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[英] 托尼·布比亚（TonyBoobier）著宫鑫 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480743

商品编码：27849820712

出版时间：2018-04-01

作  者:(英)托尼·布比亚(Tony Boobier) 著;宫鑫,刘婷婷,刘畅 译 著作 定  价:108 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年04月01日 页  数:340 装  帧:平装 ISBN:9787115480743 ●第1章介绍——新的“真正业务”1
●1.1正在转型之际3
●1.1.1大数据由其特征定义5
●1.1.2数据分析的层次结构以及如何从数据中获取价值8
●1.1.3下一代数据分析10
●1.1.4数据与分析11
●1.2所有保险公司的大数据分析12
●1.2.13个关键要求12
●1.2.2中介机构的角色15
●1.2.3地理空间角度16
●1.2.4数据分析与物联网17
●1.2.5规模效益或劣势18
●1.3数据分析到底是如何运行的20
●1.3.1商业智能21
●1.3.2预测分析24
●1.3.3规范分析26
●1.3.4认知计算27
●注释28
●第2章数据分析与财务部门29
●2.1财务的挑战31
●部分目录

内容简介

为了在各个行业保持竞争力，将数据和分析整合到企业的各个方面变得越来越重要。保险行业正经历着结构的变革，因为技术不仅改变了行业发展的商业模式，还改变了整个行业的运营方式。    本书解释了保险业发生的变化，并帮助那些未来准备从事保险行业的人员在保险业的发展中取得成功。本书由在保险业和技术行业工作的专家撰写，是从事保险业工作的人员的参考指南。 (英)托尼·布比亚(Tony Boobier) 著;宫鑫,刘婷婷,刘畅 译 著作 托尼·布比亚，在保险行业拥有40多年的丰富经验，拥有工程、保险、营销和供应链管理方面的专业资格。在漫长而多样的职业生涯中，他在公共和私人领域担任过高等职务，涉及工程、建筑、金融以及新近的技术。他对商业智能和数据分析的应用有着深刻的理解，并在服务和交付机构的运作和管理方面取得了成功。他在英国工作多年，有着丰富的靠前经验。他不仅是一名靠前评论员，经常写作，演讲，还是一个未来主义者。

《数据赋能：重塑商业格局的智能引擎》 前言 我们正身处一个由数据驱动的变革时代。海量数据的涌现、分析技术的飞跃以及计算能力的指数级增长，共同构筑起一个前所未有的智能基础设施，它不仅深刻地改变着我们认知世界的方式，更以前所未有的力量重塑着商业的每一个角落。从消费品到制造业，从金融服务到医疗保健，几乎没有哪个行业能够置身事外。 本书《数据赋能：重塑商业格局的智能引擎》并非聚焦于某个特定行业，而是致力于揭示数据作为核心驱动力，如何在跨领域、跨维度的商业实践中发挥其变革性作用。我们旨在深入探讨数据如何从单纯的记录转变为具有战略价值的资产，如何驱动决策优化，如何催生创新模式，并最终帮助企业在日益激烈的竞争中建立可持续的优势。 本书将带领读者穿越数据洪流，理解数据价值链的各个环节，从数据的采集、存储、清洗、分析，到最终的洞察提炼与应用落地。我们将不回避技术挑战，但更侧重于数据在实际商业场景中的应用哲学和战略布局。我们相信，无论您的企业规模大小，无论您身处哪个行业，理解并掌握“数据赋能”的核心理念，都将是您把握未来商业脉搏的关键。 第一章：数据时代的黎明：从信息到洞察的跃迁 在信息爆炸的当下，我们正经历一场深刻的范式转移。曾几何时，“数据”仅仅是零散的记录，是账本上的数字，是报表中枯燥的数字。然而，随着技术的发展，特别是互联网、物联网、移动设备等基础设施的普及，我们积累的数据量呈现出指数级的增长。这些数据不再是孤立的个体，而是 interconnected（相互连接）的庞大网络，蕴含着前所未有的潜力和价值。 本章将首先回顾数据在商业发展历程中的演变。我们将探讨“大数据”概念的兴起，其核心特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value）如何定义了我们所处的时代。更重要的是，我们将深入阐述数据如何从“信息”（Information）的概念升华为“洞察”（Insight）。信息是原始的、未经处理的，而洞察则是经过分析、提炼、关联后，能够揭示事物本质、预测未来趋势、指导行动决策的深层认知。这种从信息到洞察的跃迁，是数据赋能商业的核心前提。 我们将剖析驱动这一跃迁的关键技术，包括但不限于： 数据采集与感知技术： 从传感器、日志文件、交易记录到社交媒体反馈，如何有效地捕捉多样化的数据源。 数据存储与管理： 云计算、分布式存储、数据湖等如何应对海量、异构数据的存储挑战，并确保数据的可用性和安全性。 数据处理与分析技术： 批处理、流式处理、数据库技术、人工智能（AI）与机器学习（ML）等如何在海量数据中挖掘模式、关联与趋势。 数据可视化与解读： 如何将复杂的分析结果转化为直观、易懂的图表和报告，帮助决策者快速理解并采纳。 通过本章的学习，读者将建立起对数据时代的基本认知，理解数据价值的源泉，并为后续章节中更深入的探讨奠定坚实的基础。我们将强调，理解数据的本质和驱动力，是迈出“数据赋能”第一步的关键。 第二章：数据驱动决策：从经验主义到精准预判 长期以来，商业决策在很大程度上依赖于经验、直觉和有限的市场调研。然而，这种方法在复杂多变的现代商业环境中，其局限性日益凸显。数据驱动决策的出现，为企业提供了一种更加科学、客观、精准的决策模式，极大地提升了决策的有效性和效率。 本章将深入探讨数据如何在决策过程中扮演核心角色。我们将从以下几个方面进行阐述： 定义问题与目标： 在利用数据驱动决策之前，明确需要解决的商业问题以及期望达成的目标至关重要。我们将指导读者如何将模糊的商业需求转化为可量化、可衡量的数据分析任务。 数据收集与准备： 针对具体决策目标，如何设计数据收集策略，如何进行数据清洗、预处理、特征工程，以确保数据的质量和相关性。 分析方法与模型： 介绍适用于不同决策场景的数据分析方法，包括描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么会发生）、预测性分析（将发生什么）和规范性分析（应该怎么做）。我们将简要介绍常用的统计模型、机器学习算法（如回归、分类、聚类）以及更高级的深度学习模型。 洞察的产生与验证： 如何从数据分析结果中提取有价值的洞察，并设计实验或A/B测试来验证这些洞察的有效性。 决策的落地与迭代： 将数据洞察转化为具体的行动计划，并建立反馈机制，持续监测行动效果，根据新的数据进行决策调整和优化。 我们将通过具体的案例分析，展示数据驱动决策在产品优化、市场营销、客户关系管理、运营效率提升等多个领域的成功应用。例如，一家电商企业如何利用用户行为数据优化商品推荐算法，提升转化率；一家制造企业如何通过设备传感器数据预测故障，减少停机时间；一家零售商如何分析销售数据，优化库存管理，降低损耗。 本章的核心在于，让读者深刻理解数据并非仅仅是“数字”，而是能够揭示规律、预测趋势、指导行动的“决策助手”。我们将强调，成功的数据驱动决策，需要数据科学家、业务分析师和领域专家的紧密协作。 第三章：数据驱动创新：催生新产品、新服务与新模式 创新是企业保持活力的源泉，而数据正成为驱动创新的强大引擎。通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业能够发现未被满足的市场需求，洞察用户痛点，甚至预测未来发展趋势，从而开发出更具竞争力的产品、更贴心的服务，以及更具颠覆性的商业模式。 本章将聚焦于数据在创新过程中的作用，重点探讨： 识别市场机会： 用户需求挖掘： 通过分析用户评论、社交媒体讨论、搜索趋势等，发现消费者潜在的需求和偏好。 竞品分析： 收集和分析竞争对手的产品、定价、营销策略等数据，找出差异化和突破点。 趋势预测： 利用宏观经济数据、行业报告、技术发展趋势等，预测未来的市场走向和新兴需求。 产品与服务优化： 用户体验提升： 基于用户在产品使用过程中的行为数据（点击、停留、转化等），分析痛点，优化界面设计、功能流程，提升用户满意度。 个性化定制： 利用用户画像和偏好数据，提供个性化的产品推荐、内容推送、服务方案，增强用户粘性。 敏捷开发与迭代： 通过小规模试验和快速反馈，将数据洞察融入产品开发的每一个阶段，实现快速迭代和优化。 商业模式的重塑： 从产品销售到服务订阅： 许多企业正从一次性销售产品，转向基于数据提供持续性服务，如软件即服务（SaaS）、按需付费模式。 平台经济与生态系统构建： 数据成为连接供需双方、赋能第三方开发者的核心要素，催生了共享经济、内容平台等新模式。 数据资产化与变现： 探索将企业积累的数据转化为可直接或间接产生经济效益的资产。 我们将通过生动的案例，例如Netflix如何通过分析用户观看数据推荐内容并驱动内容制作，Spotify如何基于用户听歌习惯构建个性化播放列表，以及Uber如何利用实时交通数据优化出行服务，来具体展示数据驱动创新的力量。 本章将鼓励读者跳出思维定势，将数据视为创新的“原材料”和“催化剂”，积极探索利用数据发现新机遇、创造新价值的可能性。 第四章：数据治理与安全：构建信任与可持续发展的基石 在拥抱数据赋能的巨大机遇的同时，我们必须高度重视数据治理与安全问题。海量数据的涌现，伴随着隐私泄露、数据滥用、安全攻击等风险。一个健全的数据治理体系和强大的安全保障能力，是企业能够可持续地利用数据、赢得客户信任的基石。 本章将深入探讨数据治理与安全的核心议题： 数据治理框架： 数据质量管理： 建立数据校验、清洗、监控机制，确保数据的准确性、完整性、一致性。 数据标准与元数据管理： 制定统一的数据定义、格式和命名规范，建立元数据目录，方便数据查找、理解和使用。 数据生命周期管理： 规划数据的收集、存储、使用、归档、销毁等全过程，确保数据的合规性和安全性。 数据所有权与责任： 明确数据的所有权、访问权限和使用责任，建立清晰的职责分工。 数据安全与隐私保护： 数据加密技术： 对敏感数据进行加密，保护数据在传输和存储过程中的安全。 访问控制与身份认证： 实施严格的权限管理和身份验证机制，防止未经授权的访问。 威胁检测与响应： 部署安全监控系统，及时发现和应对数据泄露、网络攻击等安全事件。 合规性要求： 遵循GDPR、CCPA等全球及地区性的数据保护法规，确保企业的数据处理活动符合法律要求。 隐私设计（Privacy by Design）： 在产品和服务的早期设计阶段就融入隐私保护的考量，从源头降低隐私风险。 建立数据信任： 透明化与可解释性： 对于数据的收集和使用方式，应向用户保持透明，并在技术允许的范围内，提高数据分析结果的可解释性。 合规与道德操守： 建立严格的内部数据使用政策和道德准则，确保数据被负责任地使用。 我们将讨论，数据治理与安全并非仅仅是IT部门的职责，而是需要贯穿企业整个组织，并成为企业文化的一部分。一个负责任的数据实践，不仅能够规避风险，更能提升品牌形象，建立客户的长期信任。 第五章：拥抱数据赋能的未来：组织转型与人才培养 成功实施数据赋能并非仅仅是技术和流程的升级，更是一场深刻的组织转型和文化变革。企业需要构建支持数据驱动决策和创新的组织架构，并培养具备数据素养和分析能力的人才队伍。 本章将探讨如何为拥抱数据赋能的未来做好准备： 组织架构的重塑： 设立数据职能部门： 成立数据科学团队、数据分析部门或数据办公室，集中管理和协调数据相关工作。 跨部门协作： 打破部门壁垒，促进业务部门、技术部门、数据团队之间的紧密合作，确保数据价值的有效落地。 数据文化的培育： 在企业内部倡导数据驱动的思维方式，鼓励员工基于数据进行思考和决策。 人才培养与技能提升： 数据素养的普及： 提升全体员工对数据的基本认知和理解能力，使其能够更好地理解和应用数据。 专业人才的吸引与培养： 招募和培养数据科学家、数据工程师、业务分析师等专业人才。 领导力的转型： 领导者需要具备数据洞察能力，能够理解数据驱动战略，并为数据团队提供支持。 技术与战略的协同： 选择合适的技术栈： 根据企业需求选择云平台、大数据工具、AI/ML框架等。 制定数据战略： 将数据赋能的理念融入企业整体发展战略，明确数据应用的优先级和目标。 持续学习与适应： 数据技术和应用发展迅速，企业需要建立持续学习的机制，不断适应新的趋势和挑战。 本书的最后一章，旨在为读者提供一个行动指南，鼓励企业积极主动地进行转型。我们将强调，数据赋能是一个持续演进的过程，需要耐心、投入和持续的努力。拥抱数据赋能，就是拥抱一个更智能、更高效、更具竞争力的未来。 结语 《数据赋能：重塑商业格局的智能引擎》力求为读者提供一个全面而深入的视角，理解数据在当今商业世界中的核心地位。我们希望通过本书，能够激发您对数据潜力的无限想象，并为您在各自的领域中开启数据驱动的变革之旅提供有力的支持。数据无处不在，它的力量正等待被发掘和释放。让我们共同驶向数据赋能的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当有冲击力，深邃的蓝色背景搭配着金色闪烁的数据流，瞬间就吸引了我。我一直对新技术如何重塑传统行业很感兴趣，尤其是在保险这个对我个人生活影响深远的领域。我期待这本书能像一把钥匙，为我打开一扇全新的窗户，让我窥见大数据这个看似抽象的概念，是如何实实在在地影响着保险的方方面面。从产品设计、风险评估，到客户服务、反欺诈，我希望它能提供一些深入的案例分析，而非泛泛而谈。我尤其关心大数据在个性化定价和风险建模方面的应用，这是否意味着未来我们会看到更精准、更符合个人情况的保险产品？又或者，这是否会带来新的隐私担忧和道德困境？作者在书中是否能够平衡技术革新的兴奋感与潜在的社会影响？这些都是我迫切想要了解的。我希望这本书不仅仅是技术层面的解读，更能触及到行业转型背后的人文关怀和社会责任。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初是被这本书的书名所吸引，因为它预示着一种变革的力量。我一直认为，保险业虽然重要，但似乎发展相对缓慢，与当下日新月异的科技进步似乎有些脱节。这本书的出现，无疑为我打开了新的视角。我非常期待能够在这本书中找到答案，了解大数据是如何渗透到保险业的每一个角落，甚至改变其根本运作模式的。从宏观的行业趋势分析，到微观的实际操作层面，我希望它能够提供清晰的脉络和有力的论证。例如，大数据是如何帮助保险公司更准确地评估风险，从而制定出更具竞争力的产品？又或者是，在数字化浪潮下，保险公司如何利用大数据提升客户体验，构建更强的客户粘性？我尤其关注书中是否会探讨大数据带来的挑战，比如数据安全、算法偏见等问题，以及保险业将如何应对这些挑战，确保行业的健康可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到这本书时，我的第一反应是，终于有人把保险业这个沉闷的话题变得有趣起来了！这本书的标题直接点明了主题，大数据，这个词本身就充满了现代感和未来感。我之前对保险的印象大多是繁琐的合同、复杂的条款，以及理赔时的漫长等待。但如果大数据能够彻底改变这些，那将是一场革命。我非常好奇，这本书是如何阐述这种改变的。是通过更智能的风险评估，让我们这些“好客户”能够享受更低的保费？还是通过更高效的理赔流程，让我在最需要的时候能够得到及时的帮助？亦或者，它能帮助保险公司更好地理解我们的需求，推出更贴心、更符合时代发展的创新产品？我希望作者能够以一种通俗易懂的方式，将那些可能晦涩的技术概念解释清楚，让我这个非专业人士也能领略到大数据在保险业中掀起的巨大波澜。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我的脑海中就浮现出无数个关于保险的疑问。我一直觉得，保险产品往往是“一刀切”的设计，很难真正满足每个人的独特需求。而大数据，这个听起来就充满无限可能的技术，是否能够打破这种局限？我迫切地希望这本书能够解答我的疑惑，让我看到大数据是如何为保险业带来个性化、定制化的解决方案。我期待它能深入剖析大数据在风险评估、定价策略、产品创新等方面的实际应用，为我展现一个更智能、更高效、更人性化的保险新时代。我特别想知道，当大数据遇上保险，会擦出怎样的火花？它是否能够让保险变得更易懂、更便捷，真正成为我们生活中的守护者，而不是一个难以捉摸的存在？这本书能否让我对保险业的未来充满信心和期待？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，因为它直接点出了当下最热门的技术趋势与一个相对传统行业的结合。我一直对科技如何驱动商业模式的变革充满好奇，尤其是在金融服务领域。保险业，在我的印象中，一直是一个相对保守的行业，但“大数据”这个词汇的出现，预示着一场深刻的变革正在发生。我希望这本书能够为我揭示这场变革的内在逻辑和具体表现。从风险定价的精准化，到客户服务的智能化，再到产品创新的颠覆性，我期待书中能够有详实的数据和案例支撑，让我看到大数据是如何一步步重塑保险业的各个环节。我更关注的是，这场变革对于我们普通消费者意味着什么？是否意味着更公平的保费，更优质的服务，以及更贴心的保障？这本书是否能够让我对保险业的未来发展有一个更清晰、更具前瞻性的认识？