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| 編輯推薦： |
1.《信息经济学：如何对信息资产进行定价、管理与度量》研究了信息的经济意义，它力求将经济和资产管理的原则和做法应用于信息资产的定价、管理和度量。
2.本书作者道格拉斯B.莱尼（Douglas B.Laney）曾任高德纳公司副总裁、首席数据官研究与顾问团队的杰出分析师。道格拉斯首创信息经济学这一领域，开发量化及获取信息经济价值的方法，并提出将传统资产管理实践应用于信息资产的方法。道格拉斯论据翔实、引人入胜的文字全面又深刻地阐述了将信息作为资产来对待的依据。
3.中欧国际工商学院管理学教授，原院长朱晓明为本书作中文版序，对《信息经济学》中的三个新视点进行深刻解读。
4.本书是智能经济时代企业数字化转型的必备读本，如果你想要成功地将信息变现、让企业所有闲置数据发挥*潜力、发现企业的信息资产中发现未知宝藏，本书便是一本你不可错过的经典著作。
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| 內容簡介： |
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本书研究了信息的经济意义，它力求将经济和资产管理的原则和做法应用于信息资产的定价、管理和度量。本书在全面阐释信息经济学的同时，解决了以下问题：CEO和信息领导者如何更充分地将信息作为企业资产，CIO如何提高信息的流动性和访问性，首席财务官如何帮助企业衡量信息资产的实际和潜在价值。
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| 關於作者： |
道格拉斯B.莱尼（Douglas B.Laney），曾任高德纳公司副总裁、首席数据官研究与顾问团队的杰出分析师。道格拉斯研究并为客户提供咨询的内容包括信息变现及估值、开放及组合数据、卓越分析中心、数据治理，以及以大数据为基础的创新。他是高德纳企业信息管理成熟度模型的作者，用数据和分析整合了几百个可行性艺术的真实案例，为《金融时报》编辑、合著了一部关于大数据的电子书，并曾两度荣获高德纳年度思想领导力大奖。
道格拉斯首创信息经济学这一领域，开发量化及获取信息经济价值的方法，并提出将传统资产管理实践应用于信息资产的方法。他曾在主要商学院及会议上就这个主题发表演讲，而他的文章见诸《福布斯》、《华尔街日报》和《金融时报》等各大报端。在其从业生涯中，道格拉斯曾在全球信息整合商和早期软件公司中担任领导职位。他在高德纳担任了11年分析师。
[主审简介]道格拉斯B.莱尼（Douglas B.Laney），曾任高德纳公司副总裁、首席数据官研究与顾问团队的杰出分析师。道格拉斯研究并为客户提供咨询的内容包括信息变现及估值、开放及组合数据、卓越分析中心、数据治理，以及以大数据为基础的创新。他是高德纳企业信息管理成熟度模型的作者，用数据和分析整合了几百个可行性艺术的真实案例，为《金融时报》编辑、合著了一部关于大数据的电子书，并曾两度荣获高德纳年度思想领导力大奖。
道格拉斯首创信息经济学这一领域，开发量化及获取信息经济价值的方法，并提出将传统资产管理实践应用于信息资产的方法。他曾在主要商学院及会议上就这个主题发表演讲，而他的文章见诸《福布斯》、《华尔街日报》和《金融时报》等各大报端。在其从业生涯中，道格拉斯曾在全球信息整合商和早期软件公司中担任领导职位。他在高德纳担任了11年分析师。
[主审简介]
朱晓明，教授级高级工程师，上海交通大学工学博士，享受国务院特殊津贴的专家。中欧国际工商学院管理学教授，2006年6月至2015年3月担任中欧国际工商学院院长，中天集团教席教授；曾任上海交通大学安泰经济与管理学院兼职教授、博士生导师，上海财经大学兼职教授、博士生导师，中国银联博士后工作站指导教授，上海数字化与互联网金融研究中心主任。曾任上海市政府副秘书长兼上海外经贸委、外资委主任，上海市人大副主任、市政协副主席。曾获上海市科技进步二等奖、三等奖，上海市决策咨询研究成果一等奖、二等奖，国际管理学会杰出成就奖。2015年获中国大学出版社优秀学术著作一等奖；2016年9月获中欧国际工商学院教学优秀奖。曾任中国工业与应用数学学会副理事长，上海浦东新区高级职称评审委员会主任、上海市国际商务专业高级技术评审委员会主任。主要著作：《开发区规划研究》、《大通关提高上海通关效率》等5本外经贸著作、《经济管理数学模型案例教程》、《中国服务外包发展报告2007、2008、2009、2010-2011、2012、2013》、《中国对外投资合作发展报告2010》、《中国第三方电子支付发展报告》、《支付革命》、《精准创新》《解放日报》2015年推荐的十大好书、《数字化时代的十大商业趋势》中、英、阿拉伯文版中文版获第四届中国大学出版社优秀学术著作等奖、外文版获2016年上海市版权局走出去扶持项目及2016年国家丝路书香项目、《商业趋势与科技创新案例集》中、英文版、《家族企业创新》、《开放式创新》、《走向数字经济》中、英文版英文版获2018年经典中国国际出版工程项目、《中小企业的开放式创新》等多种经济学、管理学与科技领域的专著或译著。
[译者简介]
朱琼敏，复旦大学比较文学与世界文学硕士，德国耶拿大学英美研究硕士。曾翻译的作品包括英国著名旅行文学作家帕特里克利弗莫尔的《安第斯山脉的来信》及简莫里斯的《悉尼：帝国的绚烂余晖》《西班牙：昨日帝国》等。
扈喜林，自由译者，毕业于对外经济贸易大学，近20年翻译经验，翻译出版将近40部作品，涵盖经济、管理、建筑设计、心理学、家居文化、品牌管理、创新研究、小说等诸多领域。
曹雪会，毕业于北京外国语大学高级翻译学院，目前就职于中欧国际工商学院，长期从事翻译和审校工作。曾参与翻译和审校的作品包括《精准创新》、《家族企业创新》、《开放式创新》、《中小企业开放式创新》、《商业趋势与科技创新案例集》英文版、《数字化时代的十大商业趋势》英文版、《走向数字经济》英文版等。
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| 目錄：
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前言
第一部分 将信息作为资产变现
为何变现信息
信息变现的主要途径
信息变现的方法
信息分析技术信息变现的引擎
第二部分 将信息作为资产管理
信息管理成熟度与原则
信息供应链与生态系统
信息资产管理标准与方法的借鉴
应用资产管理提升信息成熟度
第三部分 将信息作为资产衡量
信息是一种资产吗？
谁拥有信息
信息资产的量化及入账
用经济学原理处理数据
信息经济学的趋势
附录一 信息管理成熟度挑战
附录二 信息产权相关的法律裁决案例
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| 內容試閱：
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从你的信息中获取的不只是现金
现金为王不假，然而坏消息是国王也知道你拥有现金。换句话说，这些收入是需要纳税的。交换你的信息，从而获得金钱回报，即出售或者向外授权许可使用信息，看起来是用信息进行交易的最简单方法，可是这种方法很少成为最优方法。这不仅仅因为在损益表中，现金交易显而易见，而且金钱只是某种价值的象征或者衍生物。相反，认真考虑一下交换信息可以给你带来哪些好处。找到了正确的交易伙伴，你就可以从信息中获得更多经济收益，而不仅仅是让对方给你开一张支票。
首先，寻找从供应商那里获得优惠条款、条件或者折扣的机会，以此向他们提供你或者你的客户如何使用对方产品的信息。
过去数十年里，杂货店充当着桥梁的作用。
通常，多数人在杂货店刷象征客户忠诚度的会员卡时，会看到收银台自动对某些商品进行打折处理。然而，这是真正的折扣吗?当然，杂货店会在广告中说，如果注册使用会员卡的话，你们将会获得折扣。这是因为我们很忠诚吗?我们经常购物的话，会获得更大的折扣吗?不会的。或许会员卡会鼓励忠诚度，可是我们能够从所有大型杂货店，甚至是任意杂货店那里获得一张会员卡，然后想什么时候使用就什么时候使用。因此，除了能够获得基于忠诚度的折扣以外，背后还有其他玄机。
现实中，忠实折扣其实是一个秘密的零售密码，代表着免费换取你的个人及所购商品的信息。除了你的忠诚度，杂货店和其他有着类似活动的商家想要获得的是有关你的数据。
在30年前，联邦快递的CEO弗莱德史密斯（FredSmith）曾表示：有关包裹的信息与包裹本身同等重要。①此后，这一想法和理念迅速传递到商业经营的方方面面。最近，我们发现有些公司干脆在做积累和出售数据，而且价格高昂。杂货店忠诚度的例子已经存在数十年了，但这是企业对个人客户B2C模式。当今，某些企业领导者认识到这一模式也可以延伸到企业对企业B2B模式中。事实上，我曾经对几乎所有行业中的企业提供咨询，从电信到能源、制造，再到金融服务行业，告诉他们如何在企业内部付诸努力，将他们拥有的信息资产进行包装、产品化、定价和推广。如果将弗莱德史密斯的话再拓展一下的话，在某些情况下，或许客户信息与客户本身同等重要。
不论有无税收优惠，交换信息也为传统企业开创了新的业务。信息已经从企业经营的副产品，发展成为企业业绩的刺激因素，现在，俨然成为一种新的、合法的、广泛接受的法定货币。那些培育、管理，并准备使用这一新时代货币的企业主管们将获得越来越多的收入流和商业化选项。
降低信息管理和分析的成本
除了销售收入的增加，信息变现还体现在支出端。记住，变现指的是一项或多项信息资产任何形式的经济收益。
仅仅一年中，折扣零售商美国达乐公司的净收入增加了121%，同店销售额增加了9.5%。这一结果部分归因于高级副总裁兼首席信息官瑞安布恩Ryan Boone 负责的一个很有意思的项目。虽然对外公布涉及8800家门店、约120亿美元销售收入，共计45兆字节、700亿行的数据是一件很头痛的事情，但是布恩使用了云数据库，聘请了分析提供商 1010 data现在隶属AdvanceNew house 来完成多个数据库的合并。这可以让公司主管更迅速、更深入地了解本公司的销售收入和其他经营活动。达乐公司当即发现门店在一些应该开门营业的时间并没有开门。销售数据显示，一些门店每天在关门时间临近时销售额激增，这说明他们应该延长营业时间。
另一个零售商发现，仅仅通过更新公司的数据基础设施，更好地处理大数据，每年就可以减少数10万美元的数据处理费用。西尔斯百货公司Sears 的海量销售数据让主机不堪重负，严重影响了数据的竞争力。面对1100万个库存单位Stock Keeping Units，SKU 的80亿行销售数据，将近20亿行的库存数据和大约4000个商店的数据，系统只能做到每季度计算一次商品价格弹性，而且只用到其中10%的数据。在项目主管菲尔谢利Phil Shelley 现任Datametica首席执行官 看来，将这一数据处理工作从主机移到Hadoop框架后，将6000行批代码减少到PIG的400行，运行效果提升了百倍，每年为公司节省60万美元。西尔斯百货公司可以基于全部数据每周进行一次价格弹性计算。
可惜的是，绝大多数信息和分析方面的主管在思考和行动方面只注重企业内部如何使用数据仓库和其他数据存储。事实上，打破围墙，将公司数据向外部开放可能会带来巨大的经济效益。更糟糕的是，很多企业由于缺乏基础设施连内部信息的经济效益都无法挖掘。
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