一个门店、一个品牌的生存都不能仅仅依靠自己的数据。当下基于互联网基础的社交媒 体、论坛、电子商务及移动电子商务数据给我们提供了很多可能的资源。我从不同角度，简 单阐释一下这个问题。 如果从大的角度来谈化妆品行业的整体发展趋势及哪些品类会成为消费者期盼的商品， 互联网就给了我们很好的答案。 在10年前，中国还没有男士护肤的概念和市场，但是到今天男士护肤品已经是一个很大 的市场。如果我们回溯到十年前，互联网的论坛讨论就是男士护肤市场起步的端倪。因为有 一些消费者由于和欧美国家的接触，他们比化妆品市场从业人员更敏感，他们首先发现了男 士护肤市场的商机与需求。所以通过大数据的检测你可能会遇到行业可能的机会。 从小的角度来看，大数据的运用，我在一个城市开店，我只想知道什么样的东西受消费 者的喜爱，未来的市场变化趋势是怎样的？这个时候电子商务和移动电子商务的数据就给了 我们很好的答案。 我们可以通过分布式网络爬虫技术，直接爬取互联网数据。当你覆盖足够多的电子商务 平台，你就很容易知道哪类产品、哪类品牌甚至某个单品在哪个城市的销售状况。我甚至可 以通过精准的计算技术，更好的了解我们商业合作与竞争的利益 如果再深一层，面对一个个体，我应该给哪些人推送精准营销或者说一个产品面世后它 在互联网的美誉度是怎么样的，有没有可能出现重大安全问题，需婴产品方做怎样的调整 这些东西都不是我们自身的数据能解决的而是需要外部的数据辅助我们做决策。 举几个非化妆品行业的例子。搜索网站谷歌通过人们在网上的搜索记录完成流感的预测 谷歌每天都会收到来自全球超过30亿条的各种搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮 助它预测流感的传染程度。 我们要注意到大数据运用的创新之处。谷歌不是通过疾控中心和医院的数据来预测传染 病，它是通过搜索指令的数据资源来预测传染病的流行程度。也就是说谷歌在用自身业务产 生的数据，拿出去解决其他地方的重大问题。 再举一个非常典型的例子，告诉大家我们的数据要流动起来，才能发挥更大的价值。 国家电网每年会发布两个指数一个是重工业用电指数，一个是轻工业用电指数，这两个 指数是整个中国工业制造业的睛雨表。如果将国家电网的数据和用水的数据结合起来，这些 数据产生更大的价值。如果把用水和用电的数据结合运用到个人住户，则可以给公安部门维 护社会稳定起到积极作用。 公安部门可以通过异常的用水及用电数据判断哪些住宅是传销聚集地。因为传销三、四 十个人挤在一个小房子里，用水量是超过正常范围的。 同时，用水用电数据为国家安全委员会维护稳定和反恐有重大意义。我们国家有一些被 列入黑名单的恐怖分子，这些人一旦发生了不正常的移动或者居住地用水用电发生异常，公 安部门需要第一时间实地走访，堂据情况。 此外，用水用电的数据是所有银行为中小企业发放贷款的重要依据。众所周知，中小企 业的财报数据都不太真实，银行在为他们做风险评估的时候，基本不看财报，而是看企业的 用水用电数据以及交管委的摄像头记录的货车进出数据，判断企业的整体规模及信贷风险。 所以，我再次强调大数据创新的核心是怎么样把自己的数据拿出去支持其他行业以及 如何用其他行业的数据支持自己做决策
21 一个门店、一个品牌的生存都不能仅仅依靠自己的数据。当下基于互联网基础的社交媒 体、论坛、电子商务及移动电子商务数据给我们提供了很多可能的资源。我从不同角度，简 单阐释一下这个问题。 如果从大的角度来谈化妆品行业的整体发展趋势及哪些品类会成为消费者期盼的商品， 互联网就给了我们很好的答案。 在10年前，中国还没有男士护肤的概念和市场，但是到今天男士护肤品已经是一个很大 的市场。如果我们回溯到十年前，互联网的论坛讨论就是男士护肤市场起步的端倪。因为有 一些消费者由于和欧美国家的接触，他们比化妆品市场从业人员更敏感，他们首先发现了男 士护肤市场的商机与需求。所以通过大数据的检测你可能会遇到行业可能的机会。 从小的角度来看，大数据的运用，我在一个城市开店，我只想知道什么样的东西受消费 者的喜爱，未来的市场变化趋势是怎样的？这个时候电子商务和移动电子商务的数据就给了 我们很好的答案。 我们可以通过分布式网络爬虫技术，直接爬取互联网数据。当你覆盖足够多的电子商务 平台，你就很容易知道哪类产品、哪类品牌甚至某个单品在哪个城市的销售状况。我甚至可 以通过精准的计算技术，更好的了解我们商业合作与竞争的利益。 如果再深一层，面对一个个体，我应该给哪些人推送精准营销或者说一个产品面世后它 在互联网的美誉度是怎么样的，有没有可能出现重大安全问题，需要产品方做怎样的调整， 这些东西都不是我们自身的数据能解决的而是需要外部的数据辅助我们做决策。 举几个非化妆品行业的例子。搜索网站谷歌通过人们在网上的搜索记录完成流感的预测。 谷歌每天都会收到来自全球超过30亿条的各种搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮 助它预测流感的传染程度。 我们要注意到大数据运用的创新之处。谷歌不是通过疾控中心和医院的数据来预测传染 病，它是通过搜索指令的数据资源来预测传染病的流行程度。也就是说谷歌在用自身业务产 生的数据，拿出去解决其他地方的重大问题。 再举一个非常典型的例子，告诉大家我们的数据要流动起来，才能发挥更大的价值。 国家电网每年会发布两个指数一个是重工业用电指数，一个是轻工业用电指数，这两个 指数是整个中国工业制造业的晴雨表。如果将国家电网的数据和用水的数据结合起来，这些 数据产生更大的价值。如果把用水和用电的数据结合运用到个人住户，则可以给公安部门维 护社会稳定起到积极作用。 公安部门可以通过异常的用水及用电数据判断哪些住宅是传销聚集地。因为传销三、四 十个人挤在一个小房子里，用水量是超过正常范围的。 同时，用水用电数据为国家安全委员会维护稳定和反恐有重大意义。我们国家有一些被 列入黑名单的恐怖分子，这些人一旦发生了不正常的移动或者居住地用水用电发生异常，公 安部门需要第一时间实地走访，掌握情况。 此外，用水用电的数据是所有银行为中小企业发放贷款的重要依据。众所周知，中小企 业的财报数据都不太真实，银行在为他们做风险评估的时候，基本不看财报，而是看企业的 用水用电数据以及交管委的摄像头记录的货车进出数据，判断企业的整体规模及信贷风险。 所以，我再次强调大数据创新的核心是怎么样把自己的数据拿出去支持其他行业以及 如何用其他行业的数据支持自己做决策
大数据的商业实践 将大数据用于品牌商业分折的时候，有三点和以前不一样 第一，我们所有的分析都是全样的数据而不是抽样的数据。从某种意义上讲，世界上没 有全样数据，我们所能堂拥的都只是部分，但从另一个意义上讲，我们团队能够监控到大量 的电子商务及手机移动终端的数据。这些数据不再与以前做数据分析时，到某几家店，通过 某几个产品的试用和观密得出的据一样。因此大数据时代的数据分析报告，比以前更细」 更高速、更高准确率 第一，大数据的分析包括很多非结构化的数据。做移动申子商条的人会知道，我们除 了关注日常销售、生产等结构化的数据之外，还会非常看重商品在社交媒体上的影响力如何， 品牌的粉丝影响力如何。所以每一件商品的美誉度如何以及在论坛上遭遇的舆情危机等都可 以通过非结构化的数据分析获得认识。 第三，我们所有的数据都是关联的数据。我们要打通一个用户、 一款产品在不同社交 媒体上的购买行为、浏览行为及被收藏被评价行为，从而获得更全面的认知，同时发现产品 从A平台到B平台的商业机会。 我建议有条件的品牌商及经营者要实现外部数据的战略储备。我们团队的数据其实来自 两方面：一个是自有数据的积累，二是公开数据的爬取。现在的这些数据对于我们将来做扩 展包括趋势分析、竞争品牌的分析及了解用户做精准营销等意义重大。 在了解用户的时候，我们需要进行全面了解。我们不仅要了解他的购买测览记录，还要 了解他的时间和空间轨迹等。我们给很多品牌商做过服务，你对同一个对象在不同时间点给 他推送广告的打开率可以相差10几倍。此外，了解一个用户的行为轨迹，也能让你做到精准 的广告投放和店铺选址。 很多人在运用大数据营销的时候，会步入逻辑结构的误区。一般我们理解的大数据营销 是产品经理会通过思考去想像，我的产品适合什么层次的消费者，而企业的老总会思考我的 产品选择哪个明星做代言。有了这些想法之后，品牌才会根据媒体、销售渠道及电子商务数 据找到它们想要的的代言人。这样的大数据营销在逻辑上是不正确的，因为他太强烈的依赖 于产品经理对产品的定位。 而正确的大数据营销是首先找到自己产品和竞争产品的已有用户以及对这些产品表达 过兴趣、发表过评价的几万人甚至是几十万人。然后在通过分析这几十万人从事的职业、感 兴趣的电视节目、关注的明星、日常浏览哪些论坛的数据结论，选择与品牌形象及消费定位 匹配的代言人，进行点对点的精准营销。 在这样的设计流程中，产品经理和企业决策者的重要性体现在他们凭借敏锐的直觉， 将适合消费者使用的产品设计出来。一件产品问世，就像一个小孩出生，他已经是活生生的 生命个体，父母已经无法再改变他。在这种情况下，父母对他的理解，都比不上他在成长 过程中自身生命力的勃发。许多父母会希望小孩子做各种事情，为小孩贴上标签。但真正成 功的父母，总是会从小孩的成长过程中看到惊喜。同样的每一件产品有了自己的生命力， 它在面对市场的时候会遇到各种评价，我们利用这些大数据的分析能比产品经理更多知道 件产品它真正的目标用户在哪里，它他真正需要的广告投放在哪里。 22
22 大数据的商业实践 将大数据用于品牌商业分析的时候，有三点和以前不一样： 第一，我们所有的分析都是全样的数据而不是抽样的数据。从某种意义上讲，世界上没 有全样数据，我们所能掌握的都只是部分，但从另一个意义上讲，我们团队能够监控到大量 的电子商务及手机移动终端的数据。这些数据不再与以前做数据分析时，到某几家店，通过 某几个产品的试用和观察得出的数据一样。因此大数据时代的数据分析报告，比以前更细、 更高速、更高准确率 第二，大数据的分析包括很多非结构化的数据。做移动电子商务的人会知道， 我们除 了关注日常销售、生产等结构化的数据之外，还会非常看重商品在社交媒体上的影响力如何， 品牌的粉丝影响力如何。所以每一件商品的美誉度如何以及在论坛上遭遇的舆情危机等都可 以通过非结构化的数据分析获得认识。 第三，我们所有的数据都是关联的数据。我们要打通一个用户、 一款产品在不同社交 媒体上的购买行为、浏览行为及被收藏被评价行为，从而获得更全面的认知，同时发现产品 从A平台到B平台的商业机会。 我建议有条件的品牌商及经营者要实现外部数据的战略储备。我们团队的数据其实来自 两方面：一个是自有数据的积累，二是公开数据的爬取。现在的这些数据对于我们将来做扩 展包括趋势分析、竞争品牌的分析及了解用户做精准营销等意义重大。 在了解用户的时候，我们需要进行全面了解。我们不仅要了解他的购买浏览记录，还要 了解他的时间和空间轨迹等。我们给很多品牌商做过服务，你对同一个对象在不同时间点给 他推送广告的打开率可以相差10几倍。此外，了解一个用户的行为轨迹，也能让你做到精准 的广告投放和店铺选址。 很多人在运用大数据营销的时候，会步入逻辑结构的误区。一般我们理解的大数据营销 是产品经理会通过思考去想像，我的产品适合什么层次的消费者，而企业的老总会思考我的 产品选择哪个明星做代言。有了这些想法之后，品牌才会根据媒体、销售渠道及电子商务数 据找到它们想要的的代言人。这样的大数据营销在逻辑上是不正确的，因为他太强烈的依赖 于产品经理对产品的定位。 而正确的大数据营销是首先找到自己产品和竞争产品的已有用户以及对这些产品表达 过兴趣、发表过评价的几万人甚至是几十万人。然后在通过分析这几十万人从事的职业、感 兴趣的电视节目、关注的明星、日常浏览哪些论坛的数据结论，选择与品牌形象及消费定位 匹配的代言人，进行点对点的精准营销。 在这样的设计流程中， 产品经理和企业决策者的重要性体现在他们凭借敏锐的直觉,， 将适合消费者使用的产品设计出来。一件产品问世，就像一个小孩出生，他已经是活生生的 生命个体，父母已经无法再改变他。在这种情况下，父母对他的理解， 都比不上他在成长 过程中自身生命力的勃发。许多父母会希望小孩子做各种事情，为小孩贴上标签。但真正成 功的父母，总是会从小孩的成长过程中看到惊喜。 同样的每一件产品有了自己的生命力， 它在面对市场的时候会遇到各种评价，我们利用这些大数据的分析能比产品经理更多知道一 件产品它真正的目标用户在哪里，它他真正需要的广告投放在哪里
在这么一套新的逻辑框架支持下，给大家举一个化妆品行业的例子。欧莱雅集团有一款 价值干余元的超声波洁面仪。当时这一款产品的产品经理找到我们，给我们提出的是针对20 岁至40岁的白领女性的产品定位.超声波洁面仪的产品在电子商务渠道上有很多同类型的品 牌，我们通过数据分析得出二三线城市的中小学老师的职业群体是被他们忽略掉的群体。 中小学老师每天接触大量的粉笔灰尘，因此她们对洁面仪器的关注最活跃、使用频次也 最高。当我们把这个现象告诉欧莱雅的产品经理时，他们一下子就明白了这个道理 所以说通过数据分析这种完全客观的方式，能够帮助我们补充一些主观的认识。数据分 析可以同时带给我们两个优势：1，它可以指导我们直接做市场：2，它加深了行业从业者对 行业的理解，从而指导决策者做更好的决策。 最后我想说，一个真正让我们兴奋的时代已经到来，五年、十年之内大数据必将改变我 们传统的品牌管理和销售模式。因此我们每一个人要尽早做准备去面对机遇与挑战并存的新 时代
23 在这么一套新的逻辑框架支持下，给大家举一个化妆品行业的例子。欧莱雅集团有一款 价值千余元的超声波洁面仪。当时这一款产品的产品经理找到我们，给我们提出的是针对20 岁至40岁的白领女性的产品定位。超声波洁面仪的产品在电子商务渠道上有很多同类型的品 牌，我们通过数据分析得出二三线城市的中小学老师的职业群体是被他们忽略掉的群体。 中小学老师每天接触大量的粉笔灰尘，因此她们对洁面仪器的关注最活跃、使用频次也 最高。当我们把这个现象告诉欧莱雅的产品经理时，他们一下子就明白了这个道理。 所以说通过数据分析这种完全客观的方式，能够帮助我们补充一些主观的认识。数据分 析可以同时带给我们两个优势：1，它可以指导我们直接做市场；2，它加深了行业从业者对 行业的理解，从而指导决策者做更好的决策。 最后我想说，一个真正让我们兴奋的时代已经到来，五年、十年之内大数据必将改变我 们传统的品牌管理和销售模式。因此我们每一个人要尽早做准备去面对机遇与挑战并存的新 时代
资料二：推荐书目 一、《数据库设计》 【内容介绍】 本书是一本介绍数据库设计技术的著作，书中运用大量的实例对数据库设计过程中所涉 及到的技术知识进行了详细的介绍。内容包括：数据库的基本原理、常用的数据库模型、数 据库设计方法和数据库生命周期，并介绍了如何获取业务需求并建立ED,如何减少冗余数 据、如何保证数据的完整性，如何设计视图以及数据库安全性方面的考虑等。 本书的最大特点就是所讲授的概念与实例紧密结合，书中运用了大量的图来说明问题，便于 读者理解。 【作者简介】 Ryan K.Stephens是美国印地安纳州首府一Indianapolis印第安纳波利斯的Perpetual 技术公司的董事长和CE0。该公司主要从事Orscle数据库技术咨询和培训。同时，Stephens 先生还在印地安纳州的Insiana University-Purdue University,以及在国防部和印地安 纳中部商业区的一些公司从事Oracle教学工作。Stephens先生还参与了Sams出版社出版 的诸多书籍的编写工作，其中包括：《Sams Teach Yourself SQL in21Days》、《Sams Teach Yourself SQL in24 Hours》和《0 racle Unleashed》)一书的部分章节。Stephens先生还 是印地安纳国家军事防卫部的程序员和系统分析员。他和人了的太太Tina、儿子Danie以 及即将出生的孩子生活在Indianapolis。 Ronald R.Plew是Perpetual技术公司的副董事长和CI0。Plew先生在Insiana University Purdue University从事Orcle教学工作，同时还为国防部Oracle数据库管理员的技术支 持和咨询。他毕业于Indiana Institute of Technology.。Plew先生还是印地安纳国家军事 防卫部成员，在那里他是一名程序员和系统分析员。P1e管先生是从事0rac1e相关工作15 年。他也是：《Sams Teach Yourself SQL in21Days》、《Sams Teach Yourself SQL in24 Hours》的合著作。PleW先生和他的太太Linda生活在Indianapolis。 二、《大数据时代》 【内容介绍】 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者难克托·迈尔·合恩伯格 被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大 学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对 大数据应用的前瞻性研究。 维克托·尔耶·舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们 的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代 24
24 资料二：推荐书目 一、《数据库设计》 【内容介绍】 本书是一本介绍数据库设计技术的著作，书中运用大量的实例对数据库设计过程中所涉 及到的技术知识进行了详细的介绍。内容包括：数据库的基本原理、常用的数据库模型、数 据库设计方法和数据库生命周期，并介绍了如何获取业务需求并建立 ERD，如何减少冗余数 据、如何保证数据的完整性，如何设计视图以及数据库安全性方面的考虑等。 本书的最大特点就是所讲授的概念与实例紧密结合，书中运用了大量的图来说明问题，便于 读者理解。 【作者简介】 Ryan K.Stephens 是美国印地安纳州首府—Indianapolis印第安纳波利斯的 Perpetual 技术公司的董事长和 CEO。该公司主要从事 Orscle 数据库技术咨询和培训。同时，Stephens 先生还在印地安纳州的 Insiana University-Purdue University，以及在国防部和印地安 纳中部商业区的一些公司从事 Oracle 教学工作。Stephens 先生还参与了 Sams 出版社出版 的诸多书籍的编写工作，其中包括：《Sams Teach Yourself SQL in 21 Days》、《Sams Teach Yourself SQL in 24 Hours》和《Oracle Unleashed》一书的部分章节。Stephens 先生还 是印地安纳国家军事防卫部的程序员和系统分析员。他和人了的太太 Tina、儿子 Danie 以 及即将出生的孩子生活在 Indianapolis。 Ronald R.Plew 是 Perpetual 技术公司的副董事长和 CIO。Plew 先生在 Insiana University Purdue University 从事 Orcle 教学工作，同时还为国防部 Oracle 数据库管理员的技术支 持和咨询。他毕业于 Indiana Institute of Technology。Plew 先生还是印地安纳国家军事 防卫部成员，在那里他是一名程序员和系统分析员。Plew 先生是从事 Oracle 相关工作 15 年。他也是：《Sams Teach Yourself SQL in 21 Days》、《Sams Teach Yourself SQL in 24 Hours》的合著作。Plew 先生和他的太太 Linda 生活在 Indianapolis。 二、《大数据时代》 【内容介绍】 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格 被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大 学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在 2010 年就在《经济学人》上发布了长达 14 页对 大数据应用的前瞻性研究。 维克托·尔耶·舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们 的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代
的思维变革、商业变革和管理变革。 维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系 的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。 这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可 量化的维度。大数据己经成为了新发明和新服务的源泉，而史多的改变正蓄势待发。书中展 示了谷歌、微软、亚马逊、IB、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价 值的应用案例。 【作者简介】 维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor·Mayer·Schnberger),“大数据时代的预言家” 他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家 之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学 府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管 科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人：曾任新加坡国立大学李光 耀学院信总与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地 亚哥大学、维也纳大学的客座教授。 他的学术成果斐然，有一百名篇论文公开发表在《科学》《自处》等著名学术期刊上， 他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版 机构的特约评论员。 他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和 IBW等全球顶级企业：而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CE0, 由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。1991年跻身奥地利 软件企业家前5名之列，2000年被评为奥地利尔斯堡州的年度人物。 他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与 战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾 问，同时他以大数据的全球视野，熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局，先后担任新加坡商 务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾间。 所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作，而在这之前，他已经在《经 济学人》上和数据编辑背尼斯.尼尔-库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章，成 为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样被认为是关于数 据的开创性作品，并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。 该书获得美国政治科学协会顾发的唐·R·普赖斯奖，以及媒介环境学会颁发的马歇尔·麦 克卢汉奖。同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评」 背尼斯·库克耶(Kenneth Cukier),《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》 (亚洲版)和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商 业和技术评论员之一。 25
25 的思维变革、商业变革和管理变革。 维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系 的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。 这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可 量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展 示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA 等大数据先锋们最具价 值的应用案例。 【作者简介】 维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor·Mayer·Schnberger），“大数据时代的预言家”， 他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家 之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学 府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管 科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光 耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地 亚哥大学、维也纳大学的客座教授。 他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上， 他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版 机构的特约评论员。 他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和 IBM 等全球顶级企业；而他自己早在 1986 年与 1995 年就担任两家软件公司的总裁兼 CEO， 由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。1991 年跻身奥地利 软件企业家前 5 名之列，2000 年被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。 他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与 战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾 问，同时他以大数据的全球视野，熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局，先后担任新加坡商 务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。 所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作，而在这之前，他已经在《经 济学人》上和数据编辑肯尼斯.尼尔-库克耶一起，发表了长达 14 页的大数据专题文章，成 为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样被认为是关于数 据的开创性作品，并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。 该书获得美国政治科学协会颁发的唐·K·普赖斯奖，以及媒介环境学会颁发的马歇尔·麦 克卢汉奖。同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评。 肯尼斯·库克耶（Kenneth Cukier），《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》 （亚洲版）和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC 和 NPR 的定期商 业和技术评论员之一