该书由分析专家Thomas Davenport编辑，概述了可以成就或打破战略性大数据开发的商业智能。去年夏天，我从SAS路演的芝加哥站获得了一份免费的新数据虚拟化解决方案。
由于涉及的作者不同，我将重点介绍我觉得值得一读的部分。
第一章以各种形式支出分析。 Davenport开始第一章解释各种形式的分析及其差异，而第二章由Keri Pearson提供ROI的财务实例。本章末尾出现的列表有一些很好的经验教训，可以考虑潜在发生的顺序。这种方法可以帮助组织框架解决哪个项目。
为了说明我的意思，这里是一个选择投资回报率最高的项目（投资回报率）的例子：
从高投资回报率项目开始，而不是低或难以量化的项目。第一个项目通常承担最大的成本，因为启动通常涉及设置数据仓库。如果可以通过大型投资回报率项目完成，未来的项目更容易证明……
小型企业最相关的章节是第4章。作者Bill Franks为Web数据如何做不仅仅是计算Web流量的基础提供了良好的基础。他对非转换流量的价值进行了全面审视 - 96％的网站访问者没有点击预定的按钮或提交填写表单。
对于寻求更深入推理修改分析解决方案或创建自定义仪表板的成本的小型企业而言，此细分市场是值得的。许多人仍将分析视为一种会计形式。正如他们在商业广告中所说的那样“等等，还有更多！”嗯，弗兰克斯解释了“更多”一章的细分，即Web Data In Action。他提到了一些模型，如磨损和响应建模。我喜欢Franks富有想象力的是强调企业可以开发的客户群，例如：
考虑一个名为Dreamers的片段，它纯粹来自浏览行为。梦想家反复将一件物品放在他们的篮子中，然后放弃他们。梦想家经常多次添加和放弃相同的项目…那么找到它们后你能做些什么呢？一种选择是看顾客放弃了什么。
另一个固体部分是第12章“分析人才”。这是由Jeanne Harris（他共同撰写的）撰写的 工作分析 与达文波特和罗伯特莫里森）和伊丽莎白克雷格。它简要概述了如何设置分配目标，表明您的组织了解分析人才：
为分析师提供有关业务的关键信息，这是保持分析人才参与的一种方式。
这些想法都在发生了什么。我回忆起一家着名的招聘公司的研究报告，该研究表明分析师部分改变了工作，部分原因是缺乏参与和有意义的支持。此外，哈里斯和克雷格展示了如何识别“4种分析人才品种”，巧妙地传达了每个人才的价值。
隐私问题在第4章中提到，但倡导者应阅读第13章“分析治理”。 Stacy Blanchard和Robert Morson阐述了建立分析管理的过程，这些过程最终保护数据，同时提取数据：
建立治理是科学与艺术的结合，组织内的特定权力动态发挥着重要作用。分析没有单一的正确治理模型，但在具有高性能分析能力的组织中通常可以找到许多良好的原则和实践。
概念虽然适用于大型组织，但仍可适用于中型企业，例如指导原则和理解为什么治理很重要。可以针对使用分析并让利益相关者远离其运营的小型企业修改“您知道自己何时成功……”的列表。
后面的章节介绍了大型企业的案例。少数人会注意到分析对特定行业的影响，例如零售（西尔斯）和制药（默克）。
同样，这是一本面向大型组织经理的书。但对于希望发展的小型企业来说，它可以提供一个概述，鼓励人们更深入地了解像这样的详细书籍 Web Analytics 2.0 要么 使用Google Analytics进行绩效营销.
$config[code] not found通常，分析会迫使企业严格关注其运营方式。像这样的书籍将为管理这些操作提供正确的框架，以实现最佳业务绩效。
