★《富比世》、《金融時報》、《出版人周刊》等主流媒體專文推薦
★大數據時代,每位工作者必備的關鍵能力!
★市面上第一本探討如何應用大數據在工作及企業組織的實戰指南!

大數據不只是時髦的流行語,
本書能為你將大數據轉為大決策,
從巨量資料中找到巨量商機!

往往我們聽到大數據或巨量資料,常常知其然而不知其所以然,總覺事不關己。本書是市面上第一本確實探討,如何應用大數據在我們的工作及企業組織上的書,也是本結合趨勢與實用的實戰手冊。

本書作者戴文波特是資訊科技界最有影響力人物之一,在研究大數據幾年之後,他認為大數據是一個革命性的概念,握有改變幾乎各行各業的能力。每位工作者都需要了解大數據。本書討論面向包括:
• 為什麼大數據對你和你的組織來說都很重要?
• 你需要什麼技術來管理大數據?
• 大數據將如何改變你的工作、公司,以及產業?
• 如何聘僱、訓練善於使用大數據的人才?
• 在執行大數據專案計畫時,成功的關鍵因素為何?

藉由分享數十家公司的例子,包括優比速(UPS)、奇異(GE)、亞馬遜(Amazon)、花旗集團(Citigroup)等等,本書將幫助你抓住所有機會,包括:改善決策、產品、服務,以及加強顧客關係。同時,也會教你如何將大數據運用在你工作的企業組織內,讓你從巨量資料中找到巨量商機。

★《富比世》、《金融時報》、《出版人周刊》等主流媒體專文推薦
★大數據時代,每位工作者必備的關鍵能力!
★市面上第一本探討如何應用大數據在工作及企業組織的實戰指南!

為經理人將大數據轉為大決策,
從巨量資料中找到巨量商機。

作者簡介:

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。

譯者簡介:

江裕真

畢業於輔仁大學管研所、中央大學資管系。譯著包括《M型社會》(合譯)、《新.企業參謀》、《一本讀通杜拉克》、《讓顧客開口說成交》、《我如何在雲端創業》、《我用維基解密挑戰世界》、《AKB48的格子裙經濟學》、管會漫畫《壽司幹嘛轉來轉去》三部曲、《中國不承認的地下經濟》、《圖解韓國四大財閥》、《決斷思考就是你的武器》、《史上最強哲學入門》西洋篇、東洋篇等。

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各界推薦
名人推薦:【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...
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章節試閱
為何企業與個人都需要大數據?

無可否認,大數據的資料量確實龐大,只不過這名稱也略有誤導之嫌。大數據的多或大,固然是其引人關注的原因,但真正最棘手之處,其實是它缺乏結構。

  與大數據有關的書籍,基本上一開始會先告訴讀者,全球的資料量加起來有多少,還會提供數據和比較對象─一般企業的資料總量是國會圖書館有史以來所存放資料的427倍;臉書的圖片資料比柯達處理過的像素來得多;人們每天抓取的影片檔,要比電視問世後、頭五十年的節目內容還多。以上這些數據都不是真的,全是我編的,但如果要拿來描述現代資料的數量與種類...
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目錄
【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
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資料來源:http://www.taaze.tw/sing.html?pid=11304780082