《智能数据：如何挖掘高价值数据》比约恩·布劳卿 - (EPUB全文下载)

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智能数据：如何挖掘高价值数据

[德]比约恩·布劳卿 拉斯·拉克 托马斯·拉姆什 著

王盛男 译

中信出版社

目录
引言 以少博多的智能数据使用者
第一部分 从大数据向智能数据转变
第1章 深陷数据过载的愁云惨雾
第2章 数字化海啸——完全不关注数据也行不通
第3章 智能数据冠军——选择正确的数据是成功的基础
第二部分 智能数据的循环
第4章 五步流程实现增值
第三部分 冠军企业的智能数据应用领域
第5章 更加智慧地接近客户——在合适的时间、以合理的价格、提供所需的产品
第6章 从贸易伙伴转变为数据伙伴——通过中介共同提高客户潜力
第7章 智能优化选址、产品线和产品
第8章 多渠道到底是什么意思——为客户和企业提供最好的“客户旅程”
第四部分 企业的智能化之路
第9章 能够接受错误才是正确的经营态度
第10章 使组织更加灵活——选择正确的组织构架、流程和技术
第11章 智能化地引进人才和开展培训——正确选择员工
第五部分 赢得数据
第12章 选择客户真正需要的数字化战略
版权页
引言 以少博多的智能数据使用者
“如果我们掌握数据，那么请关注数据；如果我们掌握的全是观点，那么请相信我的观点。”
——吉姆·巴克斯代尔，网景公司前首席执行官
规模并不重要
“大数据”中的“大”到底有多大？近年来，技术分析员和IT（信息技术）供应商数量呈指数级增长；拍、泽、尧等量级单位不断被刷新；若将数据储存在CD或DVD光盘中，它们则会从地球一直堆到月球，甚至是火星。由于数据被认为是新的“原油”资源，所以这些指数越高越好。得益于日益廉价的存储设备、更加快捷的处理器和越来越智能化的算法，我们有能力善用这些资源。届时，数据信息向知识的转化意味着流程优化、更优决策以及全新商业模式的诞生。
啊哈！
然而现在，很多企业被淹没在数据洪流之中，数据并没有给它们带来太多好处。许多企业高管都有种不好的感觉，那就是，企业数字化竞争力的提升并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。他们甚至悲观地认为，“大数据”这一数字革命的时髦概念，前景并没有那么明朗，且弊大于利，令人心灰意冷。
“大数据”就如同一根魔法棒——我们抓取尽可能多的数据，然后，被人工智能操控的机器就可以告诉我们，我们应该通过什么方法、在哪些环节、能够在多大程度上去提高产品的附加值。更理想的是，大数据会告诉我们如何去创造一个全新的商业模式，正如贝宝（PayPal）联合创始人、脸谱网（Facebook）外部投资者彼得·蒂尔先生在“从0到1逻辑”中阐述的那样。更有甚者，用技术人员的话说，“大数据”就等同于宇宙大爆炸。
数字技术总是开“空头支票”，自卖自夸，承诺的多，做到的少。大数据分析逐渐丧失吸引力，在某种程度上，“大数据”概念的基本理念应对此负有一定的责任，因为在大多数应用领域，数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。
起决定性作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用。
几个月来，在与经理人、IT负责人的交流中，我们发现，“大数据”所描绘的美好图景在企业的经营现实面前遭受重创。数据应用的惨败带来失望，伴随失望而来的是迷茫，甚至是惊诧。与此同时，所有的参与者也意识到，完全不关注数据也行不通。
本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的途径。这一途径不仅适用于仍坚信“从0到1”理论的企业、“n+1组织”，而且也同样适用于那些既有成熟的商业运营模式，又想通过善用大数据分析手段提升业绩的企业。这些企业不认为数据是一种特有的商业模式，而是将数据看作一种核心要素，帮助我们更好地了解客户。相应地，这些企业也不会盯着堆积成山的数据（在这方面，谷歌也许更擅长），更不会去盯着ERP系统（企业资源计划系统，于1995年被引进，至今仍在不断被拓展功能）。
这种折中路线适用于这样一类企业——它们已经意识到起决定性作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用。我们把这一路线称为“智能数据”。
我们在提及智能数据这个概念时，并不是在用另一个新词去替代一个被滥用的流行语。智能数据既不是一个技术层面的解决方案，也不是一部新的管理真经。
智能数据的出发点是：“在不增加技术、人员和资金投入的情况下，我们如何高效地利用客户数据信息？”其本身就是一种切实可行的方法论。从这个方法论出发，我们可以得出一套不断迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假设的行为方式。同数据资源一样，健全的认识也是重要的资源。最终的目的是，在所有智能数据的应用领域，更好地了解客户、联系客户，并借此提升客户长期贡献度。
智能数据的路线分为很多阶段，从一开始，其发展方向就并非一成不变。因为没有人能确切地知道，在未来的3~5年间消费者真正需要什么，也不知道哪些技术将获得应用。毫无疑问，企业管理需要不时地调整发展方向。一些具有实验性质的项目可以为我们提供借鉴，告诉我们在未来如何更好地满足客户需求。个别基于系统化行为方式的智能数据项目创建了一套自学习系统，越来越多的人和企业部门通过这套系统来学习如何更明智地应用客户信息。一部分参与者（特别是来自商业领域的参与者）在面对智能数据带来的技术和人员方面的挑战时，并不会持续不断地进行尝试和探索，这是导致所谓的商业“宇宙大爆炸”并未发生的原因。
当这些明智的摸索取得成功时，智能数据项目就成为企业参与数据革命的起点和里程碑。我们甚至也可以换一种理解——数字化变革是自然而然发生的，给我们的日常生活带来帮助，就像智能手机不断增多的功能一样。
成为行业“智者”
一个十分有趣的矛盾是，一个很宏大的数字化愿景往往会对企业产生反作用力。一方面，高层管理者反复斟酌数字化如何长效改变具体的商业模式，这自然是有益的。大多数人在探讨数字化这个概念时，都认为数字化是宏大且具有颠覆性的，在某些情况下，理想化的商业模式还可初露端倪——这些商业模式看起来十分相似，都有一个雄心勃勃的开始，似乎能在数字化竞争中脱颖而出。然而，另一方面，在与数字化竞争中的 ............

书籍插图：

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