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| 內容簡介： |
一本倾注了IBM对大数据精准认识与深刻洞悉的宏篇巨著
IBM集团副总裁、大数据业务掌门人亲自执笔
从IT时代到DT时代，助力企业升级转型
《大数据产业革命：重构DT时代的企业数据解决方案》从九大行业的应用场景出发，介绍了大数据这些行业中的实际运用及其带来的惊人的效果。作者总结梳理出了支撑各应用场景的54个数据模型和30个相关的数据要素。在书中，作者向我们指出了制定大数据战略的关键步骤，以及如何认识数据资产，如何实施业务流程再造，如何搭建大数据的体系架构等问题，旨在“动员”读者成为大数据产业革命的领导者，助力企业在迈向DT时代的过程中，成功进行升级转型。
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| 關於作者： |
罗伯特·托马斯，IBM软件集团副总裁，IBM大数据和信息管理产品线负责人。他在商业运营战略、高科技、收购与资产剥离、制造运营以及产品的设计开发领域有着丰富的经验。在担任IBM软件业务拓展副总裁时期，托马斯先生领导收购了Netezza和Vivisimo两家大数据时代的领导企业。
帕特里克·马博兰，史密斯企业与环境学院资深研究员、牛津大学计量金融所教员、卡耐基梅隆大学电气与计算机工程系客座教授、英国皇家统计学会会员以及电气和电子工程师协会（IEEE）高级成员。他运用多学科方法在数据科学、决策制定以及风险管理中不断研发定量技术。他的研究领域涉及大数据、预言预测、预测分析、机器学习以及人类行为分析。
张瀚文，在富士通、IBM等全球知名企业有十余年的工作经验，做过市场、营销、产品、技术与渠道等多种工作。同时，他作为关键意见领袖（KOL）会定期在各大IT期刊、社区发表对前沿趋势的见解与观点。译著有《忠诚度革命》《敏捷性思维》等。
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| 目錄：
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引言
第1章 数据改变农业
第2章 被颠覆的医疗
第3章 保险精算师为什么会成为数据科学家
第4章 个性化的零售与时尚行业
第5章 被彻底改写的传统客户服务
第6章 智能机器能在不远的未来完胜人类吗
第7章 政府与社会之间游戏规则的变革
第8章 大数据时代企业的可持续发展
第9章 天气对能源的决定性影响
第10章 模型识别的意义
第11章 迎来崭新的数据时代
第12章 大数据的关键模型
第13章 数据带来的商机
第14章 从未停止创新的保时捷
第15章 彪马与阿迪的恩怨大战
第16章 制定基于大数据的企业决策
第17章 数据体系架构
第18章 参考体系架构中的业务视图
第19章 参考体系架构中的逻辑视图
第20章 面向未来的体系架构
结语
译者后记
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| 內容試閱：
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随着乘坐的过境航班缓缓降下滑行轮，我即将降落在旧金山国际机场。向窗外眺望，能见到正在扩张中的硅谷、东海湾以及远处天际边勾勒出的旧金山轮廓。很难相信，我来这里的目的是要准备参加2013年的农业探索大会，因为从天空中鸟瞰，这里绝大部分是混凝土建筑、高速公路与摩天大厦。
这家主业为农产品生产的企业总部距离旧金山国际机场不远，穿过迂回曲折的僻静小路便可到达。虽然此前从未拜访过这家企业，但这次我还是得到了这样一次机会，与该公司的执行管理层坐下来，一起探讨关于在农林渔牧领域运用大数据的课题。
相比旧金山的活力与硅谷的热火朝天，我更愿意接受这里平静祥和的氛围。进入会议议程后，我们讨论的话题逐渐转向到了农业生产：“为什么我上周买的草莓比前一周购买的好多了？”我想抛砖引玉，引导大家展开讨论，却未曾想到这个话题竟成了我们后续谈话的关键所在。
很显然，品质，尤其是品质的稳定性，是摆在各大生产厂商面前最核心的问题。因此，我提到了日本产品的精益生产品质管理，但该企业的执行管理层很快指出了，日本在实现品质的过程中是以大量的浪费为前提的。事实上，他们大约仅仅保留种植者所提供产品的10%。于是，在我脑海中勾勒出这样一个平衡三角形：其三个顶端分别由品质、品质的稳定性以及消除浪费所构成。
接下来的交流反映出了参与座谈会成员的一致观点：气候因素会单方面地影响到农作物的产量及其品质的稳定性。与会的每个人自然都无法改变天气，只能顺其自然。我意识到之所以会归咎于气候因素，是因为大家都认为大自然不能由自己掌控，而在各个季节中只能听凭各种未知的随机性与不确定性。
农业的历史进程
发达国家的农业发展过程构成了我们今天对农业的传统认知。追溯到1700年，农业可以划分为四个阶段。
？18世纪（自给式农业）。农民生产出其所必要的最低数量的食物来养活家人，并为寒冷的冬季做一些准备。
？19世纪（营利式农业）。这一阶段标志着农业从自给自足过渡到以营利为目的。这一时期广泛开始使用各类谷仓，用来存放各种工具、农作物与相应的设备。这个时期也被称为“农业拓荒”时期。
？20世纪初（牲畜耕种农业）。在这一时期，“农业动力”主要来源于体重800多千克的马。农民们使用牲畜来翻耕、种植以及运输农作物。通过发挥牲畜的作用，首次显著地提升了农作物的生产力。
？20世纪中期到末期（机械化农业）。经过了工业革命，这一时期的农民借助机械化来完成许多原先需要通过双手或牲畜来做的工作。不断增加的机械设备为农业带来了巨大的生产力，同时也提升了农作物的品质。
上述每一个时期都代表着农业向前迈出了重要的一步，引入全新而又切实可用的各项辅助设施：谷仓、工具、马匹与机械设备。从本质上来说，发展是基于具体的物质的，我们可以很清晰地从农业的发展历程中看到这一点。在每个阶段，产量与生产力都在不断提升，尤其是在20世纪后半叶出现了显著而巨大的提升。
经过这些发展阶段，农业变得更具效率，但并不代表着会变得更加智慧。
农业的数据时代
在当前的大数据时代，农业必须依赖数据来推动其发展。这一点比以往任何阶段都让普通人更难以理解，因为数据与具体的实物实在是大相径庭。你可以很容易地明白，马匹是如何帮助农民摆脱沉重的农业劳作的，但是要理解如何运用地理位置信息却完全是另外一回事。这背后蕴涵着多项无形的因素：知识、预测和决策。最终，数据是所有这一切的源泉。
简单列举农作物的生长过程有助于理解数据对农业的影响。我们都知道植物需要阳光，它们从土壤中汲取养分与水，然后茁壮成长，这个过程被称为光合作用。健康的植物需要通过一种称为蒸腾的过程来保持自身的温度相对较低（这类似于人体感受到压力后会排出汗水）。但是，假如植物缺乏养分或适宜的条件来完成蒸腾过程，那么植物的机能状态将会开始下降，从而对作物造成伤害。运用数据来改善农业，从根本上讲就是进行监督、控制，并在必要时对过程予以干涉。
根据美国环境保护署的统计，目前全美有220万个农场。这些农场与全球其他地区的农场类似，每年平均花在害虫防治、肥料以及其他各项生产项目中的开支高达11万美元。如果能够更好地收集、运用并处理各项数据，这将能够帮助农民在地域辽阔的土地上以更低的成本获得更高的利润。
马铃薯农业
马铃薯的种植是非常困难的，当你试图在大范围的面积内种植，使作物品质达到近乎完美的时候，尤其如此。马铃薯种植过程中的问题在于你所期望的农作物生长在地下，因此生产出高品质和高收益的马铃薯作物完全取决于其生长过程中的农艺管理。
在2013年美国西南数据对话峰会上，地标信息集团（LandmarkInformationGroup）的资深地理信息系统分析师罗伯特·艾伦博士（RobertAllen）同样强调了数据在马铃薯种植过程中的重要性，他的演讲题目是“运用智能手机来提升马铃薯作物中的农艺决策”。艾伦博士通过实例描述了在生长季节，运用各项数据对于农作物的成长与成熟是颇具裨益的。在农作物生长期间不断作出预测并采取干预措施，对农作物的最终产量将产生显著的影响。
产量预测以及灌溉管理过程中的一项关键变量是地被植物，这是指计算地面被绿叶覆盖的比率。地被植物是马铃薯种植管理中一项关键的信息输入。测量地被并不是简单地拿出卷尺进行丈量；这需要获取到马铃薯作物的图片，并收集大量和图片有关的信息数据（例如土壤内的水平衡等），然后保障数据能够被传递到农学家与农场主手中，这样他们可以根据数据蕴涵的信息采取切实有效的行动。我们的最终目的并不是收集信息，而是据此采取对策。
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