案例01｜資料驅動企業：生產力＋5%、獲利＋6% 與決策文化挑戰
案例02｜Fig. 1.1：Business Analytics 如何從 Data 走到 Business Value
案例03｜Fitbit Data Product：資料使用後再產生更多資料與價值
案例04｜London Datastore：723 個 Open Data Sets 如何增厚企業 Insight
案例05｜IoT：從 1980s Coke Machine 到 Smart Objects
案例06｜Australian Water Utilities：$1.4B Reactive Repairs 與 $355M Preventive Saving Potential
案例07｜Exercise 1.2：Hamburg Port Authority 的 IoT 商業價值與 Stakeholder Impact
案例08｜Fig. 1.4：Ubiquitous Computing、Google Glass 與 Fitbit
案例09｜Social Media 八大 Archetypes：從 Relationship Network 到 E-commerce
案例10｜Big Data：Volume、Velocity、Variety、Veracity，加上 Value
案例11｜Exhibit 1.1：Data Lake vs Data Warehouse
案例12｜Exercise 1.3：用 4V 檢查組織的資料收集、儲存與使用
案例13｜Exhibit 1.2：SaaS、PaaS、IaaS 與 Cloud 的三個特徵
案例14｜Exhibit 1.3：NoSQL、MPP 與 MapReduce 如何回應 Big Data
案例15｜Descriptive、Predictive、Prescriptive Analytics：從 What Happened 到 What Should We Do
案例16｜Fig. 1.5：Data Scientist 的三角能力與缺角風險
案例17｜Analytics 為何失敗：五項組織性 Failure Reasons 與 Data-driven Culture
案例18｜四大 Business Analytics Applications：Marketing、HR、Finance、Procurement