序言

本书是我写的第一本书，写这本书的时候我32岁，刚刚结束了一个历时近两年的数据分析创业项目Datalantern。在此之前，我读过很多外国作者写的技术方面的书，不同的作者有不同的风格。我曾经读过国外作者写的一本介绍Oracle数据库技术的书，对把技术书写的像诗一样的感觉记忆犹新。我就想，自己不能只是一名资深的技术顾问，未来也要做一名技术作家。

2018年，电子工业出版社的编辑找到我，问我想不想把大数据在不同行业的应用实践经验写成一本书。在编辑的启发下，我觉得有必要花一点时间，将这些年沉淀的跨行业数据领域的经验，做一次系统化的梳理。写这本书的目的，一半是让自己做阶段性的经验总结，工作满十年，圆一个作家梦；一半是整理自己在过往工作中积累的对行业的思考，为行业做一次输出，期望更多人能够透过本书了解到数据在企业中应用的方方面面。

在接到编辑的写作邀请时，我本能地想到两个题目。一是企业如何更好地利用内部数据，从企业最常见的应用场景出发，从对项目的介绍及对解决思路的描述中引出企业数据的管理、分析与应用；二是介绍企业数据应用的现状，客观描述不同行业中企业在数据领域做的努力和新出现的数据创新模式，对跨行业的同类案例及主题进行归类总结，因为这都与我多年的工作密切相关。但与数据相关的题目技术性太强，我希望能找到一个全景式话题，可以在认识不同行业的企业现状的基础上，对企业实际的数据环境、面临的具体问题及解决方案做全面的介绍。

在过去几年中，我接触过的行业包括零售、快速消费品、汽车、航空、保险等。在与这些行业中的客户沟通需求，参与设计数据相关方案并实施落地过程中，我深刻地了解到同一个行业中不同产品品类的运营面临的各种问题，不同的行业围绕CRM、广告、消费者运营等有相似的诉求，而在其他方面又有巨大的差异。在此过程中，我的脑海中突然浮现出读者看到的这个方案，觉得这个方案足以让人兴奋，足以概括以往数据领域不同行业的企业现状。

读者无论有没有计算机背景，都能够从本书中读到企业一线数据应用实战案例，获得思考。企业的经营者、管理者能够从书中看到这些新的数据科学、AI技术是如何在企业中改进业务的，也能够看到企业未来的业务战略和数据战略。企业的CIO、CDO或者信息主管能够从书中看到，在文化、组织不同的企业中，数据应用方式的千差万别。企业的业务方通过本书能够理解企业利用数据可以做哪些事情，要用好数据应该具备什么样的能力，等等。

更多对数据领域感兴趣的读者，能够从本书总结出来的理论体系、行业主题、行业案例、业务领域热点、数据相关热门话题中找到感兴趣的主题。这本书只要有一段话、一部分内容能给读者带来启发，对读者有帮助，我就会觉得很欣慰！

本书利用业余时间编写，在此期间，根据编辑的建议，我一遍一遍修改过几个版本。但因为作者水平有限，书中还存在大量不足，希望读者朋友指正或提出建议！

顾生宝

2020年4月

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