所评图书：

书名：《智能数据：如何挖掘高价值数据》

作者：（德）比约恩·布劳卿、拉斯·拉克、托马斯·拉姆什

译者：王盛男

出版社：中信出版集团

出版日期：2017年9月

 

大数据究竟有多重要？很多企业在感受到大数据革命的价值之前，更先体会到了沮丧。数据洪流意味着惊人的成本耗费，更棘手的是，企业没有能力处理海量数据。当然，今时今日，企业不可能开倒车，完全摒弃数据，但不能带来价值甚至不能有效处理的数据，其意义甚至比不上“鸡肋”。

比约恩·布劳卿是全球著名的管理咨询企业、数字咨询企业罗兰贝格管理咨询公司的高级合伙人，他曾一手创建了罗兰贝格的数字中枢，对于数字化营销有着深刻的洞察。他与麦德龙集团首席组合战略专家拉斯·拉克、德国著名财经记者、《经济学人》特约编辑托马斯·拉姆什合著的《智能数据：如何挖掘高价值数据》一书就分析指出，对于亚马逊、阿里巴巴之外的绝大多数的非巨头、非跨界企业来说，要走出“大数据带来的失望”，就应当正确地整合数据，做到物尽其用，建立起“智能数据”体系。

书作者解释指出，智能数据的出发点是，“在不增加技术、人员和资金投入的情况下，高效地利用客户数据信息”。这本书深入探讨了企业应当如何建立和适应智能数据体系。全书第一部分探讨了数据使用的现状，即普遍的数据过载现象，以至于引起了相当程度的失望。书作者也强调提出，无论身处哪个行业，而今企业如果完全不关注数据，也是不可行的——数据分析、数据挖掘、数据应用，在方方面面的行业中都得到了广泛的体现。

智能数据相比一般意义上的大数据，将不再试图搜集并聚合所有可得数据，而是经过有效测试和客户许可获得必要数据，然后为具体应用提出算法（而非穷尽数据运算能力），提出灵活的数据基础结构。书中第二部分勾画了一个分为5步的循环流程，指导企业构建起一个基于智能数据前提的，市场营销和企业运营的自学习系统，即提出假设，提出正确问题-竞选数据，使用正确的问题-客户细分，理解客户-独特的销售主张，持续优化产品-询问客户需求，在对的时间提供正确的信息。

这其中，企业领导者、数据部门负责人需要努力克服获得大而全的数据的冲动。书作者指出，基于现有30%的数据以及既有的数据质量开展数据分析，就可以获得比较好的数据分析结果。而在谈到客户细分、理解客户的步骤时，书作者给出了分层聚类分析、划分聚类分析、密度聚类分析、模糊聚类分析等方法的介绍。

全书第三部分展示了现实图景，通过欧美市场上的诸多案例，描述了先进的智能数据企业是如何做到借助数据分析技术，密切服务用户，建立协同性的客户管理关系，最终达成企业与用户双赢的。尤其值得一提的是，书作者根据案例，梳理出了企业将贸易伙伴转变为数据伙伴，也就是通过新型的信息中介共同提高客户潜力的方法思路。这种实践的有效性获得了越来越多的验证，就拿中国互联网市场来说，腾讯和阿里巴巴都致力于成为数据平台，打造了相当广泛的数据合作同盟。

《智能数据：如何挖掘高价值数据》书中第四部分和第五部分给出了智能数据企业的领导、经营方法论。首先，企业领导者、经营者以及创业者要转变工业时代的经营逻辑，不要致力于杜绝错误，而是要通过错误去发现问题、基于问题去寻求解决方案，将解决方案转化为新产品。也就是说，智能数据本身，不能以“非黑即白”、求全责备的逻辑运行。很多情况下，交付运行和解决问题的速度，重要性远远大于质量。其次，要推动企业在智能数据体系建设、运行中实现自学习、自我调整，领导者、经营者要懂得放权，鼓励各部门、各层级员工站在客户视角思考问题，自行赋权、协作以优化客户体验，识别出与企业定位适配的发展条件，想办法改善现有的发展情况。

领导者在这其中应主要起到为员工行动创造资源、权限和空间，而不必是每项行动的审批者。第三，为了提高智能数据体系运转的效率，使得组织更加灵活，要选择正确的组织构架、流程和技术，引入智能数据循环流程，建立智能化的激励系统，逐步实现智能化配置资源、引进技术的体系。第四，要根据企业规模、所处行业领域和竞争情况，科学的配置智能数据团队，包括战略规划官、数据科学家、变革管理经理和项目经理。