如何改變工作、企業與產業
  
  
  
  
  
  第三章發展大數據策略
  
  
  
  
  
  第四章大數據的人才面
  
  
  
  
  
  第五章大數據的技術
  
  
  
  
  
  第六章大數據的成功條件
  
  
  
  
  
  第七章我們可以從新創和線上企業學到什麼？
  
  
  
  
  
  第八章大企業怎麼做？
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  大數據與資料分析3.0
  
  
  
  
  
  附錄大數據準備度自我評分表
  
  
  
  
  
  註釋
  
  
  

第一章談的是，大數據不僅改變技術與管理流程，也改變組織內基本方針與文化。同時也介紹大數據帶來的新機會，包括：降低成本、改善決策、改進產品與服務。

在第二章將說明，在某些重要的產業與部門裡，企業及其成員已開始用大數據來做什麼；同時也舉幾種情境說明，在不久的將來，他們可能會如何運用大數據──這或許可以讓大家更清楚知道，大數據這種新資源具有形變的特性。

第三章談的是大數據策略。你的組織該如何判斷，要運用大數據的資源實現何種企業目標？該走資料探索的路線，還是該量產應用？該以多快的速度抓住大數據帶來的機會？

第四章談的是大數據計畫能否成功的一大限制條件──人的因素。我會提到資料科學家必備的技能，並探討「大數據將如何改變管理工作」這個新興話題。

假如你聽到許多關於「Hadoop」與「MapReduce」的資訊，覺得很難搞懂這些術語的意思，你可能會想直接翻閱第五章，裡頭有著專為企業經理人準備的大數據技術導覽內容。該章除了會談到這些管理大數據用的基礎架構技術外，也會觸及一些在大數據環境下很管用的資料分析手法，像是機器學習與視覺化分析。

第六章會以宏觀角度討論，除了人才與新技術之外，組織還需要什麼，才能運用大數據創造成果。假如你看過我與人合著的《工作中的資料分析》一書，你應該很熟悉DELTA模式；我會在該章中將之應用到大數據上（在本書的附錄中，我也在略做修改後，把該模式運用到一個用於評估大數據能耐的架構中）。

最後兩章要討論的是，大數據對於不同規模與年齡的組織所代表的意義。第七章會聚焦於我們可以從新創企業與線上企業身上學到的經驗，第八章則聚焦於已有規模的大企業如何運用大數據。我也在該章提出名為「資料分析3.0」的想法，亦即企業可如何將小數據的精華以及傳統的資料分析手法，與大數據的手法結合在一起。

在各位用心看完這些章節後，對於個人與所屬組織可如何運用大數據，可望建立起通盤的了解。在各章最後，我會列出一些敦促讀者採取行動的問題，你和你的管理團隊應該自問並回答這些問題，才能善用大數據這威力十足的資源。全書並沒有什麼讚嘆大數據有多麼美好的言論，只是在提供一個人們可以如何運用大數據的觀點。如同我在本章開頭所言，請謹記，重點不在你握有多少資料，而在於你如何運用它。