책머리에 - 6
프롤로그
빅데이터와 인공지능 - 17
빅데이터와 제4차 산업혁명 - 22
빅데이터와 의사결정 - 24
제1장 리더십은 비전을 현실로 바꾸는 능력이다
리더는 무엇을 리드하는가? - 29
성공하는 리더는 어떻게 이끄는가? - 34
빅데이터 시대에 성공을 보장하는 리더십 - 37
제2장 빅데이터를 어떻게 분석할 것인가?
현명한 의사결정을 위한 조건 - 45
역사가 된 포스베리의 높이뛰기 - 49
쿠폰 상환율을 높여라 - 53
타깃은 어떻게 임신부를 발견했을까? - 56
메가트렌드 연구와 독감 예측 - 60
제3장 빅데이터와 리더십
빅데이터 리더십을 위한 전략 - 67
해러스 카지노와 빅데이터 - 70
고객의 취향을 분석하라 - 74
얼마나 빠르게 대응할 것인가? - 78
제4장 빅데이터와 디지타이징 비즈니스
데이터를 어떻게 구분할 것인가? - 87
디지타이징 비즈니스 유형 - 92
하림의 ‘501 양계농장’ - 94
윌 스미스, 나이팅게일, 심야버스의 공통점 - 97
인공지능이 고전을 번역하다 - 105
제5장 진단 분석과 이상 탐지 : 디지타이징 비즈니스 유형 1
왜 문제가 발생했는가? - 109
익스피디아의 전환율이 낮은 이유 - 110
1병동과 2병동의 산욕열 사망률이 다른 이유 - 113
벤퍼드 법칙 - 118
직원들의 성과는 왜 차이가 나는가? - 120
약한 인공지능의 시대 - 124
인공지능이 할 수 있는 것 - 128
어떤 가입자가 보험을 해지할까? - 133
캐나다 아동병원의 아르테미스 프로젝트 - 138
제6장 예측 분석과 개인화 추천 : 디지타이징 비즈니스 유형 2
비즈니스 방식을 업그레이드하는 수단이자 도구 - 143
이혼을 예측하다 - 145
개인 신용 예측 모델 - 150
날씨로 예측하는 명품 와인의 가격 - 154
캐피털원의 맞춤형 신용카드 전략 - 158
월마트의 소셜 게놈 프로젝트 - 161
베노플러스겔의 리포지셔닝 전략 - 165
링크트인의 PYMK 서비스 - 170
개인화 추천의 전성시대 - 175
제7장 빅데이터로 서비스를 혁신하다 : 디지타이징 비즈니스 유형 3·4
하코의 청소 토털 솔루션 - 181
IBM이 날씨 채널을 인수한 이유 - 183
페퍼 로봇의 수익 창출 서비스 - 186
롤스로이스의 토털 케어 서비스 - 189
사물인터넷의 궁극을 꿈꾸는 GE의 프리딕스 - 192
제8장 빅데이터 비즈니스 플랫폼 : 디지타이징 비즈니스 유형 5·6·7
빅데이터의 3가지 조건 - 201
데이터가 자산이다 - 206
데이터 분석으로 인사이트를 제공하다 - 217
공급자와 수요자를 연결하는 플랫폼 - 229
제9장 빅데이터 테마를 어떻게 선정할 것인가?
데이터를 낭비하는 기업들 - 237
디지털 혁신의 궁극적인 목표 - 240
빅데이터 프로젝트는 왜 실패하는가? - 242
무엇이 문제인가? - 245
빅데이터 테마 선정 프로세스 - 251
제10장 빅데이터 리더십 로드맵
성공하는 기업의 4가지 특징 - 257
리더는 어떻게 변화해야 하는가? - 260
데이터 분석 체계를 구축하라 - 267
디지털 혁신을 위한 교육 - 280
에필로그 - 287
주 - 290