超越字節：數據變現指南

彼得·艾肯（Peter Aiken）博士， 的數據管理 ，現任弗吉尼亞聯邦大學副教授、 數據管理協會（DAMA International） 、麻省理工學院 首席數據官協會副主任。擁有35年數據管理從業經驗，曾與30多個 的數百家 機構合作，擁有深厚的實踐積澱。著有12部著作，其中多部開創行業先河，包括首部倡導數據領導力（CDO）的著作、首部聚焦數據變現及現代戰略數據思維的著作，憑借這些成果及 巡回交流活動，他贏得了廣泛的 認可。同時，他主持著數據多樣性網站（Dataversity.net）上運營時間 長的數據管理網絡研討會系列，早年創辦多家機構，這些機構助力200餘家組織實現數據價值，累計節省成本超15億美元， 創辦機構為Anything Awesome。托德·哈伯（Todd Harbour）現任弗吉尼亞州雷斯頓市格裏斯特米爾交易所有限責任公司（GME, LLC）管理成員、Core4ce有限責任公司管理合夥人。曾擔任紐約州首席數據官（CDO）， 建立紐約州數據管理項目，涵蓋數據戰略框架、治理體系、信息架構等核心工作，打造全州數據分析實踐社區。他還曾擔任聯邦政府 官員， 大數據分析及大型聯邦機構數據管理項目建設，牽頭制定數據戰略、搭建管理平臺，為各類機構提供可靠的決策支撐，並推動多家聯邦機構落地數據管理 實踐。持有PMP、PgMP、CDMP等多項 認證，擁有四個研究生學位，在信息系統、項目管理等領域具備深厚專業素養。

譯者序
前言
致謝
第1章 數據聯盟與數據變現導論
1.1 數據聯盟的定義
1.2 數據變現的定義
1.3 數據聯盟與數據變現的發展歷程
1.3.1 數據聯盟的黎明：20世紀80～90年代
1.3.2 數據市場的興起：20世紀90年代末期至21世紀最初十年初期
1.3.3 在線廣告時代：21世紀最初十年中期
1.3.4 數據經紀人的崛起：21世紀最初十年末期
1.3.5 數據治理的興起：21世紀第二個十年初期
1.3.6 數據市場的興起：21世紀第二個十年中期
1.3.7 數據合作組織的興起：21世紀第二個十年中期至21世紀20年代初期
1.3.8 現狀：21世紀20年代至今
1.4 數據聯盟和數據變現的優勢與挑戰
1.5 數據變現的重要性
1.6 數據聯盟與數據變現的關系
1.7 從參與聯盟到變現策略
1.7.1 數據聯盟促進協作與創新
1.7.2 數據變現需要高質量的數據
1.7.3 數據變現需要強有力的數據治理
1.8 數據聯盟和數據變現對組織的重要性
1.9 數據聯盟不可或缺
1.9.1 訪問更大且更多樣化的數據集
1.9.2 更快速、更精準的洞察
1.9.3 節約成本
1.9.4 降低與數據相關的風險
1.9.5 協作與創新
1.9.6 增加收入
1.9.7 運營效率
1.9.8 競爭優勢
1.9.9 消費者行為洞察
1.9.10 風險降低
1.10 關鍵洞察
第2章 數據變現的機制
2.1 數據聯盟的優勢概述
2.1.1 獲取更大規模和更多樣化的數據
2.1.2 降低數據獲取成本
2.1.3 提升數據質量和相關性
2.1.4 促進協作與創新
2.1.5 采用強有力的數據治理和安全措施
2.1.6 創造新的收入機會
2.2 數據聯盟的價值與應用
2.3 數據聯盟的類型
2.3.1 行業數據聯盟
2.3.2 跨行業數據聯盟
2.3.3 地域數據聯盟
2.3.4 技術數據聯盟
2.3.5 數據提供者聯盟
2.3.6 特定行業聯盟
2.3.7 區域或國家聯盟
2.4 構建和參與數據聯盟的策略
2.4.1 識別合適的合作夥伴
2.4.2 制定治理框架
2.4.3 制定有效的數據共享協議
2.4.4 確保數據隱私和安全
2.5 數據聯盟的形成與運作方式
2.6 數據變現與數據聯盟的相互賦能機制
2.6.1 搭建數據共享的激勵機制
2.6.2 創造新的收入來源
2.6.3 提升數據質量與相關性
2.6.4 推動協作與創新
2.6.5 促進強有力的數據治理和安全保障
2.7 建立和管理成功數據聯盟的最佳實踐
2.7.1 設定明確的目標
2.7.2 建立治理框架
2.7.3 創建數據管理基礎設施
2.7.4 確保遵循數據保護法規
2.7.5 促進協作與溝通
2.7.6 衡量和優化投資回報率
2.8 關鍵洞察
第3章 數據聯盟實踐
3.1 數據聯盟中的關鍵參與者
3.1.1 數據提供者
3.1.2 數據聚合者
3.1.3 數據使用者
3.1.4 聯盟管理者
3.1.5 技術提供者
3.1.6 監管機構
3.2 成功數據聯盟案例研究
3.2.1 運輸與物流中的數據聯盟
3.2.2 零售與消費品領域的數據聯盟
3.2.3 金融服務行業中的數據聯盟
3.2.4 醫療保健與生命科學領域的數據聯盟
3.3 數據聯盟的潛在應用場景
3.3.1 智慧城市
3.3.2 農業
3.3.3 網絡安全
3.3.4 社會影響
3.3.5 個性化
3.3.6 區塊鏈
3.3.7 邊緣計算
3.4 不同類型數據聯盟的實例
3.5 成功實現數據變現的企業洞察
3.5.1 識別有價值數據的重要性
3.5.2 協作的價值
3.5.3 數據治理與合規的重要性
3.6 數據聯盟是公司成功實現數據變現的關鍵點
3.6.1 數據是一種寶貴的資產
3.6.2 協作是關鍵
3.6.3 數據治理與安全至關重要
3.6.4 數據的質量和相關性至關重要
3.7 關鍵洞察
第4章 數據變現的法律與倫理考量
4.1 數據變現中法律和倫理考量的重要性
4.2 數據變現的風險與挑戰
4.3 數據變現的法律考量
4.3.1 數據保護法規
4.3.2 知識產權和數據所有權
4.3.3 數據變現的合同與協議
4.3.4 責任與風險分配
4.3.5 跨境數據傳輸
4.3.6 特定行業法規
4.4 數據保護法律和法規概述
4.4.1 《通用數據保護條例》
4.4.2 《加州消費者隱私法案》
4.4.3 《健康保險可移植性和責任法案》
4.4.4 《兒童在線隱私保護法案》
4.4.5 隱私盾
4.5 數據所有權和知識產權
4.5.1 數據所有權
4.5.2 知識產權
4.5.3 許可和版權費
4.5.4 數據隱私
4.5.5 數據變現策略
4.6 數據變現的合同與協議
4.7 數據變現中的責任和風險分配
4.8 數據的隱私和保密性
4.9 數據收集和使用中的公平性和透明性
4.10 數據偏見和歧視
4.11 數據變現中的問責和責任
4.12 數據變現的法律和倫理考量