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(二手書)哈佛教你精通大數據
  • (二手書)哈佛教你精通大數據
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(二手書)哈佛教你精通大數據

出版日期：2014-05-30
ISBN/ISSN：9789868927711
出版社：哈佛商業評論

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(二手書)哈佛教你精通大數據
二手書備註 : 無畫線註記
書況：良好
內容簡介：
身處這股資訊新浪潮之中，如何善用「大數據」（Big Data）改造決策、營運、人才、組織、銷售，將是企業未來的決勝關鍵！

《哈佛教你精通大數據》集結全球頂尖的管理刊物《哈佛商業評論》的八篇重量級相關文章，強調「大數據」是「不是資訊長也該了解的新策略工具」！簡單來說，這是提供經理人一個如何全方位了解「大數據」，進而精準應用，使其成為企業與個人成長發展的利器。

本書作者包括許多資訊科技與管理方面的大師級學者，以及深具實戰經驗的企管顧問、高階主管及科學家等。其中最知名的，當然就是有「知識管理大師」美譽的湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport）！在本書中，這位重量級作者以深入淺出的方式，從理論面到實務面全方位透析你不可不知的「大數據」！

《哈佛教你精通大數據》瞄準目前已成「顯學」的「大數據」（Big Data），精選《哈佛商業評論》2012到2013年的八篇重量級相關文章。其中，有「知識管理大師」美譽的湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport），更是本文集的最重要作者，共收錄了三篇他在《哈佛商業評論》發表的大作，其中包括分析工具的進階、決策方式的發展，甚至還詳解「資料科學家」這個即將成為企業不可或缺的重要職缺，將為未來商業環境投入多麼巨大的變化！

向來以洞燭趨勢，率先引領先驅觀念的《哈佛商業評論》，當然也沒有在「大數據」的浪潮中缺席，甚至在這股浪潮尚未蔚然成風之前，就以各種不同的角度，計有「整體定義」、「因應趨勢」、「管理能力」、「人才培育」、「基礎建置」、「品管把關」、「實務運用」，推出論述與實務兼具，充滿啟發性與實用性的內容。

在快速運轉的商業環境中，《哈佛教你精通大數據》告訴你，你可以不是資料科學家獲資訊長，但一定要了解「大數據」，才能讓你的職涯，企業的發展同步upgrade。

本書依文章屬性，包括四個重點：
(1) 趨勢：解析何謂「大數據」，企業運用時該做哪些準備。
(2) 管理：配合「大數據」時代來臨，主管該具備的能力。
(3) 執行：運用「大數據」之前，企業應先做好哪些「基礎工程」。
(4) 應用：在銷售、廣告、行銷方面，「大數據」如何發揮功效。

科技部長 張善政 推薦序
趨勢科技 大數據案例分享
台積電 大數據案例分享(清大簡禎富教授撰文)
作者簡介：
【趨勢篇】
000 管理的資訊革命
Big Data: The Management Revolution
安德魯．麥克菲 Andrew McAfee
麻省理工數位業務中心（MIT's Center for Digital Business）首席研究科學家，著有《企業2.0》（Enterprise 2.0）。
艾立克．布林約爾松 Erik Brynjolfsson
麻省理工史隆管理學院（MIT's Sloan School of Management）講座教授，數位業務中心主任，與安德魯．麥克菲合著《和機器競跑》（Race Against the Machine）。

000大數據3.0版
Analytics 3.0
湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport
貝伯森學院（Babson College）資訊科技與管理學傑出教授、麻省理工學院數位商務中心（MIT Center for Digital Business）研究員、德勤分析（Deloitte Analytics）資深顧問，也是國際分析研究所（International Institute for Analytics）共同創辦人；本文的理念是為該研究所發想的。他與人合著的書包括《跟上量化專家的腳步》（Keeping Up with the Quants, HBR Press, 2013）和《大數據實務》（Big Data at Work，即將由HBR Press出版）。

【管理篇】
000打造專家級決策
Keep Up with Your Quants
湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

000 企業最誘人的職缺
Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century
湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport
帕蒂爾 D.J. Patil
葛雷洛克合夥公司（Greylock Partners）的資料科學家，曾任LinkedIn資料產品主管，著有《資料柔術：化資料為產品的藝術》（Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product, O'Reilly Media, 2012）。

【執行篇】
000誰需要巨量資料？
You May Not Need Big Data After All
珍．羅斯 Jeanne W. Ross
麻省理工史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）資訊系統研究中心（CISR）所長及首席研究科學家。
辛西雅．比思 Cynthia M. Beath
德州大學奧斯汀校區（University of Texas at Austin）榮譽教授。
安．闊格拉斯 Anne Quaadgras
CISR研究科學家。

000盡信資料不如……
Data's Credibility Problem
湯瑪斯．雷曼 Thomas C. Redman
納維興克諮詢集團（Navesink Consulting Group）總裁，著有《資料賺錢術》（Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset, HBP, 2008）。他曾為本文提及的一些公司作過諮詢。

【應用篇】
000小市場大獲利
Selling into Micromarkets
曼尼許．高亞爾 Manish Goyal
麥肯錫公司（McKinsey & Company）達拉斯分公司合夥人。
瑪麗安．韓考克 Maryanne Q. Hancock
麥肯錫公司亞特蘭大分公司合夥人。
賀馬永．哈塔米 Homayoun Hatami
麥肯錫公司巴黎分公司合夥人，與人合著有《銷售成長：世界銷售領導人的五項有效策略》（Sales Growth: Five Proven Strategies from the World's Sales Leaders, Wiley, 2012）。

000廣告分析學2.0
Advertising Analytics 2.0
韋斯．尼可斯 Wes Nichols
總部設在洛杉磯的MarketShare全球預測分析學公司共同創辦人兼執行長。

2.譯者：
許瑞宋、侯秀琴、洪慧芳、羅耀宗、李明、黃秀媛。
章節試閱：
打造專家級決策
Keep Up with Your Quants

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport
幾年前，美國某大銀行的資深計量分析師告訴我：「我不知道我們為何不把房貸從帳上移除。我有個模型清楚顯示，很多房貸都無法償還，我把那個模型傳給我們的房貸部負責人。」
我問房貸部負責人為何忽略那項建議，他回應：「如果分析師給我看模型，那並不是我能理解的方式，我甚至不知道他的部門在分析還款機率。」後來那家銀行因房貸壞帳，而慘賠了數十億美元。
我們活在大數據的時代。無論你從事的行業是金融、消費品、旅遊和交通運輸，或是工業用品業，分析已是組織必備的競爭要件。但正如前面的銀行例子所示，光有大數據，甚至有人熟悉數據的運算，是不夠的。經理人也需要和計量專家有效合作，才能確保他們的工作，可以產生更好的策略和戰術決策。
對熟悉分析的人，這並不是問題，例如有麻省理工學院博士學位的凱撒娛樂公司（Caesars Entertainment）執行長蓋瑞．拉夫曼（Gary Loveman）、普林斯頓大學主修電機與電腦科學的亞馬遜網站執行長傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos）、從史丹福大學資訊科學博士班輟學的Google創辦人賴瑞．佩吉（Larry Page）和謝爾蓋．布林（Sergey Brin）。但如果你是典型的高階主管，可能只在大學修過一、兩門數學和統計課程，也許你很擅長使用試算表，知道怎麼做長條圖或圓餅圖，但對於分析，往往感到計量知識不足。
那麼對你來說，這股「資料導向決策」的趨勢意味著什麼？你如何避免像那位房貸部負責人落入虧損的命運，領導公司走向分析改革，或是至少能夠嫻熟了解分析技巧？本文是為非計量專家撰寫的入門文章，以高階主管的廣泛訪談內容為基礎，受訪者包括我擔任教職時的學生，以及我擔任顧問時的客戶。

你，當個專業用戶
一開始，先把自己想成分析資料的用戶，資料的生產者是計量專家。你做決策時，會結合他們的分析報告與模型，與你的業務經驗和直覺。這些計量專家當然很擅長收集現有的資料，並預測未來，但他們大多缺乏足夠的知識，難以找出假設和相關變數，也無法得知組織根本的變動。身為資料用戶，你的任務很重要，必須提出假設，並判斷在瞬息萬變的商業環境中，分析的結果和建議是否合理。也就是說，你必須承擔幾個關鍵責任，有些只需要改變態度和觀點，有些則需要一些研究。

責任1：學一點分析
如果你還記得大學統計課的內容，你可能就沒什麼問題。如果不記得了，你可以加強迴歸分析、統計推論、實驗設計的基本知識。你需要了解做分析決策的過程，包括何時該以用戶的立場介入，要求設計分析模型的計量專家，解釋每個模型的假設，加以答辯（見邊欄：「分析導向決策六大步驟」）。知名的統計學家喬治．波克斯（George Box）曾說：「所有模型都是錯的，但有些很實用。」換句話說，模型刻意簡化了我們複雜的世界。
為了更了解資料，你可以報名高階主管教育課程的統計課、上網修課，或是和公司內部的計量專家密切合作幾個專案，向他們學習。
信諾集團（Cigna）的臨床營運部副總裁珍妮弗．喬伊（Jennifer Joy）採用第三種方式，她擁有護理和企管碩士學位，但對自己的分析技巧不是那麼有信心。不過她知道，平日收到的電話客服中心長篇報告並未告知，他們打給患者的指導電話，是否真的能幫患者控管疾病，避免就醫。
所以，喬伊去找信諾的分析部門，尤其是實驗設計的專家，因為實驗設計是唯一可能顯示因果關係的分析方法。例如，她得知可以做測試性研究，以了解目標顧客當中的哪個群組，從電話客服中心的服務當中受惠最多或最少。具體的做法是，先使用分析資料來為患者「預先配對」，然後隨機從配對中挑出一人接受電話服務，另一人則接受其他服務，例如郵購或透過網路提供支援。每個測試性的研究只延續兩、三個月，並同時進行多項研究，所以，現在喬伊可持續獲得各種服務效果的資訊。
最後，喬伊和合作的計量專家發現，指導電話對某些疾病的患者有效，對其他患者無效，因此她調動了一些客服員工。現在，喬伊的部門每年做二十到三十個這類測試，以了解哪些服務真的對病患有效。她可能不了解所有方法的細節，但信諾的美國研究與分析部副總裁麥可．卡森斯（Michael Cousins）證實，喬伊變得「非常分析導向」。

責任2：搭配合適的計量專家
卡爾．肯普夫（Karl Kempf）是英特爾（Intel）決策工程部的領導人之一，在公司裡以「超級計量專家」或「首席數學家」著稱。他常說，有效的計量決策「重點不在數學，而是關係」。他的意思是說，如果計量專家和資料用戶培養互信的深厚關係，可自在地交流資訊與想法時，就能得到更好的結果。
當然，擅長分析的人不見得擅長社交，所以要培養這種關係可能很難。某位幽默人士半開玩笑地建議：「去找跟你說
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