智能数据：如何挖掘高价值数据

如今，很多企业被淹没在数据洪流之中，数据并没有给它们带来太多好处。

企业数字化竞争力的提升也并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。其实，在大多数应用领域，数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的路线，适用于那些已经意识到“起决定作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用”的企业。这一路线被称为“智能数据”。

智能数据的出发点是：“在不增加技术、人员和资金投入的情况下，我们如何充分地利用客户数据信息？”其本身就是一种切实可行的方法。从这点出发，我们可以得出一套不断迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假设的行为方式。智能数据的理念是，在你所在的行业内成为数字智能化非常高的企业，在面对直接的数字化竞争时，借助数据分析，能够一步步地打造自身的竞争优势。

一般来说，导致数字变革宣告破产的，并非是技术力量的匮乏，而是源于企业内部的不合作、过于刻板的组织构架和失误的变革期管理。本书介绍了企业如何通过改革自身的管理、企业文化以及组织构架以成为智能数据时代的佼佼者。在大数据时代，少即是多——只要是对的，那么更少的数据将更有成效。今天的企业需要提高“数字素养”。

比约恩·布劳卿（Björn Bloching），罗兰贝格管理咨询公司的合伙人（Senior Partner）、数字化部门全球主管，，经验丰富的营销专家，领导着该咨询公司的国际市场与销售技术部门。

拉斯·拉克（Lars Luck），麦德龙集团组合战略专家，此前曾任罗兰贝格管理咨询公司合伙人，领导“销售和有针对性营销”实践小组。

托马斯·拉姆什，德国财经刊物《brand eins》记者，报道领域涵盖技术、IT及营销领域。《经济学人》特约编辑。著作颇丰，曾获得德国《金融时报》颁发的商业图书奖。