大数据的力量

出版社:机械工业出版社
出版日期:2013-7-1
ISBN:9787111431374
作者:郭昕,孟晔
页数:210页

内容概要

郭昕
北京云基地首席顾问
云华时代智能科技有限公司董事长
积极开始倡导产业升级和企业转型,致力于开创以云技术为基础的云化管理商务平台,提出了“所有企业都是IT转基因企业”,“企业的核心竞争力是整合资源的能力”等理论。
曾领导盖洛普和IDC等全球顶级跨国咨询公司大中华区业务长达20年之久,拥有丰富的企业发展战略和企业管理咨询的实战经验。
孟晔
北京云华时代智能科技有限公司产业研究总监
曾任中国社会科学院财经战略研究院信息服务与电子商务研究室副主任。主要研究领域为云计算产业发展趋势、电子商务服务业演进规律、服务业规划及市场营销实践。作为主持人及重要成员完成了国家部委、地方政府及知名企业委托的多项研究课题。

书籍目录

推荐序一
推荐序二
前言
第一章 破解大数据兴起之谜
1.1大数据真的是大热门么?
1.2雾里看花,大数据到底是什么?
1.3何种力量推动了大数据的兴起?
第二章 感受大数据迎面冲击
2.1拓宽科学研究视野
2.2变革教育与人力资源管理观念
2.3提升医疗与健康服务水准
2.4改善能源利用效率
2.5保障城市生活质量
2.6助力国家事务处理
2.7推动工农业转型升级
2.8促进金融业务创新
2.9加速运动产业信息化
2.10塑造零售业运营新模式
2.11释放电子商务与互联网应用潜力
第三章 争夺大数据战略资源
3.1战略储备——商业巨头拥“数”自重
3.2捷足先登——欧美列强抢滩布局
第四章 跟踪大数据领军者动向
4.1 SAS——高性能数据分析研发的重镇
4.2 IBM——智慧一切的王者
4.3 SAP——企业资源管理的巨擘
4.4天云趋势——大数据开发的新锐力量
4.5维富友——淘宝双十一狂欢的背后英雄
第五章 引爆大数据人才战争
5.1大数据人才征集令
5.2呼唤创新的教育培训变革
5.3开发数据宝藏的创业精神
第六章 揭秘大数据关键技术
6.1智慧之道——数据挖掘技术
6.2高效之道——分布式计算技术
6.3实时之道——内存计算
6.4投向更广阔的技术视域——云计算、物联网
第七章 描绘大数据发展前景
7.1大数据时代的企业管理变革
7.2大数据丰富了统计方法并对商业模式及经济效益产生影响
7.3国内外大数据产业主要动向及挑战
7.4我国发展大数据产业的对策建议

作者简介

联系当前大数据的发展现状,对照微软、IBM、GE等世界500强企业对大数据的应用,从应用大数据的行业、大数据人才争夺战、大数据应用关键技术、中国大数据的发展前景等角度,立体解读了大数据对我们工作、生活和学习方式的改进,以及大数据在企业发展转型过程中的应用。
《大数据的力量》专注于用案例来分析企业在大数据应用环节对数据的理解、收集、应用以及如何实现数据价值最大化,使读者能够亲身体验领军者如何把握机遇,同时又深入细节,捕捉领军者应用大数据的具体方式、方法。


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计2条)

  •     1 主要内容与行文思路本书的中心内容为大数据,详细如下首先解释了为什么大数据近年来流行(一小部分例子,以及推动其兴起的力量);而后全面展开介绍了大数据的用途;业界的动向,分析每一家大企业的特点;介绍关键技术;而后对未来作出展望整体思路是从现状概述->原因分析->综述->话题分析->未来展望。2 兴趣点摘抄地震预警网奥巴马竞选应用大数据大数据主要特征(Volume规模、Variety多样形态、Velocity速度、Value价值)应用领域(生态监测、语言学习、病情监测、【城市交通】、【城市管理】。。。)关键技术(数据挖掘技术、分布式计算技术、内存计算、云计算和物联网和移动计算)3 个人想法技术时代,开个依托技术生存的企业,这样的企业要有自己的傲气;科研方面,学学数据挖掘的理论和实践;语言方面,迅速学学python。
  •     主要介绍国内一些企业在大数据方面的应用,也有部分国外企业的介绍。谈的比较浅,可作为业余时间的读物。我是看的首页有关国内外企业大数据应用分布图才感兴趣的,想看看当前都是那些公司在做大数据。

精彩短评 (总计9条)

  •     省点时间,省点钱吧
  •     快速阅读
  •     这是本赶潮流的书,用的是复制粘贴的写作方式,编者把一些大数据应用案例聚合在一起,就卖钱了,劳苦功高,搞了那么宽的行距,仍然不到200页。
  •     简单描述大数据之为什么、现状、分析、关键技术、前景
  •     看书名就知道,一大不是一本分析大数据的书,只是在介绍大数据有哪些应用,非常浅显。诚如楼上所说,这种书也就是将现有的新闻时事复制粘贴。读完之后我对大数据的印象一如既往,没有知识上的更新。最后,不建议买来读。
  •     都是案例,案例分析又很浅,没有读到想要的东西……
  •     不值得浪费时间
  •     。。。
  •     入门读物, 以例子讲解大数据利用到的方面. 比较浅
 

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