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出版者:高等教育齣版社

作者:鄭宇

出品人:

頁數:210

译者:

出版時間:2006-7

價格:21.10元

裝幀:

isbn號碼:9787040197884

叢書系列:

圖書標籤:

• ASP
• 動態網頁
• 網頁製作
• 技術
• 編程
• 開發
• Web開發
• Visual Basic
• 服務器端
• 教程

好的，這是一本關於現代企業數字化轉型與智能運營的專業技術書籍的詳細介紹： --- 現代企業數字化轉型與智能運營：基於雲計算、大數據與人工智能的深度融閤實踐 內容提要 本書是一本麵嚮企業高層管理者、IT架構師、業務流程優化專傢以及希望深入瞭解前沿技術如何驅動業務範式變革的專業人士的深度指南。在當前全球競爭日益激烈的環境下，企業不再僅僅關注效率提升，而是緻力於通過數字化轉型（DX）實現根本性的商業模式創新和可持續增長。本書摒棄瞭空泛的理論敘述，聚焦於如何將雲計算的彈性、大數據的洞察力、以及人工智能的決策能力在企業運營的各個層麵進行有機整閤，構建一個自適應、可預測、高韌性的智能運營體係。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，從宏觀戰略規劃，到中觀技術架構設計，再到微觀的業務場景落地，提供瞭一整套可操作的實施藍圖和最佳實踐案例。 核心章節與技術深度解析 第一部分：數字化轉型的戰略基石與頂層設計（Vision & Strategy） 本部分為轉型奠定思想基礎，強調技術與業務戰略必須保持高度一緻性。 第1章：超越“上雲”：理解數字化運營範式的重塑 深入剖析傳統運營模式的局限性，如僵化的流程、反應式的決策鏈。重點闡述“運營即服務”（OaaS）的理念，即如何將所有企業功能（從供應鏈到客戶服務）視為可被實時數據驅動的模塊化服務。探討數字化成熟度模型，幫助企業準確評估自身所處階段。 第2章：價值驅動的轉型路綫圖規劃 本書強調，轉型必須以價值實現為導嚮，而非技術堆砌。本章詳細介紹瞭如何運用雙速IT（Bimodal IT）策略，平衡核心係統的穩定運行與敏捷創新項目的快速迭代。內容涵蓋投資組閤管理（PPM）在數字化項目中的應用，以及如何建立跨職能的“轉型指導委員會”（TGC）。 第3章：雲原生架構的思維轉變與技術選型考量 不再局限於IaaS/PaaS的使用，本章聚焦於雲原生（Cloud Native）的理念：微服務、容器化（Kubernetes）、服務網格（Service Mesh）以及無服務器計算（Serverless）。詳細對比瞭主流公有雲平颱（如AWS、Azure、阿裏雲）在企業級應用部署、閤規性與混閤雲戰略中的差異化優勢。 第二部分：數據驅動的智能中樞：構建企業數據飛輪（The Data Engine） 數據是智能運營的燃料。本部分緻力於解決企業數據孤島和數據質量問題，構建一個高效、可信賴的企業數據基礎設施。 第4章：現代數據架構的演進：從數據倉庫到數據網格 係統梳理瞭數據架構的演進曆程。重點介紹瞭數據網格（Data Mesh）的分布式、領域驅動的設計理念，如何將數據所有權下放至業務團隊，提升數據産品的可用性和響應速度。講解瞭數據治理（Data Governance）在新架構下的角色轉變，特彆是數據可觀察性（Data Observability）的實踐。 第5章：實時數據流處理與事件驅動架構（EDA） 在需要實時響應的場景下（如金融交易、物聯網監控），批量處理已無法滿足需求。本章深入講解瞭基於Apache Kafka、Pulsar等消息隊列的事件驅動架構（EDA）設計模式，包括事件的捕獲、清洗、路由和持久化。提供瞭構建低延遲數據管道（Pipelines）的實戰技巧。 第6章：大數據平颱的可擴展性與閤規性 探討瞭企業級大數據湖（Data Lake）和數據湖倉一體（Lakehouse）的實施細節。重點關注數據安全、隱私保護技術（如聯邦學習、差分隱私），以及如何滿足GDPR、CCPA等全球數據閤規性要求，確保數據資産的安全與閤法使用。 第三部分：人工智能賦能的業務流程自動化與優化（AI-Powered Automation） 這是全書的核心實踐部分，展示瞭如何將前述的架構和數據轉化為實際的業務智能。 第7章：流程挖掘（Process Mining）與超自動化（Hyperautomation） 本書強調，自動化應始於對現有流程的精準理解。詳細介紹瞭流程挖掘技術如何利用事件日誌重建真實流程模型，發現瓶頸和閤規性偏差。在此基礎上，係統闡述瞭超自動化框架，它整閤瞭RPA（機器人流程自動化）、BPM（業務流程管理）和AI決策引擎，實現端到端的流程自主優化。 第8章：機器學習模型生命周期管理（MLOps）的工業化實踐 將AI從實驗室推嚮生産環境是最大的挑戰之一。本章全麵覆蓋MLOps的各個環節：特徵工程、模型訓練、版本控製、自動化部署（CI/CD for ML）、持續監控與再訓練機製。特彆關注模型漂移（Model Drift）的檢測與應對策略。 第9章：智能決策係統與人機協作的未來 深入探討瞭推薦係統、預測性維護和需求預測等關鍵AI應用。重點分析瞭可解釋性人工智能（XAI）在企業關鍵決策中的重要性，如何建立用戶信任。探討瞭“增強智能”（Augmented Intelligence）的概念，即AI作為輔助工具而非替代者，優化人類專傢的決策質量。 第四部分：構建高韌性的智能運營體係（Resilient Operations） 在不確定性加劇的時代，運營的韌性（Resilience）至關重要。 第10章：DevOps與FinOps：速度與成本的動態平衡 探討瞭DevOps文化如何在大型、復雜的企業環境中落地，強調自動化測試和不可變基礎設施的重要性。引入FinOps框架，講解如何實時監控雲資源使用情況，建立成本可見性、責任製和優化機製，確保數字化投資迴報率（ROI）。 第11章：供應鏈的數字化孿生與實時優化 針對製造業和物流業，詳細介紹數字孿生（Digital Twin）技術在供應鏈中的應用。如何通過集成OT（運營技術）數據和IT數據，構建虛擬模型，進行壓力測試、瓶頸預警和物流路徑的實時優化。 第12章：網絡安全與零信任架構在智能環境中的部署 在高度互聯的雲原生環境中，傳統的邊界安全模型失效。本章重點介紹零信任（Zero Trust）安全原則的落地，包括持續驗證（Continuous Verification）、微隔離技術，以及如何利用UEBA（用戶與實體行為分析）係統，快速識彆和響應內部威脅。 適用讀者 企業高管與部門負責人： 幫助製定麵嚮未來的技術投資路綫圖和組織變革方案。 IT架構師與技術總監： 提供構建可擴展、高韌性雲原生和數據平颱的實操指導。 數據科學傢與工程師： 瞭解如何將模型工業化並融入企業運營流程。 業務流程改進專傢： 掌握流程挖掘和超自動化工具，實現業務效率的飛躍。 本書以嚴謹的工程思維和前瞻性的戰略視角，為讀者提供瞭從願景、架構到落地的全景式指導，是企業邁嚮數據驅動、智能決策的下一代運營模式的必備參考書。

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