第一章· 大數(shù)據(jù)為你我所用
互聯(lián)網(wǎng)上真的沒人知道你是一條狗嗎·.....2
到底什么是大數(shù)據(jù)·.......4
為何會有這本書·......7
心動不如行動.....16
第二章· 讀懂大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的前世與今生·........22
前世........22
今生........24
大數(shù)據(jù)技術(shù)概要·.....28
大數(shù)據(jù)的架構(gòu).....28
數(shù)據(jù)存儲與管理....29
大數(shù)據(jù)和Hadoop......31
數(shù)據(jù)模型.....32
模型需要可持續(xù)擴(kuò)展......34
更大的數(shù)據(jù)，更好的模型.....36
決策及評估的關(guān)鍵是人....39
人決定了數(shù)據(jù)金字塔的地基和高度....39
大數(shù)據(jù)可視化·.......45
數(shù)據(jù)可視化與商業(yè)決策：更直觀、更有利、更簡單......45
數(shù)據(jù)可視化的常見形式......46
數(shù)據(jù)可視化的價值案例.....52
第三章· 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)革命
大數(shù)據(jù)：企業(yè)管理的革命·.....62
大數(shù)據(jù)為什么特別.......63
以數(shù)據(jù)為中心的公司業(yè)績?nèi)绾?....67
管理中面臨的五個挑戰(zhàn).....72
以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策文化......74
移動大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能應(yīng)用·.....77
交通大數(shù)據(jù)能解決什么商業(yè)問題......77
移動數(shù)據(jù)與移動服務(wù)業(yè)......83
大數(shù)據(jù)及可持續(xù)性發(fā)展：能源業(yè)、農(nóng)業(yè)和公共事業(yè)·....86
大數(shù)據(jù)能夠養(yǎng)活世界嗎.......86
大數(shù)據(jù)與能源業(yè)和公共事業(yè)......95
大數(shù)據(jù)時代的政府變革·.....104
政府對市場趨勢的影響及其引導(dǎo)的大數(shù)據(jù)浪潮....106
智能媒體大數(shù)據(jù)與中國政府信息服務(wù)......108
第四章· 大數(shù)據(jù)營銷解密
傳統(tǒng)企業(yè)要不要做大數(shù)據(jù)營銷·....116
藝術(shù)PK科學(xué)......117
大數(shù)據(jù)營銷VS.互聯(lián)網(wǎng)營銷·...120
傳統(tǒng)企業(yè)如何做大數(shù)據(jù)營銷·......124
三個“大”準(zhǔn)備.....124
三個“大”力點(diǎn).....126
三種“大”應(yīng)用......127
大數(shù)據(jù)營銷以人為本·.......133
大數(shù)據(jù)大研究.......135
大數(shù)據(jù)與“4P” .......138
線上營銷是大數(shù)據(jù)的主戰(zhàn)場·....140
數(shù)據(jù)廣告效果優(yōu)化......140
搜索引擎營銷....141
社交媒體........145
移動數(shù)據(jù)營銷..........151
大數(shù)據(jù)電子商務(wù).........155
如何利用免費(fèi)數(shù)據(jù)...........158
第五章· 大數(shù)據(jù)的將來
大數(shù)據(jù)的黑暗面·.....162
隱私問題............163
潛在的濫用......165
危險的操縱..166
特權(quán)訪問........167
大數(shù)據(jù)營銷不是上帝·.........169
中國大數(shù)據(jù)營銷的趨勢·.....175
后記·......181
到底什么是大數(shù)據(jù)
一個商業(yè)術(shù)語？一個熱門的融資標(biāo)簽？一個不停被黑的消費(fèi)者隱私數(shù)據(jù)庫？
“大數(shù)據(jù)”這個詞是麥肯錫公司提出來的。在“大數(shù)據(jù)”這個詞出現(xiàn)之前，大數(shù)據(jù)這件事情早就以“Data Mining（數(shù)據(jù)挖掘）”存在于計(jì)算機(jī)學(xué)界。麥肯錫用“大數(shù)據(jù)”這個詞重新包裝了數(shù)據(jù)挖掘這個枯燥的事情，正被電子化、數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)撞得昏天昏地的商業(yè)人士突然覺得眼前一亮，在一片混沌竟然埋著一根“金線”——數(shù)據(jù)的價值和作用無非是因?yàn)椤按蟆甭�。由于大�?shù)據(jù)這樣的“大”起來，學(xué)界繼續(xù)用各種生澀的語言把它表達(dá)得無邊無際，而商界覺得這里應(yīng)該有種曹沖稱象的方式——明碼標(biāo)價出它的“大”來。
現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)有各種定義和闡述。傳統(tǒng)定義之一是指大量而復(fù)雜且變化很快的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)在進(jìn)行采集、分析和知識發(fā)現(xiàn)時，很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理手段來得到精深、真實(shí)和高效的結(jié)果。
大數(shù)據(jù)將會為我們帶來更廣泛的高質(zhì)量數(shù)據(jù)、更清晰的問題定義、更準(zhǔn)確的量化分析和更合理的預(yù)測結(jié)果。
另外一種被廣泛接受的定義是IBM企業(yè)環(huán)境事務(wù)與產(chǎn)品安全副總裁Wayne Balta給出的“4V”定義：大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）和 精確（Veracity）。
盡管“大量”并沒能很好地描述大數(shù)據(jù)的規(guī)�！聦�(shí)上沒有詞能很好地描述。與以往的數(shù)據(jù)積累量相比（世界上90%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于最近兩年），“非常巨大的數(shù)量”一般用來描述目前所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（我們每天產(chǎn)生2.5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)），而我們的大腦無法掌握和分析如此大量的數(shù)據(jù)——這就是我們前所未有地需要計(jì)算機(jī)的原因所在。
“高速”是指海量數(shù)據(jù)能被獲取、整理以及實(shí)時分析的速度。實(shí)時意味著瞬間完成。例如，為了提供實(shí)時交通駕駛指引，Inrixa公司收集了37個國家，總計(jì)近七百萬公里中精度達(dá)到約每200米的交通速度數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)與多源數(shù)據(jù)相融合：交通事故新聞報道、擁堵警告、交通攝像頭錄像，甚至社會網(wǎng)絡(luò)平臺中眾多用戶發(fā)布的交通相關(guān)信息，分析這些數(shù)據(jù)，并把結(jié)果轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的導(dǎo)航指示——導(dǎo)航的速度之快能夠讓高速公路上的司機(jī)一邊使用一邊尋找正確的高速公路出口和飯店等。
“多樣”是指數(shù)據(jù)的來源多樣、形式多樣、內(nèi)容多樣。WayneBalta在最近由Xerox絕樂和沃頓IGELb贊助的“大數(shù)據(jù)時代的可持續(xù)發(fā)展”為主題的會議上聲稱，90%的大數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的。這意味著它缺乏通用格式。這些數(shù)據(jù)包括從紅外照片到高清視頻的圖像類數(shù)據(jù)、鳥類啼鳴和人類語音的錄音、來自火星表面和海洋遠(yuǎn)處傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)以及各種通信類型：手寫病歷、排版書籍、古代卷軸、社交媒體帖子和電子郵件——每一種在變得有用之前都需要進(jìn)行獲取并進(jìn)一步融合成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
“精確”是指數(shù)據(jù)的分析表達(dá)和價值發(fā)現(xiàn)要精確。市場營銷無疑是一個緊密依靠數(shù)據(jù)、極其貼近客戶和瞬息萬變的行業(yè)，這就要求我們一方面時刻洞察正在起變化的消費(fèi)者，另一方面又要求助于新技術(shù)和新方法，摒除紛擾，在大量、高速、多樣的數(shù)據(jù)中需求精確的商業(yè)價值，鍛造可持續(xù)增長的新價值路線圖。
……
書單推薦
