大数据导论：基于管理视角

*1篇 基 础 篇
*1章 大数据概论 2
1.1 大数据时代 3
1.1.1 作为现象的大数据 3
1.1.2 作为技术的大数据 4
1.1.3 作为管理的大数据 5
1.2 大数据的发展历程 5
1.2.1 技术新与管理学科发展 5
1.2.2 信息技术发展与大数据变革 10
1.2.3 大数据相关技术 13
1.3 大数据相关政策与战略 14
1.3.1 外的大数据发展政策与战略 14
1.3.2 我的大数据发展政策 19
1.3.3 我的大数据战略实践 21
*2章 理解大数据 27
2.1 数据与大数据 28
2.1.1 大数据的定义 28
2.1.2 大数据的征 29
2.1.3 传统数据与大数据的比较 30
2.2 数据来源与数据类型 32
2.2.1 常见的数据来源 32
2.2.2 常见的数据类型 33
2.2.3 数据类型之间的转换 35
2.3 数据的值 37
2.3.1 数据金字塔 38
2.3.2 数据对企业的值 39
第3章 大数据技术 43
3.1 数据管理技术 44
3.1.1 数据采集技术 44
3.1.2 数据存储技术 46
3.1.3 数据加工技术 49
3.2 数据分析技术 53
3.2.1 商务数据分析技术体系 53
3.2.2 预测性分析技术 55
3.2.3 大数据分析工具 57
3.3 常见的相近技术概念辨析 63
3.3.1 人工智能 63
3.3.2 机器学 64
3.3.3 人工智能、数据挖掘、机器学之间的关系 66
*2篇 管 理 篇
第4章 大数据的产业影响 71
4.1 全景视角下的大数据产业链 72
4.2 “造”和“用”视角下的产业变革 73
4.2.1 “造技术”的开发视角 73
4.2.2 “用技术”的管理视角 75
4.3 大数据的行业应用 76
4.3.1 金融行业 76
4.3.2 医疗行业 78
4.3.3 物流行业 81
4.3.4 电子商务行业 82
4.3.5 旅游行业 84
第5章 大数据与社会治理新 89
5.1 大数据时代的社会治理理念 90
5.1.1 社会治理理念新 90
5.1.2 社会治理方法新 92
5.2 大数据时代的社会治理实践 94
5.2.1 数字政府 94
5.2.2 智慧城市 96
5.2.3 数字乡村 100
第6章 大数据与企业数字化转型 106
6.1 企业数字化转型 107
6.1.1 数字化转型的含义与场景 107
6.1.2 企业数字化转型的段 109
6.1.3 企业数字化转型的挑战 112
6.1.4 企业数字化转型的建议 113
6.2 大数据与供应链管理 114
6.2.1 供应链管理的大数据应用 114
6.2.2 大数据供应链管理的发展趋势 118
6.3 大数据与财务管理 119
6.3.1 财务管理的大数据应用 119
6.3.2 大数据财务管理的发展趋势 121
6.4 大数据与人力资源管理 123
6.4.1 人力资源管理的大数据应用 123
6.4.2 大数据人力资源管理的发展趋势 125
6.5 大数据与客户关系管理 126
6.5.1 客户关系管理的大数据应用 127
6.5.2 大数据客户关系管理的发展趋势 128
第7章 大数据与管理人才培养 131
7.1 数据科学 132
7.1.1 数据科学的定义 132
7.1.2 数据 134
7.1.3 数据科学知识体系 135
7.2 数据思维 137
7.2.1 CRISP-DM 138
7.2.2 “业务—数据”双向迭代思维 142
7.2.3 数据领导力过程模型 144
7.3 大数据时代的学与发展建议 146
7.3.1 大数据背景下的商科“教”“学”挑战 146
7.3.2 大数据背景下的商科“教”“学”建议 147
第8章 大数据与商业伦理 151
8.1 大数据问题 152
8.1.1 技术问题 152
8.1.2 管理问题 155
8.1.3 业务问题 156
8.2 数据和商业伦理护 159
8.2.1 立法监督 159
8.2.2 科技克制 159
8.2.3 文化 160
参考文献 162