破解數據困局：AI 時代如何讓數據真正為你所用

尼廷•塞思（Nitin Seth），全球商業領袖、企業家、暢銷書作家，數據科技公司Incedo Inc.聯合創始人兼首席執行官。擁有近三十年領導經驗，曾先後在全球頂級咨詢公司麥肯錫、全球金融服務巨頭富達國際以及印度最大電商平臺Flipkart擔任核心管理職務，歷任麥肯錫印度全球知識中心主任、富達國際印度董事總經理兼國家主管、Flipkart首席運營官。在其職業生涯中，他主導了涵蓋商業、技術、數據和人工智能領域的大規模轉型實踐。

迄今出版三部廣受好評的著作，構成“數字、數據與AI轉型三部曲”，其中第二部《Mastering the Data Paradox》（即本書英文原版）上市一周即登頂亞馬遜印度站商業類暢銷書榜，已榮獲多個獎項，為企業在AI時代釋放數據潛力提供了切實可行的策略路徑。

尼廷•塞思擁有印度管理學院勒克瑙分校MBA學位（以主席金獎章榮譽畢業）及印度理工學院德裏分校工程學學士學位，是數據與AI領域公認的思想領袖，常受邀發表主題演講。

本書翻譯組

推薦序

譯者序

讚譽

題詞

導論 人工智能時代與數據優先世界

 人工智能時代的悄然來臨

 數據優先世界的切身感悟

 本書核心主題的內容總覽

 探索數據世界的啟航寄語

 參考文獻

第1篇 深度理解數據優先世界

第1章 數據爆炸：史無前例的信息洪流湧現

 數據優先世界的曙光

 數據革命才剛剛開始

 一個令人震撼的故事

 數據增長的歷史軌跡

 當數據變成“大數據”

 大數據的三個核心維度

 大數據核心維度的擴展

 要點回顧

 參考文獻

第2章 數據資源：無處不在的數字時代燃料

 數據驅動變革加速發展

 生活方式的革命性變化

 前所未有的價值創造機遇

 業務邊界模糊與期望演變

 要點回顧

 參考文獻

第3章 價值重塑：激活數據潛能的執行框架

 數據海洋的困境

 數據管理價值鏈

 DIAI概覽：數據價值生成的閉環框架

 生成式AI：實現變革價值的下一前沿

 DIAI實施：數據驅動的業務轉型之旅

 要點回顧

 參考文獻

第4章 數據悖論：數據洪流與洞察幹旱同在

 悖論緣起：大數據引發雙重挑戰

 數據洪流：無法回避的數據汪洋

 洞察幹旱：挖掘價值的多重挑戰

 問題診斷：數據悖論的典型征兆

 技術發展：數據技術及其局限性

 要點回顧

 參考文獻

第5章 根源分析：重技術輕邏輯的投資誤區

 尋因方法論：追溯因果鏈直至問題本源

 關註點錯位：重技術輕邏輯的投入失衡

 征兆一：數據計劃成本過高且周期過長

 征兆二：團隊未能獲取所需的決策數據

 征兆三：團隊無法有效利用現有的數據

 系統性分析：表象背後的九大根源問題

 要點回顧

 參考文獻

第2篇 數據價值最大化的方案

第6章 USF框架：破解困局的方法論

 數據悖論帶來的現實困局

 運用框架的力量破解悖論

 統一解決方案框架(USF)總覽

 USF破解數據悖論根源問題

第7章 定義業務問題：邏輯樹分析法

 識別業務的瓶頸問題

 使用結構化方法解決問題

 創建客戶統一視圖的挑戰

 解決數據計劃問題三步法

 要點回顧

 參考文獻

第8章 多源數據：不是湖泊而是海洋

 數據源的爆炸性激增

 多源數據的乘數效應

 數據集成的通關遊戲

 多源數據集成的挑戰

 邏輯集成方法的興起

 要點回顧

 參考文獻

第9章 實時數據：動作要像光一樣快

 當今世界的實時運行

 實時數據的基本內涵

 數據格局的根本轉變

 領先企業的典型做法

 利用實時數據的挑戰

 應運而生的新興技術

 並非適用於所有場景

 權衡並選定正確場景

 要點回顧

 參考文獻

第10章 專有數據：競爭力的秘制醬料

 獨特風格：脫穎而出的關鍵

 專有知識：組織的“蒙娜麗莎”

 親身實踐：麥肯錫知識中心

 隱性特質：專有知識的基因

 知識編碼：隱性知識顯性化

 破舊立新：知識編碼的前提

 知識市場：可持續發展機制

 算法賦能：重要性日益增加

 要點回顧

 參考文獻

第11章 現代數據棧：可擴展與端到端

 數據棧的基本概念

 傳統數據棧的不足

 現代數據棧的特性

 要點回顧

 參考文獻

第12章 數據質量：超越表象的重要性

 大數據的承諾

 承諾無法兌現的原因

 數據質量問題的成因

 數據質量傳統評估維度依然適用

 數據質量需要情境優先評估方法

 數據質量是實現AI優先的前提

 AI同時也是數據質量解決方案

 要點回顧

 參考文獻

第13章 數據產品：價值最大化的紐帶

 數據的產品化

 定義數據產品

 數據產品的內在價值

 不同類型的數據產品

 數據產品的開發方法

 數據產品的演化趨勢

 要點回顧

 參考文獻

第14章 敏捷性：雙軌制執行策略的應用

 “大爆炸”方法失效的原因

 “雙軌制”執行策略的內涵

 “雙軌制”的實施並非易事

 “雙軌制”實施落地的示例

 要點回顧

 參考文獻

第15章 數據開放共享：充分釋放數據潛能

 數據一度是少數人的權力來源

 數據開放共享是數據力量的源泉

 數據開放共享全面激活數據力量

 自助服務工具推動能力的提升

 生成式AI代表自助服務的未來

 數據治理是數據開放共享的前提

 要點回顧

 參考文獻

第16章 數據安全：數據革命的最大威脅

 什麼是數據安全？

 數據安全：時代的最大威脅之一

 嚴防死守：零信任網絡安全模型

 構建零信任架構的三大考量因素

 基於行為分析的全天候安全防護

 實施零信任架構的四組關鍵杠桿

 人工智能從根本上改變數據安全

 人工智能也是數據安全的風險源

 要點回顧

 參考文獻

第17章 組織協同：數據權責歸屬的權衡

 組織協同的基本概念綜述

 組織協同的三大關鍵考量

 數據產品導向型協同模式

 瑞典Spotify的成功實踐

 要點回顧

 參考文獻

第18章 數據文化：跳出河馬效應的桎梏

 數據文化的基本概念

 不容忽視的河馬效應

 河馬效應的負面影響

 用數據馴服“河馬效應”

 塑造數據文化的杠桿

 要點回顧

 參考文獻

第19章 數據人才：智能時代的重中之重

 數據人才的重要性

 數據人才體系的關鍵崗位角色

 獲取合適人才面臨的嚴峻挑戰

 破解人才緊缺難題的成功經驗

 數據人才格局的未來演變趨勢

 構建T型能力體系是破局之道

 要點回顧

 參考文獻

第3篇數據賦能個人與全社會

第20章 微觀與宏觀：從企業走向個人和社會

 數據悖論在個人層面的顯現

 USF的個人應用指南

第21章 超級個性化：單一客群的興起與發展

 傳統客群細分的根本缺陷

 數據豐富催生了單一客群

 超級個性化破解長期悖論

 實現單一客群的驅動因素

 共創是單一客群的制勝點

 單一客群導致選擇權回歸

 單一客群的未來發展圖景

 要點回顧

 參考文獻

第22章 決策智能化：數據驅動與直覺判斷力

 直覺判斷的內涵與局限性

 從直覺主導轉向數據驅動

 數據驅動型決策的重要性

 DIAI助力數據驅動型決策

 DIAI在個人決策中的應用

 要點回顧

 參考文獻

第23章 信息與智慧：模式識別與反思和分享

 統一定義智慧的困境

 智慧發揮的關鍵作用

 智慧的模型及其拓展

 明智直覺能力的培養

 智慧面臨的消亡危機

 培養智慧的五項原則

 為反思預留專屬時間

 匯聚眾智的群體智慧

 要點回顧

 參考文獻

第24章 所有權之爭：數據的共享與隱私保護

 數據隱私的多邊覆雜關系

 全球數據隱私標準的呼籲

 數據隱私保護的個體選擇

 數據使用與所有權之我見

 要點回顧

 參考文獻

第25章 心流再平衡：數字參與度與心理健康

 數字參與度的成癮性設計

 覆雜性持續攀升的負效應

 數字輕戒斷破解技術沈迷

 堅持小步快跑並持之以恒

 要點回顧

 參考文獻

第26章 價值全球化：數據協作共創美好未來

 協作以實現變革性全球影響

 數據協作發展面臨多重阻礙

 全球數據協作的結構化框架

 全球數據協作的關鍵推動者

 全球協作價值共創案例分析

 全球數據協作重塑世界格局

 要點回顧

 參考文獻

第27章 數據即國力：數據重塑國家競爭優勢

 數據塑造國家競爭優勢

 數據競爭力的實踐典範

 國家數據能力構建路徑

 要點回顧

 參考文獻

結束語 破解數據困局，決勝智能時代

 為何由數據驅動的AI能夠創造變革性價值，以及如何創造？

 我們如何應對數據悖論以釋放數據與AI的變革潛力？

 是否存在某些原則能夠實現生活與數據的相互借鑒？

致謝