序言

本書是我寫的第一本書，寫這本書的時候我32歲，剛剛結束了一個歷時近兩年的數據分析創業項目Datalantern。在此之前，我讀過很多外國作者寫的技術方面的書，不同的作者有不同的風格。我曾經讀過國外作者寫的一本介紹Oracle數據庫技術的書，對把技術書寫的像詩一樣的感覺記憶猶新。我就想，自己不能只是一名資深的技術顧問，未來也要做一名技術作家。

2018年，電子工業出版社的編輯找到我，問我想不想把大數據在不同行業的應用實踐經驗寫成一本書。在編輯的啟發下，我覺得有必要花一點時間，將這些年沉淀的跨行業數據領域的經驗，做一次系統化的梳理。寫這本書的目的，一半是讓自己做階段性的經驗總結，工作滿十年，圓一個作家夢；一半是整理自己在過往工作中積累的對行業的思考，為行業做一次輸出，期望更多人能夠透過本書了解到數據在企業中應用的方方面面。

在接到編輯的寫作邀請時，我本能地想到兩個題目。一是企業如何更好地利用內部數據，從企業最常見的應用場景出發，從對項目的介紹及對解決思路的描述中引出企業數據的管理、分析與應用；二是介紹企業數據應用的現狀，客觀描述不同行業中企業在數據領域做的努力和新出現的數據創新模式，對跨行業的同類案例及主題進行歸類總結，因為這都與我多年的工作密切相關。但與數據相關的題目技術性太強，我希望能找到一個全景式話題，可以在認識不同行業的企業現狀的基礎上，對企業實際的數據環境、面臨的具體問題及解決方案做全面的介紹。

在過去幾年中，我接觸過的行業包括零售、快速消費品、汽車、航空、保險等。在與這些行業中的客戶溝通需求，參與設計數據相關方案并實施落地過程中，我深刻地了解到同一個行業中不同產品品類的運營面臨的各種問題，不同的行業圍繞CRM、廣告、消費者運營等有相似的訴求，而在其他方面又有巨大的差異。在此過程中，我的腦海中突然浮現出讀者看到的這個方案，覺得這個方案足以讓人興奮，足以概括以往數據領域不同行業的企業現狀。

讀者無論有沒有計算機背景，都能夠從本書中讀到企業一線數據應用實戰案例，獲得思考。企業的經營者、管理者能夠從書中看到這些新的數據科學、AI技術是如何在企業中改進業務的，也能夠看到企業未來的業務戰略和數據戰略。企業的CIO、CDO或者信息主管能夠從書中看到，在文化、組織不同的企業中，數據應用方式的千差萬別。企業的業務方通過本書能夠理解企業利用數據可以做哪些事情，要用好數據應該具備什么樣的能力，等等。

更多對數據領域感興趣的讀者，能夠從本書總結出來的理論體系、行業主題、行業案例、業務領域熱點、數據相關熱門話題中找到感興趣的主題。這本書只要有一段話、一部分內容能給讀者帶來啟發，對讀者有幫助，我就會覺得很欣慰！

本書利用業余時間編寫，在此期間，根據編輯的建議，我一遍一遍修改過幾個版本。但因為作者水平有限，書中還存在大量不足，希望讀者朋友指正或提出建議！

顧生寶

2020年4月

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