第1章 何为真正的大数据

1.1 技术层面的定义

1.2 为什么数据规模无关紧要

1.3 大数据对管理层意味着什么

1.3.1 “大数据是万能的”

1.3.2 “数据只是另一种电子表格”

1.4 大数据的执行方式

1.5 小结

第2章 如何制定成功的大数据策略

2.1 转不出的死命循环

2.2 如何解开“谁是第一次”这个难题

2.2.1 改变大数据视角

2.2.2 用户认知与数据采集

2.2.3 Facebook预测性分析的现实

2.2.4 Facebook数据收集走得更远

2.2.5 使用Facebook坦诚认知大数据发展潜力

2.2.6 专业认知与大数据现实

2.2.7 从感知到认知偏差

2.2.8 寻找大数据占卜师

2.3 下一步：拥抱无知

2.4 始于何处

2.4.1 在结束时开始

2.4.2 当行动变为无为时

2.5 确认目标，瞄准目标

2.6 如何获得最佳实践方法，让落后观念远离前进的道路

2.6.1 解决人们对大数据的恐慌

2.6.2 终结未知的恐惧

2.6.3 接受改变，融入改变

2.6.4 机器统治并不确定，人类仍然起作用

2.6.5 接触少数固执的人

2.7 回答没人提出的问题

2.7.1 持续询问可能性

2.7.2 寻找最终目标

2.8 与解说团队交叉合作

2.8.1 为团队增加业务分析师和关键终端用户

2.8.2 为收集和管理数据增加首席数据官

2.9 小处着手、逐步发展并扩张

2.10 原型和迭代策略

2.11 谈谈向数据策略中添加预测分析

2.12 民主化数据，但预计几乎无人使用（目前）

2.13 策略就是一个活的文档；充实它、滋养它

2.14 小结

第3章 提出“正确”的问题

3.1 协作努力，提出问题

3.2 魔法8号球效应

3.3 用数学软件来分析现实问题

3.4 “正确”问题的清单

3.5 小结

第4章 选择“正确”数据源的方法

4.1 需要更多的数据源（数据类型）而非数据本身（数据容量）

4.2 为什么无论数据规模多大，生成的数据量都会不足且永远不足

4.3 数据囤积与先捉再放

4.4 不可思议的大数据案例：购买尿布的狗主人

4.5 升级事务性数据的价值

4.6 社交媒体数据分析的局限性

4.7 大数据买卖的货币价值

4.8 利用黑客技术赚钱碰到麻烦

4.9 评估数据源

4.10 过时的模型招致竞争对手

4.11 购买数据时的考量

4.12 确定所需的外围数据

4.13 谈谈结构化与非结构化数据

4.14 防止人为偏见对数据选择的影响

4.15 数据孤岛的危险

4.16 使用所需数据源的必要步骤

4.17 小结

第5章 解答大数据问题如同玩魔方

5.1 可行性数据的概念

5.2 描述性、预测性和规范性数据分析类型的差异

5.2.1 描述性数据分析

5.2.2 预测性数据分析

5.2.3 规范性数据分析

5.3 已有明确答案的问题

5.4 解释会导致更多的问题

5.5 需要解读的问题——魔方

5.6 小结

第6章 实时分析在动态化策略中的作用

6.1 检查实时错觉和时间胶囊

6.2 静态策略与动态策略

6.3 谈谈转向动态策略的变革管理

6.4 选择分析方式

6.5 利用专家经验，加速数据分析

6.6 实时分析来得太迟时该怎么办

6.7 小结

第7章 大数据的价值主张和货币化

7.1 确定未知领域的投资回报率（ROI）

7.2 滥发的货币和模糊的投资回报率

7.3 成本核算的困惑

7.4 成本不是问题

7.5 先考虑大数据项目再谈商业案例

7.6 计算实际成本

7.7 价值所在

7.7.1 从技术角度看待商业案例

7.7.2 从非技术角度看待商业案例

7.8 项目回报率的计算公式

7.9 重要问题：是否应该出售数据

7.9.1 销售数据解析

7.9.2 物以稀为贵

7.10 小结

第8章 协同经济的兴起和盈利方式

8.1 数据等于知识和财富

8.2 大数据带来的最大冲击：颠覆原有模式

8.2.1 分享经济

8.2.2 创客运动

8.2.3 合作创新

8.3 新模式在新协同经济中兴起

8.4 强调流畅性，摒弃灵活度

8.5 应用大数据制定战略新模式

8.6 小结

第9章 隐私难题

9.1 真相揭开的那天预示着个人隐私神话的失败

9.1.1 危险汇总

9.1.2 可在世界各地接听的手机通话

9.1.3 公民和退伍军人的数据如何帮助其他国家策划袭击

9.1.4 数据扩散逐步升级

9.1.5 为个人隐私画一条底线

9.1.6 企业的隐私难题

9.2 数据收集中的4大转变

9.2.1 数据入侵性改变

9.2.2 数据多样性的改变

9.2.3 数据整合性的改变

9.2.4 数据作用范围的改变

9.3 必须质疑的商业问题

9.4 谁是真正的数据拥有者

9.5 当前法律和措施在设定先例中的作用

9.6 授权允许的误区

9.7 个人价值与混合数据

9.8 匿名数据的误区

9.9 个人隐私与个人利益之间的平衡

9.10 数据收集何时会使你或你的公司承担责任

9.11 商业价值的透明度

9.12 数据从业人员必须铭记的事实

9.13 小结

第10章 国防情报部门中的用例

10.1 态势感知和可视化

10.2 信息相关性问题处理（“了解情况”问题）

10.3 海量数据中信息搜索和发现（“海底捞针”问题）

10.4 企业网络安全数据管理

10.5 后勤信息（包括粗放型／动态性企业资产目录）

10.6 加强卫生保健

10.7 开源信息

10.8 内存数据的现代化

10.9 企业数据中心

10.10 武器装备与战争中的大数据用例

10.11 小结

第11章 政府大数据管理用例

11.1 大数据趋势对政府数据的影响

11.2 联合国“全球脉动”计划用例

11.3 联邦政府（非国防部或情报界）用例

11.4 州政府用例

11.5 当地政府用例

11.6 法律实施用例

11.7 小结

第12章 安全行业用例

12.1 一切都在互联网上

12.2 亦敌亦友的数据

12.3 防病毒／反恶意软件用例

12.4 目标如何击中要害

12.5 虚拟和现实世界的碰撞

12.6 纷乱的机器数据

12.6.1 农民面临的信息安全困境

12.6.2 物联网中农民面临的安全困境周而复始

12.7 当前和未来信息安全分析法

12.8 小结

第13章 医疗保健领域用例

13.1 解决抗生素危机

13.2 使用大数据治病

13.3 从谷歌到疾病预防控制中心

13.3.1 美国疾病预防控制中心（CDC）的糖尿病交互图谱

13.3.2 项目数据领域

13.3.3 赛智生物网络

13.4 另一方：生物黑客

13.5 电子健康记录（EHR）、电子病历（EMR）和大数据

13.6 公布医疗保健数据

13.7 小结

第14章 小企业和农场用例

14.1 大数据适用于小企业

14.2 炒作和真实世界局限性之间的界限

14.3 为工作选择合适的工具

14.4 可能会使用的外部数据源示例

14.5 给使用共用或共享数据农民的一句忠告

14.5.1 说法一：数据属于农民

14.5.2 说法二：数据只用于“帮助”农民从农场中更加受益

14.5.3 说法三：农民的数据将会保密

14.6 钱、钱、钱：大数据扩大借贷能力的方式

14.6.1 PayPal信贷

14.6.2 亚马逊资本服务

14.6.3 数据驱动型贷款公司Kabbage

14.7 小结

第15章 交通运输中的用例

15.1 加速发展大数据赚取利润

15.1.1 美中不足的事

15.1.2 依靠数据获胜不会长久

15.1.3 火车、飞机和船舶中的数据使用

15.2 车联网：很可能不是你以为的那样

15.2.1 数据引导创新和自动化

15.2.2 智能城市的崛起

15.2.3 正在发生的交通创新实例

15.3 数据和无人驾驶汽车

15.4 互联的基础设施

15.5 汽车保险品牌数据收集设备

15.6 交通领域无法预料的数据可靠性

15.7 小结

第16章 能源领域中的用例

16.1 关于能源神话和假设的大数据

16.2 美国能源信息署（EIA）能源数据存储库

16.3 EIA能源数据表格浏览器

16.4 失踪的智能电表数据

16.5 EIA的API和数据集

16.6 国际意义与合作

16.7 公私合作下的能源数据变革

16.8 公用事业用例

16.9 小结

第17章 零售业大数据用例

17.1 在大数据中重新运用老战术

17.1.1 零售业没搞砸，对象客户发生了变化

17.1.2 品牌叛变和恶魔客户

17.1.3 客户体验又成为一个问题

17.1.4 大数据与恶魔客户复兴

17.2 零售业与大数据博弈的原因

17.3 大数据帮助零售业的方式

17.3.1 产品选择和定价

17.3.2 当前市场分析

17.3.3 利用大数据开发新的定价模式

17.3.4 寻找更好的方法获取更多、更好和更清洁的客户数据

17.3.5 研究和预测客户接受度和反应

17.3.6 预测并规划应对更广泛的市场发展趋势

17.4 预测零售业未来

17.5 小结

第18章 银行和金融服务业用例

18.1 定义问题

18.2 银行和贷款机构的用例

18.3 大数据如何在借贷领域点燃新竞争

18.4 新型可选择贷款方式

18.4.1 贝宝（PayPal）贷款项目

18.4.2 人人贷和贷款俱乐部

18.5 零售商与银行的较量；信用卡品牌规避银行

18.6 征信局所面临的大数据问题

18.7 谈谈保险公司

18.8 小结

第19章 制造业用例

19.1 经济形式与机会展望

19.2 制造业的十字路口

19.3 3D打印与大数据的相交点

19.4 3D打印是如何影响制造业并扰乱客户的

19.4.1 盈创公司一天打印10所住宅

19.4.2 3D打印的景观别墅

19.4.3 3D打印的傍水小宅

19.4.4 3D家庭打印对制造业的影响

19.5 增材制造的转变将是巨大的，并会波及所有部门

19.6 个性化制造将如何改变一切，甚至创造更多的大数据

19.7 制造业内部新数据源涌出

19.8 此行业的用例

19.9 小结

第20章 下放权力

20.1 数据民主化

20.2 4步措施

20.3 其他4步

20.4 小结

第21章 摘要

21.1 何为真正的大数据

21.2 如何制定成功的大数据策略

21.3 提出“正确”的问题

21.4 选择“正确”数据源的方法

21.5 解答大数据问题如同玩魔方

21.6 实时分析在动态化策略中的作用

21.7 大数据的价值主张和货币化

21.8 协同经济的兴起和盈利方式

21.9 隐私难题

21.10 政府大数据管理用例

21.11 国防情报部门中的用例

21.12 安全行业用例

21.13 医疗保健领域用例

21.14 小企业和农场用例

21.15 能源领域中的用例

21.16 交通运输中的用例

21.17 零售业大数据用例

21.18 银行和金融服务业用例

21.19 制造业用例

21.20 下放权力