超越字节:数据变现指南电子书

译者序

前言

致谢

第1章 数据联盟与数据变现导论

1.1 数据联盟的定义

1.2 数据变现的定义

1.3 数据联盟与数据变现的发展历程

1.3.1 数据联盟的黎明：20世纪80～90年代

1.3.2 数据市场的兴起：20世纪90年代末期至21世纪最初十年初期

1.3.3 在线广告时代：21世纪最初十年中期

1.3.4 数据经纪人的崛起：21世纪最初十年末期

1.3.5 数据治理的兴起：21世纪第二个十年初期

1.3.6 数据市场的兴起：21世纪第二个十年中期

1.3.7 数据合作组织的兴起：21世纪第二个十年中期至21世纪20年代初期

1.3.8 现状：21世纪20年代至今

1.4 数据联盟和数据变现的优势与挑战

1.5 数据变现的重要性

1.6 数据联盟与数据变现的关系

1.7 从参与联盟到变现策略

1.7.1 数据联盟促进协作与创新

1.7.2 数据变现需要高质量的数据

1.7.3 数据变现需要强有力的数据治理

1.8 数据联盟和数据变现对组织的重要性

1.9 数据联盟不可或缺

1.9.1 访问更大且更多样化的数据集

1.9.2 更快速、更精准的洞察

1.9.3 节约成本

1.9.4 降低与数据相关的风险

1.9.5 协作与创新

1.9.6 增加收入

1.9.7 运营效率

1.9.8 竞争优势

1.9.9 消费者行为洞察

1.9.10 风险降低

1.10 关键洞察

第2章 数据变现的机制

2.1 数据联盟的优势概述

2.1.1 获取更大规模和更多样化的数据

2.1.2 降低数据获取成本

2.1.3 提升数据质量和相关性

2.1.4 促进协作与创新

2.1.5 采用强有力的数据治理和安全措施

2.1.6 创造新的收入机会

2.2 数据联盟的价值与应用

2.3 数据联盟的类型

2.3.1 行业数据联盟

2.3.2 跨行业数据联盟

2.3.3 地域数据联盟

2.3.4 技术数据联盟

2.3.5 数据提供者联盟

2.3.6 特定行业联盟

2.3.7 区域或国家联盟

2.4 构建和参与数据联盟的策略

2.4.1 识别合适的合作伙伴

2.4.2 制定治理框架

2.4.3 制定有效的数据共享协议

2.4.4 确保数据隐私和安全

2.5 数据联盟的形成与运作方式

2.6 数据变现与数据联盟的相互赋能机制

2.6.1 搭建数据共享的激励机制

2.6.2 创造新的收入来源

2.6.3 提升数据质量与相关性

2.6.4 推动协作与创新

2.6.5 促进强有力的数据治理和安全保障

2.7 建立和管理成功数据联盟的最佳实践

2.7.1 设定明确的目标

2.7.2 建立治理框架

2.7.3 创建数据管理基础设施

2.7.4 确保遵循数据保护法规

2.7.5 促进协作与沟通

2.7.6 衡量和优化投资回报率

2.8 关键洞察

第3章 数据联盟实践

3.1 数据联盟中的关键参与者

3.1.1 数据提供者

3.1.2 数据聚合者

3.1.3 数据使用者

3.1.4 联盟管理者

3.1.5 技术提供者

3.1.6 监管机构

3.2 成功数据联盟案例研究

3.2.1 运输与物流中的数据联盟

3.2.2 零售与消费品领域的数据联盟

3.2.3 金融服务行业中的数据联盟

3.2.4 医疗保健与生命科学领域的数据联盟

3.3 数据联盟的潜在应用场景

3.3.1 智慧城市

3.3.2 农业

3.3.3 网络安全

3.3.4 社会影响

3.3.5 个性化

3.3.6 区块链

3.3.7 边缘计算

3.4 不同类型数据联盟的实例

3.5 成功实现数据变现的企业洞察

3.5.1 识别有价值数据的重要性

3.5.2 协作的价值

3.5.3 数据治理与合规的重要性

3.6 数据联盟是公司成功实现数据变现的关键点

3.6.1 数据是一种宝贵的资产

3.6.2 协作是关键

3.6.3 数据治理与安全至关重要

3.6.4 数据的质量和相关性至关重要

3.7 关键洞察

第4章 数据变现的法律与伦理考量

4.1 数据变现中法律和伦理考量的重要性

4.2 数据变现的风险与挑战

4.3 数据变现的法律考量

4.3.1 数据保护法规

4.3.2 知识产权和数据所有权

4.3.3 数据变现的合同与协议

4.3.4 责任与风险分配

4.3.5 跨境数据传输

4.3.6 特定行业法规

4.4 数据保护法律和法规概述

4.4.1 《通用数据保护条例》

4.4.2 《加州消费者隐私法案》

4.4.3 《健康保险可移植性和责任法案》

4.4.4 《儿童在线隐私保护法案》

4.4.5 隐私盾

4.5 数据所有权和知识产权

4.5.1 数据所有权

4.5.2 知识产权

4.5.3 许可和版权费

4.5.4 数据隐私

4.5.5 数据变现策略

4.6 数据变现的合同与协议

4.7 数据变现中的责任和风险分配

4.8 数据的隐私和保密性

4.9 数据收集和使用中的公平性和透明性

4.10 数据偏见和歧视

4.11 数据变现中的问责和责任

4.12 数据变现的法律和伦理考量

4.13 负责任的数据变现实践倡议

4.14 关键洞察

第5章 数据联盟的价值最大化

5.1 衡量数据联盟的投资回报率

5.1.1 为什么衡量投资回报率很重要

5.1.2 如何衡量数据联盟的投资回报率

5.2 优化数据收集与管理

5.2.1 数据收集与管理在最大化价值中的重要性

5.2.2 数据收集与管理的最佳实践

5.3 促进协作与沟通

5.3.1 数据联盟中协作与沟通的意义

5.3.2 数据联盟中协作与沟通的重要性

5.3.3 促进联盟成员间协作与沟通的策略

5.4 促进创新与协作

5.5 关键洞察

第6章 数据变现的未来

6.1 数据在组织中的作用

6.1.1 数据在决策中的重要性

6.1.2 数据对组织模式的影响

6.2 数据变现发展趋势

6.2.1 数据驱动型组织模式的兴起

6.2.2 人工智能和机器学习对数据变现的影响

6.2.3 数据市场在数据变现中的角色

6.2.4 数据变现中的隐私和安全的未来

6.3 数据变现策略

6.3.1 制定数据变现策略

6.3.2 客户数据变现

6.3.3 运营数据变现

6.3.4 第三方数据变现

6.4 数据变现案例研究

6.4.1 不同行业中数据变现的成功案例

6.4.2 成功与失败的数据变现案例中的经验教训

6.5 数据变现的关键趋势

6.6 区块链在数据变现中的作用

6.7 数据变现的伦理考量

6.7.1 数据隐私：保障个人权利

6.7.2 数据所有权：公平利益

6.7.3 意外后果：社会公平与信任

6.8 数据变现对社会的影响

6.9 数据变现的新技术

6.10 数据变现的核心趋势与战略实现路径

6.10.1 数据伦理的兴起

6.10.2 数据互操作性、治理与智能分析的协同趋势

6.11 关键洞察

第7章 数字时代数据变现的运营

7.1 数据变现策略的能力评估

7.2 评估组织准备情况

7.2.1 评估当前数据管理能力

7.2.2 了解组织结构对数据驱动项目的影响

7.2.3 数据驱动创新的文化考量

7.3 数据基础设施与技术

7.3.1 实现数据变现的关键技术

7.3.2 数据基础设施的构建与购买抉择

7.3.3 确保数据基础设施的可扩展性和安全性

7.4 数据治理和合规

7.4.1 构建全面的数据治理框架

7.4.2 应对数据隐私法律和法规

7.4.3 数据使用伦理准则的实施

7.5 开发数据产品和服务

7.5.1 识别数据产品的市场需求与机遇

7.5.2 数据产品开发步骤：从构思到发布

7.5.3 数据产品成功落地的案例研究

7.6 收入模式与定价策略

7.6.1 主要收入模式

7.6.2 定价策略核心框架

7.7 数据产品的营销与销售策略

7.7.1 确定目标市场和客户细分

7.7.2 有效营销渠道和策略

7.7.3 销售策略与谈判策略

7.8 投资回报率与成效的衡量

7.8.1 数据变现项目的关键绩效指标

7.8.2 部署合适的评估工具和方法

7.8.3 从实际案例中汲取洞见学习

7.9 关键洞察

第8章 最终思考

关键术语词汇表

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