基本信息
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编辑推荐
《大数据的互联网思维》基于15年的大数据理论探索和实践经验，首次将互联网思维应用于大数据中，并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的“文艺复兴”一样，燃起了一把希望之火，给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。
《大数据的互联网思维》对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程，给出了大数据产品的内容和分类，然后基于“极致”的思维，给出了产品设计的原则和要求。
内容简介
书籍
经济管理学书籍
《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著，记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。
本书共分10章，其中第1章阐述了大数据发展的现状，以及大数据发展需要互联网思维的原因；第2章提出了借鉴互联网思维，大数据可以实现一次“凤凰涅槃”般的新生，从传统IT项目“脱胎换骨”为咨询服务项目；第3章写到大数据将重塑资源格局，未来会成为国家资产，同时将促进理性社会的到来；第4章介绍了大数据的客户体验如何提升，需要明确客户是谁，客户想要什么，笔者指出融入娱乐思维的个性化管家式服务是一种可行之道；第5章介绍了大数据的产品思维，有哪些好的经验可以学习；第6章和第7章分别阐述了如何打造出极致的大数据产品，以及大数据如何进行快速迭代；第8章介绍了大数据的平台思维，同时提出传统的互联网平台升级为拥有智慧的大数据平台是大势所趋；第9章介绍了大数据的跨界会带来什么，提出“大数据×”的概念，指出“大数据×”是“互联网+”的有机组成部分；最后一章笔者对多年收集的大数据实践案例进行了介绍，帮助读者深入了解本书前面提到的理论部分。本书中穿插了许多诙谐的小故事和小案例，能够让读者在轻松、幽默的氛围中快速体会笔者的一些感悟。
与市面上现有的介绍大数据以及互联网思维的书籍不同，本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累，是在实践过程中不断总结出来的，书中许多具体案例都是真实存在并且被广泛使用的。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书。
经济管理学书籍
《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著，记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。
本书共分10章，其中第1章阐述了大数据发展的现状，以及大数据发展需要互联网思维的原因；第2章提出了借鉴互联网思维，大数据可以实现一次“凤凰涅槃”般的新生，从传统IT项目“脱胎换骨”为咨询服务项目；第3章写到大数据将重塑资源格局，未来会成为国家资产，同时将促进理性社会的到来；第4章介绍了大数据的客户体验如何提升，需要明确客户是谁，客户想要什么，笔者指出融入娱乐思维的个性化管家式服务是一种可行之道；第5章介绍了大数据的产品思维，有哪些好的经验可以学习；第6章和第7章分别阐述了如何打造出极致的大数据产品，以及大数据如何进行快速迭代；第8章介绍了大数据的平台思维，同时提出传统的互联网平台升级为拥有智慧的大数据平台是大势所趋；第9章介绍了大数据的跨界会带来什么，提出“大数据×”的概念，指出“大数据×”是“互联网+”的有机组成部分；最后一章笔者对多年收集的大数据实践案例进行了介绍，帮助读者深入了解本书前面提到的理论部分。本书中穿插了许多诙谐的小故事和小案例，能够让读者在轻松、幽默的氛围中快速体会笔者的一些感悟。
与市面上现有的介绍大数据以及互联网思维的书籍不同，本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累，是在实践过程中不断总结出来的，书中许多具体案例都是真实存在并且被广泛使用的。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书。
作译者
段云峰
承担了国内最大电信运营商的数据仓库和大数据中心的设计和建设、运营工作（截止到2015年该系统达到18000TB存储容量，累计投资120亿元），积累了15年的大数据领域的实际工作经验。带领相关的团队，从系统创建到系统运营，开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内唯一的大数据在大企业建设、运营方面的经验。其前后主持设计的文档，有150余册、1200多万字，涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。
秦晓飞
具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
承担了国内最大电信运营商的数据仓库和大数据中心的设计和建设、运营工作（截止到2015年该系统达到18000TB存储容量，累计投资120亿元），积累了15年的大数据领域的实际工作经验。带领相关的团队，从系统创建到系统运营，开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内唯一的大数据在大企业建设、运营方面的经验。其前后主持设计的文档，有150余册、1200多万字，涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。
秦晓飞
具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
目录
01 大数据现状／1
本章描述了大数据的基本概念和特点，指出移动互联网产生的数据，具备更高的商业价值。借助互联网的发展，引出了互联网思维的故事，分析了互联网思维的特点，分享了“天变了”的颠覆理念。最后结合实践经验，给出了大数据需要引入互联网思维进行发展的结论。
1.1 大数据的概念和特点／2
1.2 互联网思维的故事／4
羊毛出在猪身上／4
圈客户/圈眼球／4
1.3 “天变了”／5
用户变了／6
平台变了／8
金融变了／9
营销变了／9
思维变了／10
1.4 大数据为什么需要互联网思维／12
大数据项目不同于传统IT项目／12
大数据产业是咨询服务产业／13
互联网思维是咨询服务产业的法宝／14
大数据“变现”需要互联网思维／15
大数据中“群众的智慧是无穷的”／15
1.5 小结／16
02 堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
本章描述了大数据的基本概念和特点，指出移动互联网产生的数据，具备更高的商业价值。借助互联网的发展，引出了互联网思维的故事，分析了互联网思维的特点，分享了“天变了”的颠覆理念。最后结合实践经验，给出了大数据需要引入互联网思维进行发展的结论。
1.1 大数据的概念和特点／2
1.2 互联网思维的故事／4
羊毛出在猪身上／4
圈客户/圈眼球／4
1.3 “天变了”／5
用户变了／6
平台变了／8
金融变了／9
营销变了／9
思维变了／10
1.4 大数据为什么需要互联网思维／12
大数据项目不同于传统IT项目／12
大数据产业是咨询服务产业／13
互联网思维是咨询服务产业的法宝／14
大数据“变现”需要互联网思维／15
大数据中“群众的智慧是无穷的”／15
1.5 小结／16
02 堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
前言
2015年8月，李克强总理主持召开国务院常务会议，通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，这意味着促进大数据发展正式升级为国家行动方略，成为新的发展方向。
那么，大数据到底应该如何发展呢？目前业界主要聚焦于如何收集和整理各种大数据，在大数据的业务应用和运营等方面实践相对较少。由于大数据尚缺乏完整的理论体系，故大数据产品和应用后续如何发展，仍有待进一步的研究和实践。
笔者基于15年的大数据理论探索和实践经验，首次将互联网思维应用于大数据中，并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的“文艺复兴”一样，燃起了一把希望之火，给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。
本书对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。本书给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程，给出了大数据产品的内容和分类，然后基于“极致”的思维，给出了产品设计的原则和要求。
本书采用通俗的语言，借助形象的比拟，解释了复杂的技术概念。同时通过大量真实的案例，分析了互联网思维如何在大数据项目中具体落地并发挥价值。
笔者实际主持设计、参与了国内电信领域第一个大数据系统的建设和应用工作。该大数据系统容量超过18PB，各类应用成百上千，使用人数超过10万人，指导了企业的“精准化营销和精细化管理”，发挥了巨大作用。
本书内容是笔者在十多年大数据系统建设、应用实践中经验的积累和反思。引入互联网思维，指导大数据行业发展，希望能够对国内大数据从业者提供理论指导。
在编写本书的过程中，获得了业界朋友和公司领导的各种帮助，也希望以此书回报各位的关心和照顾。同时，也感谢家人多年持之以恒的支持！感谢我的妻子，感谢我的孩子！
那么，大数据到底应该如何发展呢？目前业界主要聚焦于如何收集和整理各种大数据，在大数据的业务应用和运营等方面实践相对较少。由于大数据尚缺乏完整的理论体系，故大数据产品和应用后续如何发展，仍有待进一步的研究和实践。
笔者基于15年的大数据理论探索和实践经验，首次将互联网思维应用于大数据中，并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的“文艺复兴”一样，燃起了一把希望之火，给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。
本书对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。本书给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程，给出了大数据产品的内容和分类，然后基于“极致”的思维，给出了产品设计的原则和要求。
本书采用通俗的语言，借助形象的比拟，解释了复杂的技术概念。同时通过大量真实的案例，分析了互联网思维如何在大数据项目中具体落地并发挥价值。
笔者实际主持设计、参与了国内电信领域第一个大数据系统的建设和应用工作。该大数据系统容量超过18PB，各类应用成百上千，使用人数超过10万人，指导了企业的“精准化营销和精细化管理”，发挥了巨大作用。
本书内容是笔者在十多年大数据系统建设、应用实践中经验的积累和反思。引入互联网思维，指导大数据行业发展，希望能够对国内大数据从业者提供理论指导。
在编写本书的过程中，获得了业界朋友和公司领导的各种帮助，也希望以此书回报各位的关心和照顾。同时，也感谢家人多年持之以恒的支持！感谢我的妻子，感谢我的孩子！
书摘
对内服务
大数据运营，在传统企业中，大部分是服务企业内部客户，通过服务于企业内部各个部门的数据分析需求，在实现企业精细化管理的同时，发挥出大数据的作用和价值。这种大数据对内服务的方式，将极大提升企业的内部管理水平，但也需要外部因素（外因）的激励。笔者的感触是，“企业市场的冬天才是大数据的春天”。只有在传统方法无法奏效，企业发展面临瓶颈，市场竞争日趋激烈之时，企业才会被迫转型去依赖大数据，进行精细化管理。而一些企业也许无法等到大数据见效，就悄无声息地消失了。
大数据对内服务的过程，需要渗透到企业内部管理的每个环节，提高企业精细管理和精准营销的水平。同时，随着大数据业务需求的增加，大数据自身的存储、计算资源也需要借助运筹学等方法，进行精细化管理。
1. 渗透到企业内部每个毛孔
大数据在服务企业内部管理之时，可以应用于企业管理的各个角度，渗透到每个毛孔中。举个简单的例子，如果武大郎成立了一家生产及销售烧饼的公司，如何用大数据服务这个企业呢？假设武大郎招聘了10个员工，分别负责面粉采购、和面、制饼、烧烤、售卖等各个环节。首先，武大郎可以通过大数据分析客户到底需要什么样式的烧饼，然后尝试出盐、花椒等辅料的最佳配比数据，生产出最受客户欢迎的烧饼。这是一个不断试错、不断收集数据的过程。根据这个配方，武大郎就可以制定每个生产环节的量化监督指标，例如，发面最好3小时后开始制作烧饼、烧饼烧烤时间固定在40分钟左右等。接下来，武大郎可以将这些数据用于控制产品质量，保证所有的烧饼产品质量一致，避免品质参差不齐。在生产过程中，武大郎也可以积累每个员工的工作数据，用于评估每个员工的工作效率，并对优秀员工进行激励。最后，通过分析生产加工过程中的各种数据，武大郎可以优化生产流程，提高生产效率，将原来一个烧饼的制作周期由10小时缩短到5小时。
2. 精准营销及服务（精准广告营销——DMP模式）
大数据可以用于产品的精准营销。在前面的例子中提到，借助大数据，武大郎可以分析不同客户需要什么不同的产品，进行差异化营销。具体来说，武大郎可以制作红糖烧饼、豆沙烧饼和咸烧饼三种产品，通过数据分析出每种烧饼不同的客户群特征，进行针对性营销。假设小学生喜欢豆沙烧饼，少妇喜欢红糖烧饼，中年男子喜欢咸烧饼，那么武大郎可以在小学生聚集的学校门口，营销豆沙烧饼；在少妇聚集的美容院门口，售卖红糖烧饼；在中年男子聚集的公司门口，售卖咸烧饼。武大郎可以通过大数据分析，发现这些客户群聚集的其他地点，进行针对性精准营销，提高产品的销量。
如同上述例子所示，大数据可以辅助企业找到目标客户，分析目标客户的特征，然后辅助进行精准营销，提高产品销量。当然，这个精准营销的过程一般情况下是分工完成的，有生产烧饼的，有分析客户特征的，有寻找目标客户的，还有做广告宣传的。
这个过程，许多时候是通过一个叫作实时精准竞价系统（RTB，RealTime Bidding）连接在一起的。实时精准竞价系统是一种利用第三方技术，在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。其中包括如下几个部分。
（1）DSP（Demand Side Platform，需求方平台）
需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各种广告交易平台的库存。简单地讲，DSP就是广告主服务平台，广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等。武大郎的销售烧饼需求就在这个平台发布。
（2）SSP（Sell-Side Platform，供应方平台）
供应方平台能够让出版商也介入广告交易，从而使他们的库存广告可用。通过这一平台，出版商希望他们的库存广告可以获得最高的有效每千次展示费用，而不必以低价销售出去。这个是宣传媒介聚集的平台，如各种网站以及各类App等。
（3）AdExchange（广告交易平台）
一个开放的、能够将出版商和广告商联系在一起的在线广告市场（类似于股票交易所）。交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存，只要出版商想要提供的，都可以在里面找到。
（4）DMP（Data-Management Platform，数据管理平台）
数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据，更方便地使用第三方数据，增强他们对所有这些数据的理解。DMP往往建立在大数据基础上，进行客户行为分析工作，给出客户的精准特征需求，让广告匹配最合适的受众，并在尽可能高精度匹配二者的过程中，完成商业价值变现。DMP承担的作用最类似大脑，能存储知识，并对各类知识进行分析与解读。
有了实时精准竞价系统之后，客户（受众）就可以收到自己感兴趣的个性化广告，而不再是千篇一律的大众广告。这也提高了广告产品的营销成功率。
3. 大数据的运筹学
前文已述，大数据本身就是一种资产，具有价值。由于大数据的存储资源和计算资源是有限的，在大数据的应用极其丰富之后，必然会出现“资源争用”等问题。这时，可以借鉴运筹学的方法，科学排布大数据的存储资源和计算资源，保证最紧要的业务应用能够优先获取资源，并优先产生计算结果。
大数据运营，在传统企业中，大部分是服务企业内部客户，通过服务于企业内部各个部门的数据分析需求，在实现企业精细化管理的同时，发挥出大数据的作用和价值。这种大数据对内服务的方式，将极大提升企业的内部管理水平，但也需要外部因素（外因）的激励。笔者的感触是，“企业市场的冬天才是大数据的春天”。只有在传统方法无法奏效，企业发展面临瓶颈，市场竞争日趋激烈之时，企业才会被迫转型去依赖大数据，进行精细化管理。而一些企业也许无法等到大数据见效，就悄无声息地消失了。
大数据对内服务的过程，需要渗透到企业内部管理的每个环节，提高企业精细管理和精准营销的水平。同时，随着大数据业务需求的增加，大数据自身的存储、计算资源也需要借助运筹学等方法，进行精细化管理。
1. 渗透到企业内部每个毛孔
大数据在服务企业内部管理之时，可以应用于企业管理的各个角度，渗透到每个毛孔中。举个简单的例子，如果武大郎成立了一家生产及销售烧饼的公司，如何用大数据服务这个企业呢？假设武大郎招聘了10个员工，分别负责面粉采购、和面、制饼、烧烤、售卖等各个环节。首先，武大郎可以通过大数据分析客户到底需要什么样式的烧饼，然后尝试出盐、花椒等辅料的最佳配比数据，生产出最受客户欢迎的烧饼。这是一个不断试错、不断收集数据的过程。根据这个配方，武大郎就可以制定每个生产环节的量化监督指标，例如，发面最好3小时后开始制作烧饼、烧饼烧烤时间固定在40分钟左右等。接下来，武大郎可以将这些数据用于控制产品质量，保证所有的烧饼产品质量一致，避免品质参差不齐。在生产过程中，武大郎也可以积累每个员工的工作数据，用于评估每个员工的工作效率，并对优秀员工进行激励。最后，通过分析生产加工过程中的各种数据，武大郎可以优化生产流程，提高生产效率，将原来一个烧饼的制作周期由10小时缩短到5小时。
2. 精准营销及服务（精准广告营销——DMP模式）
大数据可以用于产品的精准营销。在前面的例子中提到，借助大数据，武大郎可以分析不同客户需要什么不同的产品，进行差异化营销。具体来说，武大郎可以制作红糖烧饼、豆沙烧饼和咸烧饼三种产品，通过数据分析出每种烧饼不同的客户群特征，进行针对性营销。假设小学生喜欢豆沙烧饼，少妇喜欢红糖烧饼，中年男子喜欢咸烧饼，那么武大郎可以在小学生聚集的学校门口，营销豆沙烧饼；在少妇聚集的美容院门口，售卖红糖烧饼；在中年男子聚集的公司门口，售卖咸烧饼。武大郎可以通过大数据分析，发现这些客户群聚集的其他地点，进行针对性精准营销，提高产品的销量。
如同上述例子所示，大数据可以辅助企业找到目标客户，分析目标客户的特征，然后辅助进行精准营销，提高产品销量。当然，这个精准营销的过程一般情况下是分工完成的，有生产烧饼的，有分析客户特征的，有寻找目标客户的，还有做广告宣传的。
这个过程，许多时候是通过一个叫作实时精准竞价系统（RTB，RealTime Bidding）连接在一起的。实时精准竞价系统是一种利用第三方技术，在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。其中包括如下几个部分。
（1）DSP（Demand Side Platform，需求方平台）
需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各种广告交易平台的库存。简单地讲，DSP就是广告主服务平台，广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等。武大郎的销售烧饼需求就在这个平台发布。
（2）SSP（Sell-Side Platform，供应方平台）
供应方平台能够让出版商也介入广告交易，从而使他们的库存广告可用。通过这一平台，出版商希望他们的库存广告可以获得最高的有效每千次展示费用，而不必以低价销售出去。这个是宣传媒介聚集的平台，如各种网站以及各类App等。
（3）AdExchange（广告交易平台）
一个开放的、能够将出版商和广告商联系在一起的在线广告市场（类似于股票交易所）。交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存，只要出版商想要提供的，都可以在里面找到。
（4）DMP（Data-Management Platform，数据管理平台）
数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据，更方便地使用第三方数据，增强他们对所有这些数据的理解。DMP往往建立在大数据基础上，进行客户行为分析工作，给出客户的精准特征需求，让广告匹配最合适的受众，并在尽可能高精度匹配二者的过程中，完成商业价值变现。DMP承担的作用最类似大脑，能存储知识，并对各类知识进行分析与解读。
有了实时精准竞价系统之后，客户（受众）就可以收到自己感兴趣的个性化广告，而不再是千篇一律的大众广告。这也提高了广告产品的营销成功率。
3. 大数据的运筹学
前文已述，大数据本身就是一种资产，具有价值。由于大数据的存储资源和计算资源是有限的，在大数据的应用极其丰富之后，必然会出现“资源争用”等问题。这时，可以借鉴运筹学的方法，科学排布大数据的存储资源和计算资源，保证最紧要的业务应用能够优先获取资源，并优先产生计算结果。
