超越大数据 ——通过社交主数据管理深入了解客户

出版日期:2016-2-1
ISBN:9787302426317
作者:(美)马丁?奥博欧佛埃伯哈德?赫克勒伊万?米尔曼斯科特?舒马赫丹?沃尔夫森 著
页数:300页

内容概要

马丁·奥博欧佛(Martin Oberhofer)是企业信息架构领域,面向全球大客户的执行架构师。帮助客户定义企业信息战略和架构,解决信息密集的业务问题。
马丁·奥博欧佛(Martin Oberhofer)
擅长领域包括基于面向服务体系结构(SOA)的主数据管理、数据仓库、大数据解决方案、信息集成和数据库技术。为大客户和大系统集成商,提供企业信息架构和解决方案;作为实验室倡导者,为IBM 的大客户提供专业的信息管理建议。他在IBM的职业生涯始于 2002 年年初,当时他加入了IBM在美国硅谷的实验室。作为一名软件工程师,目前就职于IBM驻德国的研发实验室。马丁参与编写了以下书籍:《企业主数据管理:采用SOA方法管理核心信息》(IBM出版社,2008年),《企业信息架构艺术:采用系统的方法解锁业务洞察力》(IBM出版社,2010年)。他还撰写了大量的研究论文和developerWorks网站的文章。作为一名发明家,为 IBM 贡献了 70 多项专利应用程序,并因此获得了IBM发明大师的称号。马丁还获得了国际开放标准组织颁发的杰出架构师证书,获得了德国康斯坦茨大学(University of Constance,Germany)的数学专业硕士学位。
埃伯哈德·赫克勒(Eberhard Hechler)是一名执行架构师,就职于IBM驻德国的Boeblingen研发实验室。作为IBM软件集团通信部门的首席架构师,目前在新加坡参与一项为期三年的研发任务。在前往亚洲之前,曾是IBM的信息管理“集成和解决方案”开发组的成员。在IBM驻纽约的金士顿开发实验室(Kingston Development Lab)历时两年半的海外工作中,从事软件的开发、性能优化和基
埃伯哈德·赫克勒(Eberhard Hechler)
准测试、信息技术/解决方案架构与设计,以及技术咨询工作。1992年,开始着手研发IBM第二代关系型数据库管理系统(DB2 for MVS),负责该系统的测试和性能测量工作。自1999年以来,一直致力于分布平台上的信息管理和第二代关系型数据库管理系统(DB2)的研究工作。擅长关系数据库管理系统、数据仓库和商业智能(BI)解决方案、信息技术架构和行业解决方案、信息集成和主数据管理。曾在世界范围内,为通信服务供应商和其他行业的IBM客户服务。埃伯哈德·赫克勒(Eberhard Hechler)是IBM技术学院、IBM InfoSphere架构委员会和IBM资产架构委员会的成员。与他人合著的书籍有:《企业主数据管理》(IBM出版社,2008年)和《企业信息架构艺术:采用系统方法解锁业务洞察力》(IBM出版社,2010年)。拥有硕士学位(数学硕士)和学士学位(电信学士)[DiplomIngenieur(德国高技术学校)]。
伊万·米尔曼(Ivan Milman)
伊万·米尔曼(Ivan Milman)是IBM的高级技术人员。作为一名安全和治理架构师,在IBM主数据管理和InfoSphere产品组就职。与他人合作撰写了著名的主数据管理书籍:《企业主数据管理:采用SOA方法管理核心信息》(IBM出版社,2008年)。在职业生涯中,伊万致力于各种分布式系统和安全技术的研究,包括适用于微机系统的关系型数据管理系统(OS/2 Networking)、数据通信设备(DCE)、IBM全球登录系统、用户登录信息验证系统(TivoliAccess Manager)。还代表IBM公司出席标准组织[包括国际开放标准组织和互联网工程任务组(IETF)]的会议。之前,曾任IBM用户登录信息验证系统(Tivoli Access Manager)系列安全产品的首席架构师。伊万是IBM技术学院和数据管理委员会的成员,注册信息系统安全专家和IBM 的发明大师,拥有14项美国专利权。目前,伊万的工作重点是InfoSphere的技术集成,包括参考数据管理、数据质量与安全工具以及信息治理流程。
斯科特·舒马赫(Scott Schumacher)博士是IBM的杰出工程师、InfoSphere主数据管理的首席科学家、
斯科特·舒马赫(Scott Schumacher)
技术专家,专门为医疗、企业和公共部门的统计匹配算法提供解决方案。20多年来,舒马赫博士一直积极研究、开发、测试和实现复杂数据分析的解决方案,其中包括国防部(department of defense)外包的工作。作为首席科学家,斯科特负责InfoSphere 主数据管理产品的架构,还负责InfoSphere初始化匹配算法的研发,拥有多项实体解析专利。斯科特在加州大学戴维斯分校获得了数学学士学位,并在加州大学洛杉矶分校获得了数学硕士和博士学位。目前是数理统计研究所、美国统计协会、电气与电子工程师协会(IEEE)的成员。
丹·沃尔夫森(Dan Wolfson)
丹·沃尔夫森(Dan Wolfson)是 IBM的杰出工程师,在 IBM软件集团的信息管理部门,担任首席架构师兼首席技术官(CTO)。在高速发展的信息集成和大数据质量(包括信息质量工具、信息集成、主数据管理和元数据管理)领域,负责架构和技术指导。他还是信息管理中的云和移动领域的首席技术官,与IBM的同事密切合作。沃尔夫森先生在商业分布式计算研究领域有 30 多年的工作经验,从事的工作包括面向事务和对象系统、软件容错技术、消息传递、信息集成、业务集成、元数据管理和数据库系统。撰写了许多文章、博文,与他人合作撰写了《企业主数据管理:采用SOA方法管理核心业务信息》(IBM出版社,2008年)。他是IBM技术学院领导团队的成员,IBM的发明大师。2010年,被计算机协会(ACM)评为该协会的杰出工程师。

书籍目录

第1章社交主数据管理概述
11社交主数据管理的概念
12传统主数据管理
13传统主数据管理的业务价值
14社交主数据管理
15社交主数据管理的业务价值
16结论
17参考文献
18扩展阅读书目
第2章社交主数据管理用例和需求
21社交主数据管理的业务价值——用例和客户价值
22社交主数据管理的基本功能
23社交主数据管理中的高级关系
24结论
25参考文献
第3章社交主数据管理的功能框架
31简介
32数据域
33嵌入企业架构的社交主数据管理参考架构
34功能框架
35结论
36参考文献
第4章社交主数据管理的参考架构
41简介
42架构概述
43主数据管理:架构概述
44组件模型
45组件关系图
46面向主题的集成
47结论
48参考文献
ⅩⅩ超 越 大 数 据——通过社交主数据管理深入了解客户
目录ⅩⅩⅠ
第5章社交主数据管理产品的功能
51社交主数据管理
52InfoSphere BigInsights架构
53可信任信息的集成
54常见的分析功能
55参考文献
第6章社交主数据管理和客户关怀
61衡量社交媒体数据
62以客户为中心
63下一个最佳行动
64情感分析
65社交影响者的确定
66社交网络分析
67用于客户关怀的社交媒体可信度
68参考文献
第7章社交主数据管理和营销
71社交媒体营销以及主数据管理的作用
72通过社交媒体开展营销活动
73兴趣群组
74总结
75参考文献
第8章移动主数据管理
81与消费者互动的演变
82移动主数据管理对信息技术的影响
83安全
84结论
85参考文献
第9章主数据管理的未来发展趋势
91实体解析和匹配
92语义主数据管理
93信息中的伦理道德问题
94结论
95参考文献

作者简介

Authorized translation from the English language edition, entitled Beyond Big Data: Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight, 013350980X by Martin Oberhofer, published by Pearson Education, Inc, publishing as IBM, copyright  2014. All Rights Reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system, without permission from Pearson education, Inc. CHINESE SIMPLIFIED language edition published by TSINGHUA UNIVERSITY PRESS Copyright  2016.
社交主数据管理(master data management,MDM)是业务数据处理过程中的全新革命。它把客户和产品中心与大数据衔接在一起,从根本上改进了客户体验和产品策略。传统意义上的主数据管理涉及一整套的流程、做法和技术,其目的是为了创建一个单一视图,供多个业务流程和多个系统(如客户、产品、供应商和位置系统)共享共同的核心业务对象。目前,企业纷纷采用这种数据管理方式,用于改进销售、运营和客户支持的流程。然而传统的主数据管理的核心是结构化数据的管理。目前,与客户和产品相关的有价值的信息被锁定在微博、博客、脸书(Facebook)、电子邮件、呼叫中心谈话记录、呼叫记录中。这些社交数据不仅体量巨大,而且是非结构化的、事务性的数据。随着大数据分析技术Hadoop和分析软件Biginsights的广泛应用,提取这些信息不再是遥不可及的事情了。但这些技术和软件还没有被绑定到现有的、具备客户和产品信息洞察力的主数据管理系统中,数据的提取往往受限。本书认为,把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来,可以实现以下几个目的:
●与现有客户建立更加密切的关系。
●采用合适的产品,改进寻找和定位新客户的方法。
●更加深入地了解客户的想法以及对产品的看法。
●利用移动技术的即时性,开发吸引客户的新途径。
第1章社交主数据管理概述,介绍主数据和社交主数据管理的基本概念,探讨如何将异构数据有机地关联起来,在主数据管理系统中形成精简、标准的主数据;通过主数据管理的典型案例,探讨如何关注和了解客户(以及管理产品目录);探讨利用社交数据,如何扩展和增强主数据管理系统,从而形成一个功能更加强大的社交主数据管理系统。
第2章社交主数据管理用例和需求,通过社交主数据管理的相关用例,探讨社交主数据管理如何改进客户体验、提高目标营销、深入了解产品、监管,以及位置数据在社交主数据管理中的作用;介绍通过主数据与社交、移动和位置数据的集成,提取新型洞察力和关系(包括人与人之间、人与产品之间、人与机构之间的关系等);并且讨论这些新型洞察力和关系的需求和功能。
第3章社交主数据管理的功能框架,介绍社交主数据管理运行环境中,有哪些不同的数据域,以及为了实现社交主数据管理的解决方案,信息架构需要哪些核心功能。
超 越 大 数 据——通过社交主数据管理深入了解客户
第4章社交主数据管理的参考架构,是建立在第3章介绍的功能基础之上的。这些功能可以作为组件部署在参考架构中。因此,参考架构可以体现出各组件之间的交互、层次和关系。
第5章社交主数据管理产品的功能,探讨通过实际的产品和技术,如何将第2章中提到的功能与第3、第4章中提到的架构联系起来。
第6章社交主数据管理和客户关怀,详细探讨通过社交主数据管理,如何设计出引人入胜的用户体验。社交主数据管理和客户关怀的具体参考架构展示的是,通过社交和其他企业数据的离线、在线和实时分析,如何创建以客户为中心的业务。然后把以客户为中心的业务连接到主数据管理系统中,通过各种渠道提供更符合客户需求的体验。
第7章社交主数据管理和营销,介绍社交主数据管理是如何推动传统的广泛市场营销,快速向目标营销转型的。探讨如何深入了解客户和产品,提供令人心动的购物建议;以及基于社交主数据管理,如何策划出高效的(和不同类型的)营销活动,生成适当的购物建议;如何寻找影响者来扩大市场;如何使用内容营销模式,在合适的时间,提供合适的购物建议。
第8章移动主数据管理,带领社交主数据管理朝着新的方向发展。本章阐述主数据管理如何为移动应用程序提供信息,以及如何改进移动应用程序;为了改进客户体验和提高员工的生产力,如何把移动数据融入社交主数据中。本章还介绍了移动数据的特点,探讨如何调整社交主数据管理的架构来满足移动数据和移动渠道的需要。
第9章主数据管理的未来发展趋势, 探讨通过大数据平台,如何扩展和加强传统的主数据管理系统的实体解析和匹配功能。介绍主数据管理中,被称为语义主数据管理的新兴技术。语义主数据管理可以通过主数据管理,以新的方式呈现已有的信息,并且通过语义技术,从社交数据中获取新的洞察力和关系,以便更加深入地了解客户。最后讨论信息的收集、分析以及社交主数据管理系统的使用过程中所涉及的隐私和伦理道德问题,以及在社交主数据管理过程的每一个环节中,必须解决哪些伦理道德问题。
阅读对象
本书可以为许多从业人员和企业员工提供相关的信息和洞察力。对于那些想通过整合社交和主数据来创造新的业务机会,改善现有业务的商业领导者来说,本书提供了一些经典素材,方便了解主数据管理、社交数据、商业价值、社交主数据管理的一些新方法,以及关注隐私的问题。
对于技术领导人员,如企业架构师、信息架构师、系统架构师来说,本书详细探讨了相关的技术和用例,不仅专门介绍了参考架构,而且介绍了开发社交主数据管理最佳范例的具体指南,还讨论了产品映射,为选择哪些技术和产品来解决特定的问题指明了方向。
阅读收获
本书将广泛的探讨社交主数据管理中的商业、技术和伦理道德问题,介绍主数据、主数据管理和社交数据的基本概念。你将了解社交主数据管理是如何处理客户与企业之间关系的,并且更加深入地了解客户(这样才能更好地为他们服务),以便为客户提供更好的服务,创造更大的价值(这样他们才会对产品和服务有更大的购买欲)。
我们所探讨的不同类型的洞察力(文化意识、情绪、详细的客户细分、个人影响力)是在分析社交数据、未充分利用的企业数据、移动数据的过程中获取的。本书还介绍了把洞察力融入社交主数据管理平台的方法。通过具体技术和产品的映射,你将了解社交主数据管理系统的架构和功能。本书深入探讨了通过这些架构和功能,如何改进客户服务、策划先进的营销活动,以及通过深入、全面的客户洞察力,如何向客户提供适当的购物建议和激励措施(规避错误的)。你将了解移动系统带来的新技术,以及移动系统是如何扩展和改变社交主数据管理系统功能的。
你还将了解到,通过新技术,如何扩展传统主数据管理服务的实体解析和关联功能,以及通过语义技术,如何使社交主数据管理在原有功能的基础上,增加学习和推理功能。最后,你将面临一个挑战,因为即使拥有了所有的数据和洞察力,并不意味着你有权使用它们。隐私保护法和客户的期望将成为有社会责任的主数据管理的核心。
阅读方法
本书在逻辑结构上可以分成以下三部分:
概念、业务价值性能和伦理道德。这部分适合于那些想要了解社交主数据管理,及其与传统主数据和传统分析的差别,深入研究社交主数据管理带来的新的商机,探讨社交主数据管理的功能,并且反思使用社交主数据管理在法律、伦理道德和业务上的影响的商业领袖阅读。
本部分包括以下章节:
第1章社交主数据管理概述;
第2章社交主数据管理用例和需求;
第9章主数据管理的未来发展趋势。
功能、架构和产品映射。这部分致力于向技术领导者介绍社交主数据管理的整体技术,以及底层组件在社交主数据管理架构中的作用。
本部分包括以下章节:
第3章社交主数据管理的功能框架;
第4章社交主数据管理的参考架构;
第5章社交主数据管理产品的功能。
社交主数据管理领域。这部分既向业务领导者也向技术领导者介绍,在以下领域社交主数据管理的具体技术是如何促进业务增长的:
第6章社交主数据管理和客户关怀;
第7章社交主数据管理和营销;
第8章移动主数据管理;
第9章主数据管理的未来发展趋势。
使用约定
下面简要介绍本书所使用的主要约定:
●缩写——书中各章节使用了缩写,但在本书第一次使用时,有全称说明。
●引用——本书引用较多。为了方便进一步的研究,在每一章的结束部分一一列出了书中引用的内容。深入研究每一章的主题时,可以在参考书目中找到相关的内容。本书还使用了脚注,把本章的相关语句与相应的参考连接起来。
●脚注——脚注可以提供更多的背景信息,如文中提到的相关产品或工具。
●图表——每一章的图表依次编号。


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