從行動網路到5G時代，企業欠缺的再也不是數據，而是一套符合商業目標的大數據策略，實現數據變現。阿里巴巴前副總裁、數據委員會會長／紅杉資本中國專家合夥人車品覺第一手分享阿里巴巴的數據治理經驗‧數據收集不完怎麼辦？‧部門各自為政怎麼解？‧如何找到數據化的切入點？‧如何不讓安全原則影響業務效率？從阿里巴巴經驗，解答企業推行數據化的最容易遭遇的困難點；揭開當前數據變現的最熱領域。本書作者車品覺在2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長，期間開發多個數據產品，成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。數據，終將成為企業的核心資產。但是，要落實以數據為核心的改變、讓數據發揮策略性的價值，在實際運作上還有許多環節要打通。在本書中，作者第一手公開阿里巴巴的轉型過程，建立以數據驅動為核心的智慧商業模式，包括如何從工作流中尋找數據化的切入點、如何設定數據收集策略與數據流通策略。並介紹醫療、金融、零售、娛樂等多種產業，如何發揮對數據策略的想像，透過不同領域的數據結合，讓外部數據彌補內部業務的盲點，實現數據變現。你將可以看到：數據營運難題的應對方法──◤面對資源有限→根據業務需要做數據收集，以短期問題為出發點，以中長期的發展趨勢決定資源分配。◤面對煙囪林立→採取共創共贏策略，以利益驅動數據流通，當利益高於競爭，數據共享就會變得理所當然。◤面對數據安全→安全原則要契合企業的商業目標和風險承受能力，才可能獲得內部的支持。豐富的數據變現實例──◤LatticeEngines利用各種管道公布的資訊，如社群網站的交流、專業文獻的下載、交易會的註冊等，為客戶尋找潛在買家。◤CreditKarma打破「信用分數」的黑盒子，在使用者的授權下，將信用數據透明化，並發展成個人化的金融服務平臺。◤Kyruus挖掘醫療領域數據，整合醫生資訊和預約、評價系統，能夠達到有效配對醫生和病人，就我們像預定機票、飯店。
