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
本章分析了大数据项目的特点，指出其不同于传统IT项目的差异，给出了在大数据项目发展过程中如何借鉴互联网思维的具体案例。指出了借助互联网思维，大数据能够逐步发展成为独立的产业，并在“互联网+”的发展过程中，提升各个产业的智慧水平。
2.1 文艺复兴的意义类比／18
艺术解放思想，思想解放生产力／19
引导了第一次工业革命／19
互联网引导新的工业4.0／20
改写金融业，改写社会／21
2.2 互联网企业的发展／21
BAT的造梦／22
IT技术成为企业的核心竞争力／22
2.3 互联网思维的概念／24
2.4 互联网思维的特点／24
2.5 互联网思维改写了手机产业／26
2.6 互联网思维改变大数据／29
大数据的客户体验／29
大数据的产品化思维／30
大数据的平台思维／37
大数据的迭代思维／42
2.7 大数据的新生／44
从配角到主角／44
产业化成为可能／45
大数据的春天／45
2.8 小结／46
03 大数据的发展／47
本章首先描述了大数据产生和发展的历程，提出了大数据将重塑各个产业，数据将逐步替代石油等传统能源，成为新时代的国家战略资源。然后提到了大数据将解决信息不对称的问题，实现市场资源的最优配置，从而综合市场经济和计划经济的优点，促进“理性社会”的真正到来。还提到了传统的电信运营商如何借鉴互联网公司的大数据应用经验，实现从网络运营到大数据运营的转型。最后指出大数据发展过程中可能会面临的各种问题。
3.1 大数据产业的发展／48
互联网改写了历史，大数据改写了互联网／48
第三次浪潮中的新兴产业／49
数据成为最大的资产／50
促进“理性社会”／51
3.2 从网络运营到大数据运营／52
互联网平台如何使用用户数据／53
建立数据分析保障管理体制／55
从基础设施到产品提供／57
从网络产品到数据产品／59
3.3 如何运营大数据／60
互联网基因／60
对内服务／63
对外服务／66
大数据营销／68
3.4 大数据发展的瓶颈／69
与传统IT不同／70
机构和机制不同／71
新理论和新思维／71
转型更难／72
3.5 小结／72
04 大数据的客户体验／74
本章提出要提升大客户的客户体验，首先要明确客户是谁，客户分为哪几大类，分别有什么特点，并且通过例子进行了详细阐述。然后笔者结合建设大数据系统的多年经验，将大数据应用概括为取数、取知识和取专业建议三个阶段。接下来详细解释了客户体验是什么，如何能够让客户在使用大数据产品时感受到“快”、“准”和“爽”，如何让数据变得可读，同时大胆提出能否让数据分析报告变成电影剧本，从而更加吸引客户。最后提出需要针对不同的角色提供不同的管家式服务，并且将娱乐思维引入到大数据产品的设计中，从而使客户体验得到提升。
4.1 客户是谁／75
内部客户/外部客户／77
个人客户/集团客户／78
校园客户／80
4.2 客户的大数据需求是什么／80
取数——“取柴火”／82
取知识——“将柴火烧成炭”／83
取专业建议——“集体供暖”／84
4.3 客户体验是什么／85
什么是体验／85
数据如何可读／90
“啤酒和尿布”的另一个角度解读／95
4.4 客户体验如何提升／96
服务不同角色／96
娱乐思维／98
管家式服务／98
4.5 小结／99
05 大数据产品设计／100
本章首先描述了大数据产品化的引出背景，然后阐述了大数据产品的有关分类，并且提出了数据分析手机这样一种全新的大数据产品，同时提到了数联网以及脑联网。本章还解释了大数据的搜索门户、社交平台、电商平台以及云化平台，对未来大数据产品的全新载体进行了大胆的猜想。最后提到了大数据产品的特点、产品设计的关键点以及产品的定位问题，指出了大数据产品需要通过对比显示其价值，需要更多的群众参与；同时，我们需要简化界面，提高产品的可视化，通过准确的定位，提升大数据产品的运营效果。
5.1 大数据产品背景／101
产品长什么样／101
谷歌是搜索门户还是数据门户／102
提供产品还是平台／103
卖咨询服务／104
智慧产品／104
5.2 大数据产品内容／105
工具类／106
中间类／107
像棋谱一样的知识库／108
数据分析手机／109
互联网联通了人，数联网联通了大脑／110
5.3 产品的“客户流量”／110
吸引客户／110
运营客户／111
5.4 大数据产品类比／113
大数据的搜索门户／113
大数据的社交平台／113
大数据的电商平台／115
大数据的云化——在云里找数据／115
5.5 大数据产品特点／115
目的决定产品特点／116
通过对比显示价值／116
更多的群众参与／116
5.6 产品的界面优化／117
从苹果App中学习什么／117
结果的可视化／117
5.7 产品的用户定位／117
如何让孩子看懂／118
数据的消费者／118
DIY发烧友／118
产品的商业模式／118
5.8 小结／119
06 大数据的极致思维／120
本章主要论述了大数据产品要想获得成功，也需要做到极致。首先介绍了大数据产品如何做到极致。然后提到了大数据能够带来思维的极致。还阐述了大数据会带来精准营销和成本控制的极致。本章最后指出，一个极致的大数据产品，不光产品本身要过硬，还需要会“讲故事”，能够通过吸引人的标题、叙事方式以及论据的选择，将大数据产品中蕴涵的思想抽丝剥茧般地传递给最终客户。
6.1 产品的极致／121
傻瓜化的App／121
新的触摸屏在哪里／123
服务的极致／124
专家的极致／125
棋手的极致／126
智能改造之后的极致产品／127
智慧产品的极致／132
6.2 思维的极致／134
兵书的知识提炼／134
参谋的极致／134
知识库和运维／135
思维的“众筹”／135
6.3 营销的极致／136
点对点的精准营销／136
成本控制的极致／137
6.4 “讲故事”的极致／137
吸引人的标题／138
吸引人的叙事方法／139
吸引人的数据证据选择／140
6.5 小结／140
07 大数据的快速迭代／142
本章重点阐述了大数据产品如何实现快速迭代，从而能够及时甚至实时地把握用户的需求。并且指出大数据产品往往是无形产品，其产品研发的边际成本更低，消费者反馈的成本也低，因此更需要做到快速迭代。
7.1 怎么“快”／143
标准零件的拼接／143
分析过程简单／143
不要追求完美，但求不断完善／144
7.2 数据的标准／144
大数据是否还有逻辑模型／144
口径的管理／145
业务元数据和技术元数据／145
7.3 平台的标准／146
云计算平台的标准化／146
PaaS还是SaaS／147
7.4 环境的标准／148
编程规范和标准／148
软件结算的标准等／149
7.5 迭代的知识积累／149
农业知识积累出的农历／149
何时更新、如何更新／150
7.6 小结／150
08 大数据的平台思维／151
本章首先阐述了大数据的平台思维，是要在平等的基础上，构建一种主体共建、资源共享、数据开放、多方共赢的大数据商业生态系统。然后笔者对数联网进行了较为详细的阐述，对数联网的标准数据、标准接口、标准使用，以及访问工具和数据管控，谈了一些个人的理解。接下来重点描述了大数据平台的生态环境，还提到了平台SDK，借用厨房、食材、炊具和美食的关系，指出通过打造标准的数据，提升数据的可读性和加工的简化性，形成人人参与的大数据生态圈。本章最后对互联网企业的数据开放平台进行了介绍，指出从传递信息的互联网平台升级到传送智慧的大数据平台是大势所趋。
8.1 大数据的平台定义／152
数据得到丰富，取得规模效益／153
运营能够细分，拓展发展前景／153
8.2 大数据平台思维的特点／153
平台越来越通用，应用越来越专业／153
孤立的数据是金，共享的数据是钻／154
数据的多维决定着平台价值的多样／154
8.3 大数据的平台实体——“数联网”／154
数据交换的高效网络／155
数联网的内容／155
访问工具／160
数据管控／161
8.4 大数据平台的生态环境／180
谁会购买大数据产品／181
各方获利的互联网模式／182
速度弥补精度／184
8.5 平台SDK的开放性／185
平台的可编程API接口／186
数据的标准／186
数据的可读性／187
加工的简化性／188
容易参与／190
人人参与／192
8.6 互联网企业的数据开放平台／192
阿里巴巴的御膳房／192
腾讯的微信开放平台／199
百度的阿拉丁／202
8.7 人人的“数据”到数据的“人人”／204
8.8 互联网平台升级到大数据平台／205
互联网平台是新时代的农业文明／205
大数据平台的价值最大化／205
电信运营商，新的电力公司or大数据公司／206
8.9 小结／207
09 大数据的跨界思维／208
本章首先指出，在“互联网+”落地的过程中，如果各个行业间的大数据能够融合，就会产生更加巨大的价值。接着引用著名诗人萧伯纳的一句名言，引出了大数据跨界的特点。笔者还指出大数据的业务多维，即不同的人对相同的数据也会产生不同的理解，因此，对数据的解读至关重要。本章最后，笔者指出大数据的跨界在很大程度上依赖于大数据的行业交叉，能够产生什么样的火花，全看交叉的角度和力度，同时列举了两个不同行业数据融合可能会带来的新商机。
9.1 大数据跨界的背景／209
Hadoop的兴起，去了IOE／209
大数据的渗透——大数据×／210
9.2 大数据跨界的定义／211
大数据跨界的特点／211
大数据跨界的展望／213
大数据跨界的案例／215
9.3 大数据的业务多维／216
横看成岭侧成峰／216
数据的行业解读／216
9.4 大数据的行业交叉／216
电信数据与金融数据的交叉／217
电商数据与医药数据的交叉／219
9.5 小结／220
10 大数据实践案例探索／222
本章重点描述大数据的客户体验提升、大数据的产品化、大数据的知识库以及大数据的极致思维、跨界思维、平台思维和快速迭代的具体案例，便于读者理解书中所阐述的内容，使理论和实践更好地结合。
10.1 大数据提升客户体验／223
基于角色的应用／223
解决问题的应用／226
用户的GUI界面／234
10.2 大数据实现产品化／238
BI Store案例／238
自助分析工具／242
用户的知识库／251
10.3 大数据的极致思维／254
思维导图案例／255
大数据分析报告剧本／256
10.4 大数据的跨界思维／258
大数据在交通行业的应用／258
大数据在金融行业的应用／259
大数据在制造业的应用／261
10.5 大数据的平台思维／261
淘宝的API开放平台／261
某电信运营商的对外开放平台／265
10.6 大数据的快速迭代／267
多波次灰度营销／267
数据字典的迭代／268
10.7 小结／269
· · · · · · (收起)