前言
第一章 大数据的业务机遇
之前自己所接触到的有关大数据，更多的是讲如何获得、提取、数据处理方面的内容。
所以，读这一章的收获是了解实际业务中，大数据所带来的机遇和用处、以及企业该怎么去利用大数据。
新的可获得的数据源：包括结构化数据、半结构化数据（比如由传感器生成的日志文件）、非结构化数据（例如文档文件、社交媒体上发布的帖子、医嘱、服务日志、消费者评价）。
新的数据源带来的可能改变
①由数据驱动的商业改革中，不断冒出的新的数据源，有可能改变组织产生或引导商业的价值。数据使得业者能够深入了解客户的兴趣、爱好、背景以及社交关系，从而优化客户管理的流程。零售商也能够洞察关于产品销售、客户购买行为以及整体市场趋势的信息。
②实时数据提供了最小粒度级别的细节，使得预见性维护、产品性能推荐以及网络优化成为可能。
③移动装备能够给客户提供基于位置的数据信息，从而驱使客户参与实时互动。
④新数据的不断产生，增加了数据的超大容量、多样性和复杂性。传统的数据仓库和商业智能模型无法实时地处理PB级的结构化和非结构化数据。这使得技术创新成为必需，也推动了技术创新的发展。
大数据运动刺激着业务转型
从前：更多的企业和组织是将数据看作一项需要最小化的运营成本
现在及以后：更先进的组织是将数据作为一项战略资产来培育，认为数据需要被获取、清洗、转换、丰富以及分析，从而帮助它们获得可操作的洞见。
体现的趋势：组织试图在整个价值创造过程中获得更多能够利用的数据
（经典案例：沃尔玛的转型）
大数据业务模型成熟度索引
大数据业务模型成熟度索引——作为一种工具，它能够帮助判断组织目前所处的处境，并规划出组织在利用大数据挖掘新的赢利机遇和业务转型机会方面能取得什么样的进展。
业务监督
业务监督也被称为经营绩效管理——利用商业智能和传统数据仓库能力来监督或汇报目前的经营绩效，使用基础的分析方法将低于或高于一般业绩水平的经营区域做上标记，无论什么时候出现状况，都会自动向有关各方发送带有相关信息的警报。
业务监督阶段是大数据之旅的起点，因为已经确认了核心业务流程，捕捉了支持这些主要业务流程的关键业绩指标、维度、参数指标、报告和仪表盘。
业务洞见
在监督的基础上，将业务洞见融入现有的运营和管理系统。
主要是综合利用新的非结构化数据、先进的统计方法、预测性分析、数据挖掘以及实时的数据反馈，识别实质性的、重要的、能够被整合进核心业务流程的可执行的业务洞见。
可以参考的一些做法：
1. 花时间去了解用户是如何利用现有的报告和仪表盘来识别问题和机遇的。了解用户如何处理现有的报告及下载的文件非常关键，它能够让你认识到高级分析和实时数据能够在哪些领域对业务发展产生影响。
2. 了解下那些在第一步中被分析的用户，了解他们是如何使用数据并做出决策的。思考这些问题：他们会如何利用分析得到的结果？他们将采取什么行动？根据分析得到的结果，推断他们会做出怎样的决定。
3. 推出模型或试验项目，将具体的交易数据、新的非结构化数据源和实时数据以及预测性分析方法整合在一起，自动地发掘出被掩藏在数据（洞见）中的潜在问题和未来机遇，提出可行性建议。
（还是要放到具体的项目中去实施，更能检验效果）
业务优化
该阶段是指组织能够运用嵌入式分析自动优化业务流程中的某些部分、将业务运营中的某些部分交给由分析驱动的应用程序，并由应用程序自动优化所选择的业务计划。
做法：
1.以在洞见阶段已开发的多个领域及其建议为出发点，列出可以进行优化的候选领域。根据业务或财务影响、成功的可行性以及相关的建议带来的业绩或效果，对这些建议进行评估。
2. 针对每一个可以进行优化的候选领域，识别其支持性业务问题和决策流程、所需要的数据源和数据的延迟性、分析模型的要求、运营系统和用户体验的要求。
3. 给出价值评估的证据，或者开发一个首选优化候选领域的模型来验证这个业务案例，核实它的财务能力（投资回报率）和性能分析。
数据货币化
在数据货币化阶段，组织利用大数据来寻找新的赢利机会,如：
将客户、产品以及对市场的洞见打包后卖给其他组织（例如运动APP把数据卖给运动服饰零售商）；
将分析方法直接融入产品，创造智能产品（例如智能汽车、电视等）；
利用基于客户行为和倾向分析得到的可执行的洞见和个性化的推荐意见升级客户关系，颠覆性地重新思考用户体验。
有利于数据货币化转型的做法：
1. 选定目标客户以及他们想要的解决方案。
2. 盘点现有的数据资产。
3. 决定在将数据资产转变为目标客户想要的解决方案这一过程中，必要的分析方法、数据丰富以及数据转换的流程。
业务转型
该阶段，组织利用它们获得的对客户使用模式、产品性能以及整个市场的发展趋势的深入性见解来转变业务模式，为新的市场提供新的服务。
简单而言，就是从前期的主要以产品为主的业务模式，转化成后期的更多的以平台、生态环境为主的业务模式——航空公司不只是提供机票购买、还会根据不同时节、不同客户的行为和偏好，提供购票优惠、推荐住宿、租车或其他娱乐服务等。
沿着大数据业务模型成熟度索引不断上升——组织的三个改变
①数据：需要缩减的业务成本→一项需要开发的公司财富
②分析方法：成为公司需要被管理、培养，有时甚至需要用法律进行维护的知识产权。
③决策方法：依赖组织中权威人士的意见→日渐习惯基于数据和分析做决策。
大数据业务模型成熟度观察报告
大数据业务模型成熟度索引的前三个阶段（业务监督、业务洞见、业务优化）集中在组织内部——优化一个组织内部的业务流程。
后两个阶段主要集中在组织外部——根据前三个阶段得到的关于客户、产品以及市场的洞见，创造新的赢利机会。