- 1
- Chủ đề
- 3.7K
- Lượt xem
- 1
- Tệp tải
https://mocthu.ceeland.com/books/big-data-cho-nha-quan-ly-22904
EBOOKPDFHoàn Thành
Big Data Cho Nhà Quản Lý
Thông tin sách
- Tác giả
- Atal Malviya,
Có thể bạn cũng thích
Tải ebook về máyChọn định dạng phù hợp với thiết bị của bạn
Nội dung
“Bất kỳ vị CEO nào cũng cần có khả năng đặt ra một câu hỏi liên quan đến việc kết nối dữ liệu xuyên suốt tổ chức, có khả năng điều hành hiệu quả một công ty, và đặc biệt cần có khả năng phản ứng tốt trước những sự kiện bất ngờ. Phần lớn các tổ chức đều thiếu năng lực kết nối toàn bộ dữ liệu với nhau,” theo nhận định của Tim Berners-Lee, người phát minh ra World Wide Web.
Trong kỷ nguyên mạng ngày nay, các doanh nghiệp và tổ chức thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ rất nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, lưu lượng truy cập web, file lưu trữ trong hệ thống, thông tin phản hồi của khách hàng, hoạt động của nhân viên… Đó chính là dữ liệu lớn (big data), một loại hình dữ liệu có khối lượng lớn, đa dạng, đổ về doanh nghiệp với tốc độ rất cao và vô cùng phức tạp. Dữ liệu lớn bày ra trước mắt cấp quản lý trong các doanh nghiệp và tổ chức cả cơ hội và thách thức. Khi tận dụng triệt để dữ liệu lớn, họ sẽ hiểu khách hàng của mình hơn, cắt giảm chi phí, tối ưu hóa sản phẩm/dịch vụ, xây dựng quy trình thông minh hơn…
Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng mới chỉ có một phần nhỏ của dữ liệu lớn được phân tích nhằm rút ra những thông tin có ý nghĩa. Các doanh nghiệp và tổ chức vẫn còn vô số cơ hội để chinh phục loại dữ liệu này. Nhưng làm thế nào để khai thác dữ liệu lớn?
Chìa khóa cho nan đề này chính là Big data cho nhà quản lý. Đây là một cuốn sách không thiên về kỹ thuật, hướng dẫn các cấp quản lý, lãnh đạo trong doanh nghiệp và tổ chức cách triển khai thực hiện các dự án dữ liệu lớn nhằm tạo ra giá trị bền vững. Thông qua cuốn sách này, các nhà quản lý sẽ nắm trong tay:
Một khi đã được trang bị đầy đủ, các nhà quản lý sẽ sẵn sàng chinh phục dữ liệu lớn nhằm mang lại giá trị cho doanh nghiệp và tổ chức của mình. Lời khuyên cuối cùng của các chuyên gia là phải đảm bảo giá trị mà dự án dữ liệu lớn tạo ra phải lớn hơn chi phí triển khai. Đó là điều quyết định thành công của nhà quản lý trong việc tận dụng dữ liệu lớn.
Mục lục:
Lời nói đầu
1. GIỚI THIỆU
Đối với nhà quản lý
Một cuốn sách không chuyên sâu về kỹ thuật
Bố cục sách
2. CUỘC CÁCH MẠNG DỮ LIỆU LỚN
Các quyết định và quá trình tạo giá trị dựa trên dữ liệu
Lịch sử dữ liệu và Dữ liệu lớn
Dữ liệu và phân tích
Phân tích dữ liệu và thống kê
Phân tích dữ liệu và điện toán
Tìm kiếm trên mạng với Google
Phân tích Dữ liệu lớn trên đám mây
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu lớn
Tóm tắt
3. KIẾN TẠO GIÁ TRỊ TỪ DỮ LIỆU LỚN
Các yếu tố thúc đẩy giá trị trong tổ chức thương mại
Giá trị thị trường và các giá trị phi tài chính
Các khoản đầu tư vào nơi Dữ liệu lớn có thể tạo ra giá trị
Tóm tắt
4. CÁC KỸ THUẬT VÀ GIẢI PHÁP DỮ LIỆU LỚN
Phân tích Dữ liệu lớn
Các kỹ thuật phân tích dữ liệu
Tóm tắt
5. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH C-ADAPT
Thiết kế và triển khai mô hình
Mô hình C-ADAPT trong quá trình kiến tạo giá trị
Bảng tính C-ADAPT
Tóm tắt
6. CÁC TRƯỜNG HỢP VÍ DỤ ĐIỂN HÌNH VỀ DỮ LIỆU LỚN
Ooredoo (tên cũ là Qtel)
Domino’s Pizza
Công ty kinh doanh phần mềm chống virus hàng đầu
Gate Gourmet
Tesco
Hãng hàng không Delta Airlines
Intel
TXU Energy
OmedaRx
John Deere
Airbnb
Walmart
Huffington Post
Tóm tắt
7. NHỮNG NGƯỜI THỰC HÀNH NÓI GÌ
Dữ liệu lớn là quan trọng – rất quan trọng!
Giá trị chính từ Dữ liệu lớn
Các thách thức khi triển khai dự án Dữ liệu lớn
Tóm tắt
8. KẾT LUẬN VÀ BÀN LUẬN
Thông tin tác giả:
Atal Malvitya là CEO của vườn ươm khởi nghiệp Spark 10 và là giảng viên thỉnh giảng của chương trình Đào tạo Lãnh đạo Ashridge thuộc Trường Kinh doanh Quốc tế Hult, Anh Quốc. Là một nhà cách tân giàu nhiệt huyết về nhiều đề tài khác nhau, bao gồm tinh thần doanh nhân, đầu tư khởi nghiệp, kiến tạo giá trị, dữ liệu lớn, blockchain, máy học, và trí tuệ nhân tạo.
Tiến sĩ Mike Malmgren là Phó Giáo sư của chương trình Đào tạo Lãnh đạo Ashridge thuộc trường Kinh doanh Quốc tế Hult, Anh Quốc và Đại học Linkoping, Thụy Điển. Ông quan tâm đến lĩnh cực đổi mới chiến lược và kiến tạo giá trị trong doanh nghiệp. Ngoài ra, Mike còn có nhiều năm kinh nghiệm trên cương vị Giám đốc Điều hành cho một số công ty công nghệ ở Thụy Điển, Mỹ, Australia, và Anh Quốc.
Trích đoạn sách:
Thế giới kinh doanh đã thay đổi rất nhiều trong 150 năm qua. Đặc biệt là trong 20-30 năm qua, những đổi mới sáng tạo về công nghệ đã cho phép các lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra được những quyết định quan trọng một cách nhanh chóng và hiệu quả dựa trên những điểm bằng chứng (dữ liệu) vững chắc.
Giờ đây các lãnh đạo doanh nghiệp có thể tiếp cận với nguồn thông tin và tin tức tình báo nhiều hơn bao giờ hết, đến độ hầu như không còn chỗ cho những giả định và phán đoán mò. Các doanh nghiệp và khách hàng hiện đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, và doanh nghiệp có nguồn lực để lưu trữ, sử dụng, cũng như phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ này một cách nhanh chóng. Nhiều gã khổng lồ công nghệ như Oracle và SAP đang giúp các doanh nghiệp xây dựng các bộ công cụ tình báo doanh nghiệp (business intelligence – BI) để đưa vào các hệ thống cơ bản của họ, và các hệ thống tình báo doanh nghiệp của họ cũng đang hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đưa ra những lựa chọn thông minh và ra quyết định dựa trên cơ sở thông tin đầy đủ. Chẳng hạn, các nhà bán lẻ như Tesco ở Anh và Walmart ở Mỹ đã không còn phụ thuộc vào chiến lược “giảm giá thành, tăng doanh số” áp dụng chung cho tất cả khách hàng, mà hiện đã bắt đầu chuyển sang thu thập và phân tích hành vi chi tiêu của khách hàng để có thể gửi những thông tin mời chào mua hàng được đo ni đóng giày riêng cho từng nhóm khách hàng. Nếu bạn mua hàng trực tuyến trên Tesco hoặc sử dụng thẻ câu lạc bộ Tesco để nhận được các chương trình khuyến mãi, thì bạn sẽ nhận được phiếu giảm giá cho các sản phẩm mà bạn sử dụng nhiều hơn, hoặc có thể muốn sử dụng trong tương lai. Tesco không chỉ biết gia đình bạn cần bao nhiêu chai sữa mỗi tuần, mà còn biết bạn có thể sẽ quan tâm đến loại sản phẩm mới nào. Sở dĩ họ làm được như vậy là vì sử dụng các thuật toán lập hồ sơ người dùng thông minh dựa trên bộ công cụ tình báo doanh nghiệp.
Công ty Cổ phần Sách Thái Hà trân trọng giới thiệu!
***Cuốn sách "Big Data Cho Nhà Quản Lý" được viết bởi Atal Malviya và Mike Malmgren, nhằm cung cấp cho các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp những kiến thức thiết yếu về cách khai thác dữ liệu lớn (Big Data) để tạo ra giá trị thực tiễn trong tổ chức. Tác phẩm không đi sâu vào các khía cạnh kỹ thuật mà tập trung vào việc hướng dẫn các cấp quản lý cách triển khai và sử dụng Big Data để cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Sách bắt đầu với việc giới thiệu về dữ liệu lớn và lịch sử phát triển của nó, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết nối dữ liệu trong toàn bộ tổ chức. Tác giả cũng giới thiệu mô hình C-ADAPT, một phương pháp đặc biệt để quản lý thành công các dự án dữ liệu lớn.
Cuốn sách cung cấp nhiều nghiên cứu tình huống từ các doanh nghiệp nổi tiếng như Walmart, Intel, Airbnb, và nhiều công ty khác. Những ví dụ này minh họa cách mà các tổ chức đã thành công trong việc áp dụng dữ liệu lớn để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, cắt giảm chi phí, và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Review & Đánh Giá
"Big Data Cho Nhà Quản Lý" là một cuốn sách hữu ích cho các nhà quản lý muốn tìm hiểu cách áp dụng dữ liệu lớn trong tổ chức của mình mà không cần kiến thức chuyên sâu về công nghệ. Cuốn sách nổi bật với cách tiếp cận thực tế và những bài học từ các doanh nghiệp thành công. Mô hình C-ADAPT được trình bày trong sách cung cấp một khung làm việc cụ thể, giúp các nhà quản lý hiểu rõ cách thức triển khai dự án dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
Tuy nhiên, cuốn sách cũng nhấn mạnh rằng việc triển khai dữ liệu lớn phải được cân nhắc kỹ lưỡng về mặt chi phí và giá trị mang lại. Điều này giúp đảm bảo rằng các dự án dữ liệu lớn không chỉ là một xu hướng công nghệ mà là một yếu tố chiến lược thực sự mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.
Tổng thể, "Big Data Cho Nhà Quản Lý" là một tài liệu quan trọng cho những ai muốn bắt đầu hành trình khai thác dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và hiệu quả hơn.
Có thể bạn cũng thích