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面对海量数据，你还能找到宝石和黄金吗？如果 Google 即将进入您的市场怎么办？昂贵的 IT 工具真的能解决问题吗？罗兰贝格专家带你突破大数据价值瓶颈！

编辑推荐

面对海量数据，你还能找到宝石和黄金吗？

如果 Google 即将进入您的市场怎么办？

昂贵的 IT 工具真的能解决问题吗？

罗兰贝格专家带你突破大数据价值瓶颈！

简介

如今，许多企业都淹没在海量数据中，这些数据对他们没有多大好处。企业数字化竞争力的提升，并没有像在企业战略会议上提出“大数据”概念时所描述的那么快。事实上，在大多数应用领域，数据量并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。这本书为那些已经意识到“重要的不是数据量，而是正确获取数据并充分利用数据”的公司描绘了一条摆脱“大数据失望”的更明智的途径。这条路线被称为“智能数据”。

智能数据的出发点是：“如何在不增加技术、人员和资金投入的情况下，高效利用客户数据信息？”它本身就是一种实用的方法。从这种方法论中，我们可以推导出一组迭代更新的、逐步的、基于假设的行为。智能数据的理念是成为你所在行业非常数字化的智能企业。在面对直接的数字化竞争时，借助数据分析，您可以逐步建立自己的竞争优势。

一般来说，导致数字化转型破产的不是技术力量的缺失，而是内部对抗、组织架构过于僵化和变革期管理不善。这本书描述了企业如何通过改革自身的管理、企业文化和组织结构，成为智能数据时代的领导者。在大数据时代，少即是多——当它是正确的时候，更少的数据更有效率。今天的企业需要提高他们的“数字素养”。

关于作者

Björn Bloching 是罗兰贝格管理咨询公司的高级合伙人、全球数字主管、罗兰贝格数字中心的创建者和经验丰富的营销专家，他领导着该咨询公司的国际营销和销售技术中心。麦德龙集团首席投资组合策略师 Lars Luck 曾是罗兰贝格管理咨询公司的合伙人，负责领导“销售和目标营销”实践小组。 Thomas Ramge 是德国著名财经杂志《brand eins》的记者，涵盖技术、IT 和营销领域。经济学人特约编辑。著述颇丰，曾获德国《金融时报》杰出商业图书奖。

智能数据pdf预览

部分目录

智能数据用户介绍越来越少

比例无关紧要 // 001

成为行业“智者” //004

智能数据概念大纲 // 005

新的“数据合约” // 007

第 1 部分从大数据到智能数据的转变

第 1 章：数据过载的痛苦

流感预测因子也会导致“流感” // 013

炒作循环 // 019

没有“大爆炸”的大数据 // 022

防御即进攻 // 027

第 2 章数字海啸——如果你根本不关注数据，它就行不通

价值链上的分歧 // 033

机智、团结、进攻//​036

到处都在分崩离析！ // 041

投资者愿景 // 057

第 3 章智能数据冠军——选择正确的数据是成功的基础

没有“大爆炸”的大数据

在整合过去一年我们从大公司和大型中小企业的数据项目中获得的一些经验教训时，我们发现在对大数据的看法和态度方面存在以下矛盾：

决策层级越高，涉及的大数据概念越多，对大数据的期望也越高。如果在这一点上，CEO、董事或战略决策者对他们业务领域中最重要的数字化挑战没有深入了解，他们对大数据的期望就会更高。简而言之：大数据应用经验越少，企业管理中对大数据应用的期望越高，越有希望应用大数据获得“更多、更快、更好节约”的好处”。这些期望主要集中在能够使用大数据来发现公司尚未涉足的新商业模式。这种预期会在各种媒体报道的影响下愈演愈烈。例如，媒体会报道： 1. 亚马逊早在客户意识到他们多么迫切地需要某种物品之前就开始销售这些日常用品。 2、具有一定的大数据意识，在线视频租赁提供商Netflix（Netflix）对沉迷于看剧的用户的观看偏好有很好的了解，Netflix自己制作电视剧并进行适当的销售，比如Kevin施。佩西主演的《纸牌屋》。 3、借助GPS数据，未来车险公司将在“按里程付费模式”的框架内计算保费收费标准，从而提供极具竞争力的优惠保险产品。具体的表象往往没有形成，比如这些经济领域的基础性技术创新是如何在单个企业中呈现出来的，等等。但对大数据的基本态度已经定下来，那就是数据为我们指明了方向。这不仅仅是效率问题，也是负担能力问题，因为信息技术现在使用起来非常便宜。这可以在去年与大数据相关的演讲中看到。另一方面，我们认识到决策层级越低，对大数据的失望越大，但这种情绪或多或少是隐藏的。这种情绪上的对抗有多种原因。一方面，IT部门经常制定工作计划，使企业能够更有效地使用数据，但这些计划并没有在企业内部得到响应和实施。另一方面，如果公司把信息技术问题作为基础工作，原本平和的技术部门就会突然成为众矢之的。公司信息化运营水平负责人原则上非常明确。随着信息技术的进步，IT 部门意外地发现自己是影响公司决策的强大“刹车”。这里

从表面上看，IT 部门常用的一句话是：“我们的系统不支持此功能。”从 IT 部门的角度来看，他们（在说完这句话之后）往往很幸运，不必去公司的数字化速度。为发展做更多的努力，因为上层决策者倾向于关注大数据应用所需的短期、实用、可预测的投资。 .当上层决策者逐渐意识到自己的企业必须进行哪些深度变革，才能通过数字化挖掘企业真正的市场潜力时，决策者的内心阻力也会逐渐改变。逐渐理清思路。当然，这是关于发现自己公司的市场潜力，而不是别人的。在一些大数据概念比较模糊的企业中，经常会出现以下问题：决策者认识到大数据分析是探索新商业模式的一种可能方式，并对其寄予厚望。在项目过程中，他们很快意识到，数据确实是一种资源，可以在企业自身价值链上——从组织生产、供应商管理、物流、销售运营到客户售后服务——在短期内进行优化企业的核心业务。那么，必然要将大数据的应用潜力与商业模式的不断优化联系起来。试图估计数据的纯增量潜力，排除其他并行的商业模式优化因素，导致大数据在节省资源和增加销售额或利润方面的纯贡献值低于预期。因此，人们不再对不会带来惊喜的大数据感兴趣。