托马斯·达文波特是管理界的一位重量级专家。他与珍妮·哈里斯在这本书中，为读者展示了大数据分析在企业中的应用价值和未来前景。 他们基于对不同行业内代表公司的长期观察和访谈调研，以丰富的案例阐释了数据分析型企业的竞争优势和核心特征，介绍了数据分析在企业人力资源管理、财务管理、供应链管理、客户管理等方面的价值所在和实践方法。
《大数据竞争力 如何成为真正的数据分析型企业》是各类公司管理者借助大数据分析构建竞争优势的实践手册，也是各类商业数据分析相关人员的入门指导书。

第 一章 大数据时代竞争的本质——运用数据分析构建独特竞争力
数据分析是什么？
为何进行大数据竞争？
我们是怎么走到这一步的——大数据竞争的起源
合适的数据分析决策时机是什么时候？
职业体育运动领域的数据分析——及其对商业数据分析的启示
第二章　什么造就了数据分析型企业？——界定这些公司的核心特征
数据分析型企业的主要特点
第三章　数据分析与业绩表现——将大数据竞争力转化为持久比较优势
评估证据
数据分析作为竞争优势的来源
政府数据分析
投身于数据分析产品和服务市场
数据分析的边界
结论
第四章　内部流程的大数据竞争：财务、并购、运营、研发和人力资源应用
财务分析
面向监管机构和股东的外部报告
企业绩效管理和考评系统
成本管理
风险管理
并购分析
运营分析
生产制造分析
产品质量分析
安全分析
物流分析
研究和开发分析
人力资源分析
第五章　外部流程的大数据竞争——面向客户和供应商的数据分析应用
奇怪的枕边人？
客户流程
面向供应商的流程
结论
第六章　提高数据分析能力进展的道路图——数据分析的五个阶段
路线图概述
第　一阶段：大数据竞争的先决条件
第二阶段：自我证明的弯路
第三阶段：数据分析意愿
第四阶段：数据分析公司
第五阶段：数据分析型企业
沿着路线图前进
结论
第七章　管理数据分析人员：培养数据分析工作的稀缺火花
数据分析领域的都市传说
高管人员与大数据竞争
数据分析专家和数据科学家
非专业数据分析师
优先级“推翻”问题
第八章　数据分析和大数据的结构——以商业战略营造技术环境
数据分析技术的体系架构
数据管理
转换工具和流程
结论
第九章　大数据竞争的未来——技术、人力和商业战略的驱动之道
技术驱动的变革
人为导向的变化
战略驱动的变革
大数据竞争的未来