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企业大数据分析 Enterprise Analytics
文／张礼立
周末读书
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Author
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［美］ Thomas H. Davenport 等吴峻申 译内容摘要
Abstract
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数据分析中的ROI。决定对一数据分析项目投资多少并且在之后评估投资的成功可能性是个复杂的过程。 通常决策的复杂性是由项目的复杂性、投资和实现收益之间的时间差以及确定实际成本和价值的难度决定的。－ Keri E Pearlson
利用专有数据建立数据分析优势。人们普遍认为专有信息能为企业提供竞争优势，但如果不在业务过程中进行数据分析和应用，那么专有信息也很难发挥作用。 专有数据提供了一个强大的视角。专有数据常常是追求另外一个业务目标的副产品。然而，这样一些数据的作用和其用于激励创新、产生新收入来源以及管理新业务何运营风险的潜力在很大程度上还没有挖掘出来。 － Thomas H. Davenport
原始大数据。理解客户的意图而不只理解客户的行为难道不好么？ 当你的客户在决定是否要购买的时候，理解他们的思考过程难道不好吗？要理解大数据的概念，最好的方法就是去认识具体实例并领悟大数据的使用过程。－ Bill Franks
在线参与度分析。很多公司对在线参与度的含义和测量方式纠结了好多年。参与度不是营销转换率。 参与度不是业务活动。 参与度不是满意度。参与度是网站访问者针对一套明确定义的目标集互动深度的估算。 通过“访问者的互动”来展现关注。 － Eric T。 Peterson
通向零售业客户“最优产品推荐”之路。Next Best Offer, NBO 是基于对过去的购物历史纪录和行为的分析，其他客户喜好、特点和生活计划、购物环境以及他们选择的产品或服务的特点这几点。 NBO特别适用于直接向消费者提供服务的公司，B2B的公司则不太可能有足够的数据来做这件事情。- John Lucker, Leandro DalleMule
在生产规模应用数据分析。对数据挖掘和前瞻式的数据分析最有力的使用方法之一是将这些技术用在可操作和可交易得系统中。为了有强大的倍数级效果，我们要将数据分析的有益之处用在大量交易中的每一种之上。 － James Taylor
采用以云计算为基础的前瞻式数据分析。 企业应该了解自己在成熟度曲线的哪个部分，让云计算为基础的前瞻式数据分析成为它们开发方案和部署架构的一部分。
数据分析人才的工作投入度。四大数据分析人才种类：赞助者，科学家，专家，用户。让数据分析人员具备关键的业务信息。 他们需要在了解数据分析知识的同时了解更广泛的业务知识，准确地知道人们期望他们做什么，他们更需要有机会更上数据分析技术和专业知识的更新换代 － Jeanne G Harris， ElizabethCraig
数据分析治理。 高强程度的治理工作能加快进度和强化结果，因此能跨业务职能部门地改进决策制定和业务的效率。确定如何治理即时科学也是艺术，存在于企业内部的动态力量在其中起着一个很重要的作用。－ Stacy Blanchard， Robert Morison
个人感受Thoughts
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数据分析正在被全球各地的企业组织用来降低风险、发现新的机遇，让现有的业务产生更好的收益与社会价值。 此书尽管是2015年出版的，17年再读也依然可以找到很多的启发。
全书以小数据分析为基础，通过把14位作者过去15年对数据分析研究的经验与案例 ，不仅仅展现数据分析的一些工具使用，也切中要害地谈到了大数据或数据科学家相关的主题。 即时是一本通俗的统计学方面的工具书，也是企业管理的参考书。
对在大数据概念铺天盖地的时候， 可以让读者比较直观地感受数据分析的一些基本要点，数据分析的入门知识，以及工具的使用非常有必要。另外，吴俊申老师的翻译相当不错，是一本读得懂的“中文”书。
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张礼立简介
管理学博士，信息化工作老兵。
2016中国信息产业年度经济人物，
2016年中国IT治理与管理年度人物。
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