將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則：由理論落實到工作現場 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　一傢日本的餐廳想知道增加熟客的來店比率是否有助於提升業績！公司總部的大數據專傢把熟客的定義為一周來店三次的客人。打算對他們推齣促銷方案，但是實際進行時發現一周來店三次的客人根本沒有幾個，於是隻好改變熟客的定義！

　　一傢公司聘用瞭外部的資料科學傢，來進行資料分析，得到的結果興沖沖的和現場的銷售人員分享！但對方的迴應是：你的資料有問題，和現況完全不符！

　　由於大數據是科技浪潮的代錶性名詞，因此大傢對它的作用存在很大的幻想，期望它對公司産生快速而巨大的影響。

　　當你聽到大數據在行銷領域的運用，是不是想到類似「啤酒」與「尿布」的例子？公司檢視來自網路及實體通路收銀機的銷售資料，發現買尿布的男客人，同時買啤酒的機率很高。因此公司立刻通知通路人員，把尿布與啤酒放在一起，營業額於是快速成長。

　　很可惜，企業在大數據的運用上，立竿見影的發現很少齣現，要透過層層的梳理，纔可以找到有效的運用。因此在利用大數據的過程中必須處理一連串的問題，化解一連串的迷思纔能替公司帶來實際的效果。

　　而且，大數據的用途多半相對平實。日本軟銀（SoftBank）的電信服務，在95%以上的區域通訊良好，但是少數地方會傳迴通訊不良的訊號，於是公司針對極少數通訊不良的地方進行改進，最後在同業中，因為這些小幅的改進而贏得更高的滿意度。

　　同樣的，日本著名的鏇轉壽司店，利用食品在轉盤上行進的距離，來決定新鮮度，再配閤來店客數，預估大約15分鍾後可能的點餐量，並據以齣餐，同時滿足成本及品質控製。

　　幾年之內，全球會有500億部可以連網的終端設備。不斷由賣場、辦公室，甚至是噴射引擎內部傳送訊息，讓大數據的分析具有3V的特徵（Volume：大量；Variety：多樣性；Velocity：即時）。不過在資料運用處於核心的人類對如何利用大數據來提升營運效率，卻還沒有準備好。

　　以下情況充斥於企業界，讓大量的數據無法對公司的營運産生效用：
　　1 認為隻要蒐集資料數據就能搞定一切。
　　2 要追求與眾不同的事實、新奇的發現。
　　3 隻看數據，不去看現場狀況。

　　而本書則以明確的模式及具體的案例，告訴你如何把大數據由「雲端」的天上拉迴人間的「收銀機」。

本書特色　　　　　　　　　　　

　　◆從尖端趨勢到實務操作全說明：
　　物聯網（IoT）的發展將對企業營運産生重大的影響，預估全球將有500億個終端連網裝置運行。如果電力問題可以剋服，那麼日本的工具機廠商，可以立刻獲得銷售往全球各地機具的使用情況，有那些零件要更換；德國則據以發展工業4.0，即在德國本土，以無人工廠，大量客製化生産産品；氣象預報可以每平方公裏為預報單位，每幾分鍾就更新數據。而連鎖店則可以隨時得知店內有多少顧客上門、待瞭多久、有多少人沒有買東西。

　　除瞭最先進的技術發展，本書也說明在大量資訊産生時，如何利用資訊産生有助於提升營運績效的具體做法。包括「活用計畫專案」與「定型化專案」兩個階段。活用計畫專案是以資料科學傢為中心，為瞭達成目的而蒐集、分析數據，再導齣成為結果的啓發專案。其過程包括樣本的假設成立、數據的蒐集、假設驗證、樣本的最終確定（得齣對策）。「定型化專案」則是以「活用計畫專案」得到的啓發為基礎，在事業現場實施對策並創造成果的專案。其分為對策的導入和監控成果兩個部分。

　　◆用實際案例來說明大數據運用的過程：
　　本書用完整的案例來說明大數據研究及運用的過程。其中一個案例為在商店街展店的餐廳「定食屋change」。

　　「定食屋change」的漢堡定食是店內固定的熱門菜單，另外也提供數種午餐菜單。由於會有假日的營業額比平日差的情形，該店的目標是「要設法增加平日午餐的營業額」。因此，定食屋change的店傢利用每日點餐明細的資料而開始活用大數據。

　　於是，立刻開始進行「大數據活用計畫專案」。成立假設、活用可能取得的數據、進行各種分析的結果，發現瞭「連續兩天來吃漢堡定食的所有客人，隔天都不會來店裏消費」的傾嚮。

　　這是以前從未注意到的新發現，從這個結果中就能知道「如果針對連續兩天吃漢堡定食的客人，設法讓他們隔天也來消費的話，就能確實增加營業額」。因此，可以說「大數據活用計畫專案」暫時是達成目標瞭。

　　雖然「大數據活用計畫專案」本身是順利結束瞭，但這時候其實尚未齣現成果。這是因為要在現場實踐的「讓連續兩天來吃漢堡定食的客人，隔天也會來店」的對策還沒有落實。因此，要落實對策付諸實踐、檢驗成果的就是「大數據定型化專案」。這個專案所進行的就是「導入和監控」以及「成果」這兩項。

　　例如，以「定食屋change」的情形來說，如果沒有決定要如何辨彆「連續兩天吃漢堡定食的人」，以及如何應對的話，那麼這個對策就無法運作。因此，如何辨彆「連續兩天吃漢堡定食的人」、如何促使目標顧客隔天來店消費，還有如何掌握實際上連續3天來店的人、在結帳時該如何應對等，這些事項都要一一給予定義。而且，在掌握到進行此對策的成果之前，都是屬於這個專案的範圍之內。

　　本書以具體的步驟來說明大數據研究的運用，讓讀者可以確實遵循。

　　◆全麵的實作經驗分享，讓你少走冤枉路：
　　由於大數據的運用成為風潮，因為形成許多新的專業工作，如分析資料的「資料科學傢」，由於許多企業沒有相關的專業人士，因此常常用外聘的方式進行。這些外聘人士往往與公司內部人士，特彆是現場人員的溝通不足，因此取得的研究往往無法推動。為瞭避免以上問題發生，本書建議在組成大數據相關專案時，要將現場的人員納入聽取其意見。

　　而在許多大數據方案的進行過程中，大傢都會有以下的看法：如果隻是用數據來證明「大傢都能感受得知的事實」，就談不上有什麼價值。但是，假如對大數據抱持過度幻想，想盡辦法要找齣「無法找到的事實」，就會步上一條辛苦的道路。

　　作者指齣大數據並不是要強行從數據中找齣在工作現場大傢都感受不到的傾嚮，而是要證實現場的專傢或老手等一部分的人所感受得知的傾嚮。也就是說，要將內隱知識（tacit knowledge）變成外顯知識（explicit knowledge）。麵對數據分析時如果沒有瞭解這一點，就隻會白白浪費時間瞭。

　　本書作者輔導過大量企業進行大數據的研究，在本書中分享他們的迷思與經驗，讀者不必重蹈覆轍。
 

掌控數據，驅動增長：企業數字化轉型的實戰指南 一本深度剖析數據價值鏈，助力企業實現從數據洞察到業務變現的行動藍圖。 在當今數字化浪潮席捲的商業環境中，“大數據”早已不再是一個新穎的時髦詞匯，而是關乎企業生死存亡的核心競爭力。然而，大量企業在投入巨資建立數據平颱、收集海量數據之後，卻發現自己被睏在瞭“數據孤島”和“分析泥潭”之中——數據堆積如山，但鮮有轉化為切實的商業成果。這本著作，正是為那些渴望將數據資産轉化為可持續、可量化營收的決策者和實踐者量身打造的實戰手冊。 本書深刻洞察瞭當前企業在數據應用中普遍存在的認知誤區與執行障礙，並拒絕空泛的理論說教，轉而提供一套清晰、可操作的、經過多行業驗證的“價值轉化框架”。它聚焦於如何構建一套高效、閉環的數據驅動運營體係，確保數據不僅僅是“被擁有”，而是真正“被使用”並“産生迴報”。 全書內容圍繞企業如何係統性地、有條不紊地將數據潛力轉化為可見的財務收益展開，深入剖析瞭從數據戰略規劃到具體執行落地的各個關鍵環節。 第一部分：重塑數據思維——從“收集癖”到“價值導嚮” 本部分首先挑戰瞭企業普遍存在的“技術至上”或“數據崇拜”的心態。我們不談最新的算法模型，而是聚焦於業務目標與數據戰略的深度對齊。 價值鏈解構： 我們將詳細拆解企業價值鏈中數據可以介入和優化的所有節點。數據價值的産生不是綫性的，而是多維度的，本章將教你如何識彆齣投入産齣比最高的“價值杠杆點”。 從“指標堆砌”到“驅動指標”： 許多企業被海量的運營指標所淹沒，卻不知哪些指標真正預示著未來收入。本書提供瞭一套指標篩選和構建方法論，幫助你鎖定那些真正能指導行動、驅動業務增長的核心指標（North Star Metrics）及其相關因子。 打破部門壁壘： 數據價值的實現往往需要跨職能協作。我們將探討如何建立一個共享的數據語言和協作機製，確保市場、銷售、産品和運營團隊都能圍繞同一份“數據事實”展開決策。 第二部分：構建高效能的數據獲取與治理體係 數據質量是轉化的基石。如果輸入是噪音，那麼輸齣必然是錯誤的決策。本部分強調的是效率、閤規性與實用性的平衡。 數據整閤的藝術： 麵對來自ERP、CRM、網站日誌、社交媒體等異構數據源，如何進行高效、低成本的整閤？本書詳細介紹瞭建立統一數據視圖（Single Source of Truth, SSOT）的架構策略，重點不在於技術棧的先進性，而在於業務語義的一緻性。 實時性與準確性的取捨： 不是所有業務都需要實時數據。我們將分析不同場景對數據時效性的真實需求，並給齣資源配置建議，避免在不需要實時反饋的環節上過度投入。 數據治理的實用主義： 拋棄繁瑣的文檔工作，聚焦於“誰對哪個數據負責”以及“數據質量不達標的業務後果”。本章提供瞭一套輕量化、可落地的治理框架，確保數據資産的可信賴度。 第三部分：從洞察到行動——數據驅動決策的落地機製 這是本書的核心價值所在，它將分析結果轉化為可執行的、可衡量的商業行動。 “假設驅動”的分析流程： 避免分析師陷入“大海撈針”式的探索。我們提供瞭一種結構化的分析方法，要求每一次數據探索都從一個清晰的業務假設開始，並設定明確的驗證標準，從而保證分析的靶嚮性和高效率。 場景化應用設計： 針對不同的業務場景（例如客戶生命周期管理、供應鏈優化、新産品定價），本書提供瞭一係列成熟的“數據應用模闆”。這些模闆涵蓋瞭從數據輸入到最終行動建議的全流程設計，讓數據分析結果直接嵌入到業務人員的工作流中。 構建最小可行性産品（MVP）的數據項目： 如何在投入大量資源前，快速驗證一個數據項目的商業價值？本章詳細闡述瞭“小步快跑、快速迭代”的數據項目實施哲學，如何利用現有工具和數據快速構建MVP並獲取早期反饋。 第四部分：衡量與優化——確保每一筆數據投入都有迴報 營收的實現是持續優化的結果。本部分關注數據的投資迴報率（ROI）衡量和持續改進的閉環。 數據項目的財務歸因模型： 如何準確地將某次A/B測試或某個優化模型對營收增長的具體貢獻度量化？本書探討瞭多種歸因方法，幫助企業清晰計算數據投入的實際價值，為後續預算的閤理分配提供依據。 自動化與規模化： 如何將證明有效的分析模式從“專傢手工操作”轉變為“係統自動執行”？我們將重點介紹如何利用現有技術棧實現數據驅動流程的自動化，從而將數據團隊的精力釋放齣來，投入到更高階的戰略性分析中。 組織能力建設與數據文化： 最終，數據轉化為營收依靠的是“人”。本書探討瞭如何通過有效的培訓、激勵機製和領導層的示範作用，將數據驅動的思維模式內化為企業的日常工作習慣，形成一個良性循環的創新生態。 本書的價值不在於介紹最新的技術工具，而在於提供一套務實的、關注最終商業結果的路綫圖。它旨在幫助企業管理者和數據從業者跨越“理論”與“實踐”之間的鴻溝，真正實現數據資産的價值最大化，使“大數據”成為驅動企業持續增長的強勁引擎，而非僅僅是一個高成本的IT投入。 讀完此書，您將擁有一套清晰的框架，知道如何將數據投資的每一分錢都轉化為實實在在的營收增長。

作者簡介

高橋範光（たかはし　のりみつ）

　　日本首創專研大數據的綫上雜誌『大數據雜誌』總編輯，change股份公司的董事。

　　於東京工業大學研究所專攻經營工學及集團決策模型等領域。畢業後進入外資公司Cosulting Firm Andersen Consulting（現在的埃森哲）。從事於業務係統開發、Web係統開發、市場行銷投資迴報率（ROI）分析等跨領域的IT諮詢顧問工作。2005年進入change股份公司服務，從事於超過100傢IT&係統開發企業的人纔培育。現在專注於資料科學傢的培育及數據解析諮詢。除瞭在『日經情報戰略』連載有關大數據的文章，也在日本航空等多傢企業開設有關大數據的研習、講座等，積極投入工作。

譯者簡介

蔡姿淳

　　淡江大學日文係畢業。曾任齣版社編輯，目前為專職文字SOHO，從事翻譯、採訪與企畫等文字相關工作。

鄭睿芝

　　淡江大學日文係畢業，曾任職時代外語、健峰企管顧問公司，現為專職翻譯。譯作有《免捏禦飯團》、《蛋營養‧常備蛋料理100道》、《狗狗這樣吃，癌細胞消失！》等書。

 

前言

序章 大數據從熱門話題邁嚮「活用」的階段
0－1 利用大數據能夠做什麼？
0─2 大數據帶給我們瑰麗色彩的未來！？
0─3 要思考的並非「做或不做」，而是「如何去做」

第1章 理解大數據這項「工具的特性」
1－1 為什麼大數據會受到注目呢？
1－2 大數據的3個「Ｖ」
1－3 將大數據當成工具——第四個「V﹙Value價值﹚」
1－4 圍繞著大數據的社會環境
1－5 熟練運用工具的「資料科學傢」

第2章 大數據的活用要以「目的」為前提
2－1 無法順利活用大數據的3個模式
2－2 沒有目的的大數據計畫就無法順利進行
2－3 嚮『魔球Moneyball』學習活用大數據的重點
2－4 在商業上活用大數據的4種模式
2－5 利用大數據開展「新經濟」
2－6 「增加銷售額」是活用大數據的第一步
2－7 大數據也有助於「提升品質」或「降低風險」

第3章 活用大數據的進階方法
3－1 理解活用大數據的兩種設計
3－2 設計大數據活用計畫的程序
3－3 設計大數據固定化的程序
3－4 小動作串聯齣大成果

第4章 活用大數據邁嚮成功的8個法則
4－1 大數據是工具，而非目的
【更深入的認知】大數據與IoT、Industrie4.0
4－2 「創意」是從資料中啓發而生
4－3 過度「深信不疑」就會分析錯誤
4－4 為瞭正確掌握實際情況，就得組閤復數的資料
4－5 資料的查證不能隻做一次就結束
【interview 1】資料的假說驗證當然要經過不斷的嘗試和錯誤
國際大學國際交流中心（GLOCOM）準教授中西崇文先生
4－6 大數據的關鍵就在細節處
4－7 除瞭分析，還要串聯現場的行動纔能産生成果
【interview 2】分析與成果是兩迴事
GiXo股份有限公司CEO網野知博先生
4－8 傾聽現場的聲音，打動現場並持續進行
【interview 3】將現場想知道的數據可視化
akindo sushiro股份有限公司情報係統部長田中覺先生

第5章 透過大數據的活用，我們的生活會如何改變
5－1 持續活用大數據的未來會是什麼樣貌
5－2 大數據的活用在協調社會中能展現豐盛成果
【interview 4】將大數據當成錶演
Rhizomatiks Research真鍋大度先生
結語
參考文獻

 

前言　　　　　　　　　　　　　

　　大約從2011年齣現「大數據」（Big Data）這個關鍵字以來，到目前為止，已經有許多和「大數據」相關的書籍齣版上市。

　　在這段期間，大數據成瞭掀起熱潮的流行術語，被說成像是不可思議的魔法棒，和「大數據」有關的各類新聞幾乎每天都在報導，另一方麵也逐漸開始進行瞭實際具體的議論。

　　然而，深入探討這議論的人還是少數，也一直處於認知度不高的狀態。而且，積極緻力於應用大數據的企業也不多。至今蔚為話題、也被稱為魔法棒的「大數據」，為什麼活用它的企業會如此少呢？

　　「因為資料的分析相當睏難」，有人會提齣這樣的意見吧，或許也有意見認為「並不保證一定成功，所以纔無法全力進行」。

　　的確，雖然齣現瞭許多論及大數據的概念或事例的書籍，或是針對各種統計分析手法與實踐應用而寫的書籍，但卻很少有寫到「資料分析是簡單的」、「隻要努力進行就必定成功」的著作。

　　事實上，大數據並不是魔法棒。但是，它的確是非常有效的工具。這項工具雖然在用法上需要耗費不少功夫，但隻要能完整地善加運用就一定可以獲得成果。而且，隨著技術的進步，這項工具還能提供從適閤初學新手到適閤高階使用者的各種多元選擇。

　　筆者參與過許多為瞭培養從事大數據專案人纔、資料科學傢（data scientist）而舉行的演講或研討會，在本書中，就是根據纍積至今的登颱演說經驗，整理齣在具體進行活用大數據方麵容易陷入的錯誤要點，以及如何成功的know how祕訣。

　　為瞭能讓更多人對大數據抱持關注、努力加以應用，因此書內記載的是以進行程序或方法的理解說明為主，完全不會齣現任何計算公式。

　　那麼，接下來就開始進入大數據的世界吧。
 

序章：大數據從熱門話題邁嚮「活用」的階段
 
在報章或電視新聞中頻繁齣現的「大數據」，雖說是一個掀起熱潮的流行術語，但最近活用的事例卻正在逐漸增加。序章中所觸及的內容，就是在不遠的未來，大數據將會帶來的未來麵貌，以及我們應該思考的事項等相關方麵。
 
0－1利用大數據能夠做什麼？
 
◆利用大數據，打造齣事先知道「會發生○○」的世界
 
假如能夠事先知道「會發生○○」，那我們的日常一切將有怎樣的變化呢？以天氣為例，如果可以「正確得知接下來的24小時內，日本全國會齣現的天候或氣溫的變化」，那麼日常生活應當會變得非常便利。
 
「下午兩點起的40分鍾內，會有間歇驟雨，由於不是通勤時段，因此不用帶傘」，「明日傍晚六點會降雪達5公分，要準備長靴和防寒用品」，「明日會有強烈雷雨，一定要做好農作物的防護措施」等等，如此一來，在工作或日常生活上就能事先做齣最適宜的措施計畫，應該也能大幅減少天災所造成的損害。
 
還有，假如變成「正確得知在接下來的二十四小時內，鐵路、公路、飛機、船舶等所有交通網絡中會發生什麼事」的話，將是怎樣的狀況呢？「這條高速公路從早上開始將持續5小時的塞車，因此抵達目的地的時間會是下午三點」，「明日山手綫的上下車乘客人數是○○萬人，尖峰時段有兩個，分彆是早上8點後的兩個小時以及下午6點後的兩個小時。這段期間會調整發車班距，因此從涉榖車站到東京車站需要28分鍾。」
 
假如能事先得知像這樣的資訊，就可以調整上班時間或外齣時間。而且，交通轉乘等的移動過程也會非常順利。如果你的工作是業務人員，就不會在重要的公事洽談時遲到；如果你是在物流公司上班，就能訂立齣準確的配送流程。
 
不隻是工作，個人的生活也一樣。以飲食生活為例，如果有一套係統能配閤自己的身體狀況或健康狀態，提供最適閤的餐廳和最適閤的菜單建議，就可以預防肥胖或生活習慣病。
 
還有，假如有一項服務是能根據體溫、血壓、心跳數等生命徵象資料，給予最適當的睡眠或運動建議，應該就能度過更健康的生活。或許，大傢現在的衣櫃裏可能會有一些在特賣會時過度購物，買來後就放著沒穿的衣服吧。

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說真的，這幾年「大數據」這個詞，根本就是職場上的顯學，幾乎每個公司都在喊「大數據」，好像不喊一下就落伍瞭。但說到底，大傢到底在大數據裡撈到瞭什麼？很多時候，感覺就是一堆數據堆在那裡，或是做瞭一些看起來很專業的分析，但最終有沒有變成實實在在的營收，就又是另一迴事瞭。我們公司也是，花瞭不知道多少錢在建置大數據平颱，請瞭好多厲害的分析師，做齣來的報告厚厚一本，看瞭半天，還是不知道該從何下手來真正地「變現」。這本書的標題，「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，聽起來就是一個非常務實的解決方案。我特別欣賞「由理論落實到工作現場」這部分，這代錶它不是那種隻講空泛概念的書，而是真的會教你如何在實際工作中應用。我希望能從這本書裡學到一些讓大數據「落地」的方法，例如如何找齣真正能帶來營收的數據指標，如何設計有效的數據驅動的決策流程，甚至是如何讓那些不熟悉數據的同事也能理解並運用這些洞見。如果能有實際案例分享，那真的就太棒瞭！

评分☆☆☆☆☆

在現今這個數據爆炸的時代，「大數據」幾乎已經成為人人必備的技能或公司必備的投資。但是，很多時候，我們隻是跟著「潮流」走，盲目地收集、分析數據，卻忽略瞭最根本的問題：這些數據到底能為我們帶來什麼？尤其是對於公司來說，最終的目的始終是營收的增長。這本書的書名，正是一個強而有力的訊息：「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，它暗示著有一個實際可行的路徑，可以讓我們從追逐趨勢，走嚮創造價值。更重要的是，「由理論落實到工作現場」，這句話直接擊中瞭許多職場人士的痛點。我們需要的是能夠在日常工作中應用、解決實際問題的方法，而不是隻停留在學術理論或概念層麵。我非常期待這本書能夠提供一些具體的、可操作的「法則」，幫助我們釐清思路，並且在實際工作中找到正確的方嚮，讓那些龐大、複雜的數據，真正地轉化為公司穩定的營收來源。

评分☆☆☆☆☆

哇！看到這本書名，腦袋裡立刻浮現齣好多畫麵，感覺這本書根本是為瞭我這種人而寫的！「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，這名字一聽就很有份量，而且「由理論落實到工作現場」更是打中我心坎裡。我們公司一直在大數據上砸錢，請顧問、買工具、招募人纔，聲勢浩大，聽起來很有前途，但實際成果卻總是讓人有點無感，就是「感覺有在做，但不知道在做什麼」。大數據好像變成瞭一種時髦的口號，人人都在談，但要怎麼真正轉化成我們的業績，讓公司賺到錢，這纔是最實際的問題。很多時候，那些華麗的報錶和複雜的分析，看起來很厲害，但我們這些第一線的業務或行銷人員，卻常常不知道該怎麼運用。所以，這本書提齣的「法則」聽起來就是我一直渴望的「解方」，希望能提供一套具體可行的步驟，讓我們能把那些冰冷的數據，轉化成有溫度的訂單。我特別期待它能提供一些實際案例，讓我們知道別人在這個領域是怎麼成功的，甚至能學到一些「別人不敢說的眉角」，這本書的齣現，真的很令人興奮！

评分☆☆☆☆☆

最近在職場上，大數據幾乎已經是無所不在的討論焦點。從客戶輪廓分析、市場趨勢預測，到精準行銷、優化營運流程，各種聽起來高大上的應用名詞層齣不窮。但說實在的，很多時候這些都停留在「紙上談兵」的階段，或者隻是偶爾齣現一兩個亮眼的成果，卻無法形成係統性的、可持續的營收增長。我常常覺得，大數據就像是一個巨大的寶藏，我們都知道它在那裡，但就是不知道該怎麼挖，或者挖齣來的礦石，不知道該怎麼煉成黃金。這本書名「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，聽起來就充滿瞭實際操作的重量。我尤其在意「由理論落實到工作現場」這句話，這錶示它不隻會跟你講大道理，更會告訴你具體該怎麼做，可能會有哪些步驟、需要注意什麼眉角、甚至會教你如何剋服現場可能遇到的阻礙。我希望這本書能提供一些非常具體的工具、方法論，甚至是一些「SOP」等級的指導，讓我在看到數據時，不再感到茫然，而是能清楚地知道下一步該往哪裡走，如何利用這些數據來提升我們的業績和市場競爭力。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期在大數據領域打滾的觀察者，我必須說，真正能將「數據」轉化為「錢」的，真的沒有那麼多。很多時候，大數據被視為一種「趨勢」，大傢都搶著要，但實際上如何讓它成為公司穩定的營收來源，卻是許多企業麵臨的巨大挑戰。我們看過太多公司，花瞭巨大的資源投入在大數據上，但最終卻隻能得到一些「看起來很厲害」的報錶，卻無法真正對營收產生顯著影響。這本書的標題，「將大數據由『潮流』化為『營收』的8個法則」，直接點齣瞭這個痛點，並且提齣瞭「法則」和「落地」的概念，這是我非常看重的。我希望這本書能提供一套係統性的方法論，不僅是告訴我們「為什麼」要這樣做，更重要的是「如何」做。我期待它能深入剖析那些成功的企業是如何運用大數據創造營收的，並且能提供一些實際可行的操作指南，讓我在實際工作中，能夠一步步地將大數據的潛力轉化為實質的營收增長。