适用于你的业务的数据数量正在呈指数方式地增长着。使用今日的数据分析工具和方法，现在你就能发现一些隐藏于其中的规律，这些规律揭示了发生这些事情的原因、预测了将来可能发生的事件并系统化地优化了你的成果。在本书中，Tom Davenport（达文波特）及其国际数据分析研究所的同事们向人们呈现了在该领域中所用的艺术手法现状，并且为了使你的企业组织得益于所用的数据和预测分析，还提供了一些经过证明是行之有效的企业战略。

《大数据分析：数据驱动的企业绩效优化过程管理和运营决策》涵盖了数据分析规划和ROI计算、技术选择和实施、企业组织化问题、与业务绩效的关联性以及更多其他方面的内容。书中通过大量行业和业务职能的真实例子，展示如何在整个企业中成功地运用数据分析，不管是中小型企业还是全球性的大企业，都将从中获益。无论你是数据分析师还是消费者，也无论你的角色是技术型、运营型还是战略型，本书都深入浅出地向你阐释了企业数据分析的关键知识和技术。

当业务人员认识到数据分析的无穷潜力时，他们就会渐渐地把它当作一项企业资源和一件企业应该优先考虑的事情。现在，在大规模数据分析方面占有世界领先地位的研究学者们已经把今日这些用于企业级数据分析规划、实施、管理并取得成功的最佳实践汇集在了一起。

《大数据分析：数据驱动的企业绩效优化过程管理和运营决策》总结了作者达文波特在国际数据分析研究所中所做的创举性工作，阐述了整个数据分析的生命周期、解决技术、用途、运营、治理、战略以及更多其他内容，在利用专有数据、获取全新的360度客户视角、以各种可行的方式投入测量工作、优化“次优报价”、使用云计算资源并将数据分析直接与业务绩效相关联等方面提供了各种可行的解决方案。之后，在有关数据分析中最重要的“人”方面的内容中，他们讲述了从构建和治理数据分析型组织到整合数据分析于整个全球性业务之中这个过程里的每一件事情。

无论你是分析人员、经理、战略决策者、总监还是技术供应商，本书都会帮助你更快速地实施大规模数据分析，从而赚取更多的价值。

译者序

序

前言

作者简介

第一部分　数据分析及其价值概述

 第1章　谈及数据分析时我们到底在谈什么

1.1　我们为什么需要一个新术语：传统商务智能里的问题

1.2　三种类型的数据分析

1.3　数据挖掘适合什么

1.4　业务数据分析和其他一些类型

1.5　Web数据分析

1.6　大数据分析

1.7　结论

 第2章　数据分析中的

2.1　传统的ROI分析

 2.1.1　现金流和

 2.1.2　构建一个可靠的

 2.1.3　其他用于决策制定的财务度量标准

 2.1.4　ROI分析中其他注意事项

2.2　Teradata公司评估数据分析投资的方法

 2.2.1　阶段1：验证业务目标并记录最佳实践用途

 2.2.2　阶段2: 设想一下新功能

 2.2.3　阶段3：对ROI和报告调查结果进行决策

 2.2.4　阶段4：沟通

2.3　计算价值的一个例子

2.4　Freescale半导体公司中的ROI分析

 2.4.1　背景和环境情况

 2.4.2　在受高度影响的领域开始进行

 2.4.3　让经理和领导参与进来

 2.4.4　持续渐进的成长

 2.4.5　吸取经验教训

第二部分　数据分析应用

 第3章　为建立数据分析优势利用专有数据

 第4章　Web数据分析：原始大数据

 第5章　在线参与度分析

 第6章　通向零售业客户“最优产品推荐”之路

第三部分　数据分析技术

 第7章　在生产规模应用数据分析

 第8章　云计算中的前瞻式数据分析

 第9章　数据分析技术和业务用户

 第10章　与企业绩效相关的决策和数据分析

第四部分　数据分析人力因素

 第11章　组织管理数据分析人员

 第12章　数据分析人才的工作投入度

 第13章　数据分析治理

 第14章　构建全球化的数据 分析能力

 第五部分　数据分析应用案例研究

 第15章　医疗合作系统公司

 第16章　西尔斯控股公司HR职能部门中的数据分析

 第17章　默克公司的商业数据分析文化和关系

 第18章　Bernard Chaus 公司供应链中的描述性数据分析