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書名：大數據的另一章！資料分析3.0時代，靠分析讀懂你的客戶，讓企業贏得競爭優勢（The Analytics Revolution: How to Improve Your Business by Making Analytics Operational in The Big Data Era）
書號：SB11601 作者：比爾．法蘭克斯(Bill Franks) 著 ISBN： 978-986-210-158-2
定價：NT$360元 印刷：單色 頁數：304頁
書籍規格：14.5*21 上市日：2016/6/2 譯者：張建輝、車皓陽、劉靜如、范歡動 譯／博誌文化 審校
學習定位：初階 本書附件：無  
前往購買 >> 博客來 類別：財經企管  
       
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    亞馬遜網路書店5顆星評價
    資料分析革命！驅動企業前進的新動力。
    全方位解讀大數據的實戰應用，你絕對需要的一本書！
    如何具備後大數據時代精準決策分析3.0思維，
    是你能看透大數據商機以及超越競爭對手的關鍵。

    在現今變化多端的市場環境下，「能夠快速因應條件變化的能力」便是獲得成功的關鍵。本書內容說明如何將資料分析（包含大數據和小數據）中獲得的資料洞察與日常營運緊密結合在一起。資料分析革命已經開始，我們必須要瞭解在資料分析時代如何透過「營運分析」來提升業務決策能力，以及如何參與其中。
    在這本書中，你將學會如何理出頭緒、掃除障礙，然後積極利用目前的主流趨勢及流程，來確保能夠持續超越競爭對手。內容全方位指導你如何經歷建立團隊、營造企業文化、升級分析方法論、利用技術使企業向營運分析演變的過程，並詳細地講解使分析營運化對企業的改變為何，以及企業該如何朝向「更快更好更有效地做出決策」的營運分析演變。
    本書的寫作風格通俗易懂，適合任何背景的讀者閱讀，而且還提供了一個在所有類型的業務流程中嵌入分析流程的可擴充框架。想透過資料分析超越競爭對手的人，本書推薦給你！

    【對本書的讚譽】
    「從資料和分析中獲取重要且持續的收益，正變得更像是一個企業自發的革命管理計畫，而不是一個技術專案。在本書中，Bill Franks利用自己在分析領域的實作經歷以及在高層管理團隊的諮詢經驗，幫助企業領導者優雅地推動他們的企業，達到一個足以改變分析價值的遊戲規則的水平。」～Kathy Koontz，Nationwide客戶洞察與分析部助理副總裁

    「如果你是一位高階管理人員，你就需要這本書。大部分與分析相關的書都晦澀難懂，就像一場技術性的論壇，但是企業領導者必須瞭解分析的價值、戰略和流程的完整的全局視角，瞭解可能陷入的陷阱，以及應如何避免它們。本書將企業領導者需要瞭解的全局情況清晰地呈現了出來。」～Eric Siegel，「預測性分析世界」創始人

    「對於想有效利用大數據來解放企業的創新能力的業內人士來說，這是一本必讀之書。Bill精確捕捉到了即將到來的最迫切的大數據革命浪潮，這場革命正在大規模地利用資料來使決策流程營運化，而不是僅僅利用資料驅動戰略層面的決策。這對業務部門來說是絕對的好資訊！」～Simon Zhang，LinkedIn商務分析部高階總監

    「資料和分析本身不產生價值，只有當它們改變了業務方式後才產生價值。營運分析就是在可擴充、可重複的基礎上實作了這種革命，同時Franks提供了如何成功運用資料分析的路線圖。」～Blake Johnson，斯坦福大學管理科學和工程系顧問教授

    「企業逐漸意識到大數據和資料分析能夠提供競爭優勢，同時他們正在研究如何使之變成現實。在本書中，Bill Franks對於如何使分析營運化提供了實用的指導，為企業決策奠定基石。在闡釋這項革命、實作步驟和需要避免的誤區時，Bill發揮了他在這方面的專長和熱情。企業領導們將非常感激Bill對這個重要卻被人誤解的話題進行揭祕。」～Jack Levis，UPS公司流程管理高階總監

    「我非常欣賞Bill的這本新書。在這本書中，Bill再一次驗證了他獨特的能力—將一個複雜的技術話題的精髓部分傳達給每一位高階業務經理。正如Bill在書中闡述的，分析革命正在發生，並有望從根本上改變業務的營運方式。這不是一個IT從業者的指導手冊，而是一個老練的業務經理的入門手冊。它用撥雲見日的手法告知業務經理，對企業的業務流程中的分析營運化必須瞭解哪些知識。」～Mark A. Van Sumeren，Owens&Minor公司戰略和業務發展部高階副總裁

    「結識Bill多年，我很佩服他實作分析專案時務實且直截了當的方法。二十年的實際經驗讓Bill與眾不同，並使他成為分析領域的卓越領導者之一！」～Elpida Ormanidou，沃爾瑪Global People Analytics 副總裁

    「Franks打造了又一個有實用見解及指引的力作，以實踐為標準並使它向前躍進了一大步。不僅資料科學家和資料管理人員會感激Franks所提供的商業價值，其他任何想推展資料驅動決策和營運分析的人都需要閱讀這本指南，進而在依據分析的業務方面更上一層樓。」
    ～Jeff Tanner，《Analytics and Dynamic Customer Strategy》作者，Baylors創新業務合作實驗室總監

    「就在幾年前，很多組織、部門、人員還對大數據半信半疑，並質疑資料分析是否真的很重要。如今，那些還沒有跨越鴻溝的人正在錯失大量的機會，他們顯得落伍又死板。但是，大數據分析該從哪裡開始呢？雖然沒有一本書能夠回答有關大數據發生的所有問題，但是這本書提供了一個極好的框架。我由衷地推薦本書。」～Phil Simon，主講人和備受讚譽的《The Visual Organization》和《Too Big to Ignore》作者

    「這是一本全方位的必備指導書，能指導你成功實作營運分析、自動決策，並驅使資料分析深入到業務流程中。在大數據時代，對這一適時的話題而言，沒有比Bill Franks的書更好的指南了，它是大數據時代至關重要的戰略性競爭優勢。」～Gil Press，Forbes.com 內容貢獻者

    這本書在「企業領導者需要做什麼、考量什麼，才能成功運用資料分析」方面提供了絕佳的觀點。企業決策方式正在發生改變，以前是由營運流程甚至是客戶來做決策，現在所有的一切都將是由資料分析所驅動！這一革命性的決策變化將成為業務的新規範。我極力推薦這本書作為非常好的入門書，指導我們應該如何利用營運分析，並預期從中得到什麼！」～Russell Walker，美國西北大學凱洛格管理學院管理經濟學與決策科學臨床副教授

    「如果你正在你的企業的大數據運動中艱難行進（誰不是呢？），那麼你必須閱讀這本書。Bill Franks透過他獨特的講故事能力，為你提供了具趣味性與洞察力的案例來分析全球各地的公司是如何透過營運分析來利用企業資料的。特別是，他專注於如何分配價值來更智慧
    地使用資料，這是在很多有關大數據的交流中所遺漏的。透過為那些想要改善大數據衝浪表現的人提供一個衝浪板，分享他對資料驅動的未來世界的遠見，Franks延續了他在《駕馭大數據》一書中所表現出的簡潔分析能力！」～Linda Burtch，Burtch Works Executive Recruiting 常務董事

    「我們在Kaggle的一個重要經驗是，大數據不僅僅是建立先進的演算法。Bill寫了一本重要的書，講述了如何將分析應用於實作。」～Anthony Goldbloom，Kaggle創始人兼CEO
 
    對本書的讚譽
    推薦序
    前言

    Part01｜分析革命已經開始
    Chapter01　瞭解營運分析
    Chapter02　更多資料……巨量資料……大數據！
    Chapter03　營運分析實戰

    Part02｜奠定分析基礎
    Chapter04　想要預算？先制訂商業計畫
    Chapter05　建立分析平台
    Chapter06　監管和隱私

    Part03｜分析營運化
    Chapter07　資料分析
    Chapter08　分析組織
    Chapter09　企業分析文化
    CONCLUSION　加入分析革命吧！
 
    比爾．法蘭克斯（Bill Franks）
    北卡羅來納州立大學應用統計學碩士，為Teradata公司的首席分析長，他在分析與大數據領域的趨勢商機方面有著獨到的見解，並幫助客戶了解Teradata及其分析業務夥伴如何為他們提供幫助。他亦負責制定Teradata在分析與大數據領域的戰略。其重點工作是如何將複雜的分析轉化為業務使用者可以理解的語言，並幫助業務使用者有效地在企業中實作分析。他的工作跨多個行業，涉及的公司從世界100強企業到非盈利的小企業。

    他是暢銷書《駕馭大數據（Taming The Big Data Tidal Wave）》的作者。在《駕馭大數據》書中，他將過去二十多年與客戶一起實作大型分析專案的經驗加以概括，得出了在大數據與分析時代獲得成功的訣竅。此書被知名管理學大師、麥肯錫7S模型發明人、暢銷書《追求卓越（In Search of Excellence）》的作者湯姆．彼得斯（Tom Peters）列為他的年度重點必讀書籍之一。

    他是領先的分析專家Tom Davenport創立的國際分析研究所的一名講師，最近幾年一直作為演講嘉賓而活躍於一系列的活動中。他的部落格「Analytics Matters」大量闡述了使分析成為業務決策的核心所需要做的轉變。更多資訊請見http://bill-franks.com。
 
 		  
     

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