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第一部分 大数据基础知识1

第1章 小企业引入大数据3

对所有企业（无论大小）来说，为何大数据如此重要？3

走进数字时代4

了解运用大数据的无限方法5

大数据在小企业中的运用6

大数据的详细信息7

用4个“V”定义大数据8

为什么称为“大”数据8

将数据转化成大数据9

数据，无处不在9

探讨结构化和非结构化数据，以及内部和外部数据10

了解新的数据类型11

大数据的关键决策12

了解内在见解的价值12

提高大数据技术和能力13

基础设施建设14

让大数据为自己所用15

从制订计划开始15

利用大数据改变决策方式15

转变企业经营方式16

第2章 挖掘大数据的精髓18

用4个“V”定义大数据19

增加数据量19

提高数据的速度20

数据种类的剧增20

判断数据的真实性（Veracity）21

引进第五个“V”——价值（Value）21

了解大数据如此热门的原因21

强大的预测能力22

基于事实做出决策22

挑战因果关系23

为何现在会出现充满数据的云存储呢？26

管理比以往更多的存储空间26

加快网络运行速度，促进大数据发展27

利用更强大的新型分析技术27

大数据未来发展如何？28

迎接大数据的反作用力28

鼓励透明化和道德化31

确保有附加价值32

第3章 识别大数据在小企业中的用途33

摸透客户心思，了解市场需求34

全方位审视你的客户34

零售业更要将客户作为重中之重35

了解（并预测）业内趋势36

评估竞争对手37

改善经营方式37

增进内部效率38

对你的运营模式提出挑战38

优化供应链39

抓住核心业务的推动因素40

人才的招聘和管理40

正确处理IT和安全的关系41

转换研发的方式43

绩效预测43

解锁数据集间的联系44

开放气象数据44

用大数据作为试验平台44

第二部分 解压大数据47

第4章 解压多种数据49

制定秩序：结构化数据49

挖掘结构化数据的利弊50

结构化数据举例51

应对杂乱数据：非结构化或半结构化数据52

了解非结构化或半结构化数据的利弊53

非结构化或半结构化数据示例54

发现已有数据（内部数据）55

权衡内部数据的利弊56

内部数据示例56

获取企业以外的数据（外部数据）57

深入了解外部数据的优缺点58

外部数据举例59

究竟什么类型的数据最适合自己59

第5章 发现新的数据类型61

追踪活动数据62

活动数据的优缺点63

活动数据的使用64

掌握活动数据65

偷听会话66

会话数据的优缺点67

使用会话数据67

掌握会话数据69

对图片和照片进行描述69

照片和视频图像数据的优缺点70

使用照片和视频图像数据71

着手打造照片和视频图像数据72

以个人方式感知新数据72

传感器数据的优缺点73

传感器数据的使用74

获取传感器数据75

发现物联网75

第6章 了解支撑大数据的技术变革77

完美风暴：为大数据的可能性添砖加瓦78

“云”的概述78

转换数据存储79

潜入数据湖80

革命性的分析技术81

对分析的可能性进行解构82

文本分析82

语音分析84

影像分析84

视频分析85

数据挖掘87

综合分析88

第三部分 小企业迎来美好新世界91

第7章 着眼于见解价值93

实现从数据到见解，再到可行性信息的转变94

把数据转变成见解94

把见解变成可行性信息95

为人和机器提供数据96

将见解带给所需之人97

吸引眼球97

让见解更容易获取并贯通98

为机器提供它们所需的见解99

了解机器学习100

连接数据与机器100

连接数据与进程101

第8章 开发和获取大数据竞争力104

大数据与技能短板的挑战104

企业所需的六大关键性大数据技能105

数据分析105

萌生创意106

数学与统计学应用107

理解计算机科学107

掌握商业知识108

沟通见解108

两种截然不同的数据科学家109

在企业内部构建大数据技能110

开发现有人员110

招聘新人112

跳出框架想问题113

寻求外部技能114

挖掘服务供应商114

合作共赢117

众包人才117

第9章 构建大数据基础设施118

决断大数据基础设施118

基础设施的关键要素119

评估现有基础设施119

预算内的大数据：引入“大数据即服务”120

引进大数据的四个层次121

数据源层次121

数据存储层次122

数据处理／分析层次122

数据产出层次122

获取数据122

收集自有数据122

获取外部资源124

存储大数据124

理解Hadoop与映射规约125

认识Spark126

其他考虑：数据所有权与安全127

数据转化为见解127

数据处理与分析128

了解Python128

广受欢迎的数据分析平台129

展示见解131

认真处理主要的数据输出选项131

可视化工具一览131

第四部分 好戏上演！让大数据为小企业效力133

第10章 打造大数据战略135

决定怎样利用大数据135

利用大数据改善企业决策136

利用大数据转变企业运营137

小而魅惑：怎样避免事无巨细地收集138

创建大数据战略的关键步骤139

大数据战略的六大部件140

构建坚实的企业大数据案例143

第11章 企业里的数据应用——决策146

以战略起步147

引进“智能”战略板147

完成“智能”战略板148

在商业领域磨炼149

确定你的“未解之题”149

理解问题的力量150

“智能”问题注意事项151

找出解答问题的数据152

忘记“囊中之物”153

思考大与小153

确定已经拥有或可以获取的数据154

它是否以某种形式存在于某个地方？154

内部并非总意味着廉价155

如需外部数据155

弄清成本与付出是否合情合理？155

数据的收集156

决定由谁收集数据156

决定何时收集156

决定怎样收集157

数据的分析157

内部分析与外部分析的华丽对决158

结合数据来改善和证实见解159

见解的呈现与分布159

沟通与见解可视化160

牢记目标受众160

仪表板与信息图161

将知识融入企业163

做出正确的决定163

未雨绸缪163

第12章 企业里的数据应用——运营165

理解数据的作用166

利用数据改善运营流程166

重塑企业模式167

获取所需数据168

寻找外部数据169

使用内部数据169

权衡成本与收益169

进行商业论证170

提供替代性数据集170

保障所有权171

大数据即企业资产171

确保权利与所有权172

数据管理172

寻找恰当的数据存储172

确保数据安全173

避免数据泄露173

构建基础设施与技术174

评估基础设施需求174

打造基础设施175

测试与试运营175

运营转型176

运行起来176

放眼未来176

第13章 为企业打造大数据文化178

转向事实型决策178

促进公司上下的认同179

强调数据的积极影响180

让数据影响战略180

人才管理181

提升雇员满意度182

提高运营效率183

优化商业流程184

确定全新或额外的企业模式187

第五部分 几个“十大”189

第14章 大数据需避免的十大错误191

数据搜集广撒网191

对上等数据情有独钟192

直奔外部非结构化大数据192

困惑于现有数据192

忽视小数据193

盲目砸钱193

大数据与战略问题互不搭调194

大数据战略没有人尽其才194

收集数据后却“置之不理”194

分析成果展示不尽人意195

第15章 免费的大数据资源196

Data.gov（美国政府数据）196

美国普查局197

欧盟公开数据大门197

Data.gov.uk197

Healthdata.gov198

谷歌趋势198

Facebook图谱198

天气数据来源199

联邦储备局经济数据199

谷歌地图200

第16章 主要的大数据收集工具201

智能手机GPS传感器201

智能手机加速度传感器202

远程信息处理系统202

Wi-Fi信号203

LinkedIn203

Facebook203

Twitter204

机器传感器204

交易数据205

财务数据205

关于作者206