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页数:250

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出版时间:2008-4

价格:28.80元

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isbn号码:9787811332179

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• Authorware
• 教学设计
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现代企业数字化转型中的数据驱动决策与流程优化实践 书籍简介 《现代企业数字化转型中的数据驱动决策与流程优化实践》 深入剖析了在当前快速演进的商业环境中，企业如何有效地利用数据资产，结合先进的信息技术，实现业务流程的根本性变革与效率的显著提升。本书并非关注特定软件工具的使用技巧，而是聚焦于战略思维、方法论体系以及跨职能协作在数字化转型中的核心作用。 本书分为五个主要部分，层层递进，旨在为企业高管、IT 架构师、业务分析师以及致力于流程改进的专业人士提供一套全面的实践指南和理论框架。 --- 第一部分：数字化转型的战略蓝图与思维重塑 本部分着重于理解数字化转型的宏观背景、驱动力及其对传统商业模式的颠覆性影响。我们探讨了“数字化”与“信息化”的本质区别，强调了数据驱动思维（Data-Driven Mindset）如何成为现代组织的核心竞争力。 核心内容包括： 转型驱动力分析： 市场变化、客户期望升级、技术成熟度（如云计算、AI/ML 的普及）如何共同塑造了企业转型的紧迫性。 构建愿景与路线图： 如何从顶层设计出发，制定与企业长期战略目标相一致的数字化转型愿景。详细介绍了差距分析（Gap Analysis）和能力成熟度模型（Capability Maturity Model）在规划初期的应用。 组织文化与人才转型： 数字化转型失败的根源往往在于文化阻力。本章深入探讨了敏捷文化（Agile Culture）、容错机制（Fail Fast, Learn Faster）的培育，以及构建跨职能团队（Cross-Functional Teams）的重要性。重点阐述了领导者在推动变革中应扮演的角色——从控制者转向赋能者。 价值识别框架： 如何在海量转型项目中识别出能产生最大商业价值的“高回报区”（High-Impact Areas），避免“为了数字化而数字化”的陷阱。 --- 第二部分：数据治理与价值链的重构 数据的质量和可信度是所有高级分析和自动化应用的基础。本部分将数据视为新的生产要素，系统性地介绍了构建稳固、合规且富有洞察力的数据基础架构的实践方法。 核心内容包括： 端到端数据治理体系构建： 涵盖数据所有权（Data Ownership）、数据质量管理（DQM）、元数据管理（Metadata Management）和数据安全与隐私保护（GDPR, CCPA 等合规性要求）。介绍了建立数据治理委员会（Data Governance Council）的最佳实践。 数据架构的现代化： 对比传统数据仓库、数据湖、数据湖仓一体（Lakehouse）架构的优劣。探讨了如何利用流式处理技术（如 Kafka）实现近实时的数据采集与分析，以支持运营决策。 主数据管理（MDM）的战略意义： 强调在多系统环境下，建立统一、权威的客户、产品、供应商等核心主数据的必要性，以及 MDM 对提升数据一致性和客户体验的关键作用。 伦理与可信赖 AI（Trustworthy AI）： 随着 AI 应用的深入，如何确保数据使用和模型决策的公平性、透明度和可解释性（Explainability），是本章的重点讨论方向。 --- 第三部分：流程优化与自动化战略（BPM & Hyperautomation） 本部分聚焦于如何将数据洞察转化为可执行的业务流程改进，并利用自动化技术实现流程效率的飞跃。本书不提供特定 RPA 工具的操作指南，而是侧重于流程挖掘（Process Mining）和超自动化（Hyperautomation）的战略集成。 核心内容包括： 流程挖掘：从“应然”到“实然”的差距分析： 介绍如何利用事件日志（Event Logs）自动发现、可视化和分析实际运行的业务流程，精确识别瓶颈、偏差和非标准操作。这取代了传统、耗时且易出错的手动流程梳理方法。 精益思维与流程标准化： 将精益（Lean）原则（如消除浪费、价值流图）与流程挖掘的结果相结合，确定哪些流程值得自动化，哪些需要首先进行优化和简化。 超自动化（Hyperautomation）的集成视角： 阐述超自动化不仅仅是 RPA，而是机器人流程自动化（RPA）、人工智能/机器学习（AI/ML）、低代码/无代码平台（Low-Code/No-Code）、业务流程管理套件（BPMS）的协同作用。探讨如何设计一个智能化的自动化“工厂”。 自动化治理与扩展： 自动化项目的成功依赖于持续的监控和治理。本章涵盖了建立自动化中心（Center of Excellence, CoE）的组织结构，以及如何确保自动化解决方案的健壮性、可维护性和合规性。 --- 第四部分：数据赋能的客户体验（CX）与运营卓越 数字化转型的最终目标是更好地服务客户和实现卓越的内部运营。本部分展示了如何利用数据和流程优化成果，在前端创造差异化价值，在后端实现效率的最大化。 核心内容包括： 360度客户视图的构建与应用： 如何整合来自 CRM、网站、社交媒体和交易系统的数据，构建一个统一、动态的客户画像，并利用此视图驱动个性化营销、销售预测和售后服务。 预测性维护与供应链优化： 探讨如何利用物联网（IoT）数据和时间序列分析，从被动响应转向主动预测。在供应链管理中，如何实现需求预测的精准化和库存水平的动态优化。 智能决策支持系统（DSS）： 介绍如何将复杂的分析模型（如风险评分、最优定价算法）嵌入到日常业务流程中，通过 BPM 平台驱动自动化工作流，确保决策的实时性和一致性，而非仅仅停留在报告层面。 敏捷项目交付与DevOps实践： 强调在数字化转型中，技术开发必须与业务需求紧密耦合。介绍在数据和应用开发中引入 DevOps 原则，以加速价值交付并提高系统稳定性。 --- 第五部分：衡量转型成效与持续改进 成功的转型是持续的旅程，而非终点。本部分提供了衡量数字化转型投资回报率（ROI）和建立持续学习机制的方法论。 核心内容包括： 构建数字化绩效指标体系（KPIs）： 区分描述性、诊断性、预测性和规范性指标。例如，从关注“系统上线数量”转向关注“流程周期时间缩短百分比”和“数据驱动决策的采纳率”。 转型组合管理（Portfolio Management）： 如何对众多转型项目进行优先级排序、资源分配和风险对冲，确保资源投入与战略目标保持一致。 建立反馈闭环机制： 强调流程挖掘和自动化监控工具如何作为天然的反馈机制，持续揭示新的优化机会，从而驱动新一轮的流程迭代和技术升级。 长期价值实现与治理： 讨论如何将临时性的转型项目常态化为持续改进的运营职能，确保数字化成果的可持续性，并应对未来出现的新技术浪潮。 本书基于对全球领先企业在数字化转型浪潮中的实战经验提炼而成，语言严谨，结构清晰，旨在提供一个可操作的、面向战略层面的系统性解决方案，帮助组织跨越技术和文化的障碍，真正实现数据驱动的业务飞跃。

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我必须指出，这本书对于特定技术细节的描述，存在着明显的滞后性和过时性。尽管Authorware作为一个经典工具，其核心架构变化不大，但在软件迭代的过程中，用户界面、部分函数库的调用方式以及与外部资源的兼容性等方面，总会有细微的调整。这本书中引用的一些操作路径和对话框截图，在我实际操作的当前版本软件中已经完全找不到对应的入口，这导致我必须花费额外的时间去“猜测”或“搜索”新版本中的等效功能。一本教程的时效性至关重要，如果它不能准确反映当前主流的使用环境，那么它提供的指导价值就严重下降。更令人不安的是，书中似乎也缺乏对Authorware未来发展趋势（或者说其市场定位的变化）的任何探讨，使人感觉这更像是一本对旧技术的纪念性文档，而非一本指导当前实践的“应用案例教程”。它未能将旧有知识与现代多媒体开发环境进行有效的衔接，读完之后，我对于如何将这些案例知识迁移到其他更现代的开发平台也毫无头绪。

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这本书在理论与实践的结合上，呈现出一种令人费解的失衡状态。作者似乎过于沉迷于软件自身的功能罗列，却未能有效地将其融入到真正的教学场景中去。例如，书中花了大量篇幅去介绍Authorware中各种控件的属性设置，但这些属性在实际的应用场景中如何服务于教学目标或交互设计，却鲜有深入的剖析。我们买一本“案例教程”，期待的是看到“如何用这些工具解决实际问题”，而不是“这些工具能做什么”。结果是，我们得到了一堆脱离语境的技术点堆砌。例如，在处理一个“互动问答”的案例时，它仅仅展示了如何设置正确的跳转逻辑，却完全没有提及如何设计更具吸引力的反馈机制、如何处理用户输入错误、或者如何组织知识点来最大化学习效率。这种“工具导向”而非“目标导向”的叙事方式，使得读者即使学会了书中的每一个操作步骤，也依然不清楚如何构建一个真正有效的多媒体学习项目。知识的碎片化堆砌，永远无法替代系统性的方法论指导。

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这本号称“应用案例教程”的书籍，从我翻开第一页开始，就让我感到了深深的困惑和一丝被误导的沮丧。它承诺了对Authorware这个老牌多媒体制作工具的深入剖析和实战指导，但实际呈现的内容，更像是一本零散的、未经系统梳理的软件功能手册的集合体。书中对核心概念的讲解常常是蜻蜓点水，仿佛预设读者已经对多媒体设计和交互逻辑有着扎实的背景知识，这对于希望通过此书入门或提升技能的新手来说，无疑设置了极高的门槛。举例来说，书中关于“行为”和“状态”的描述，上下文跳跃极大，我不得不反复查阅其他资料才能勉强理解作者想要表达的意图。更让人抓狂的是，案例的选择似乎过于陈旧和脱离实际需求，很多步骤的逻辑链条并不顺畅，常常需要读者自行脑补中间缺失的关键步骤。如果一个“应用案例教程”无法清晰、逻辑严密地引导读者完成一个从零到一的实际项目，那么它在教学上的价值就大打折扣了。我期望看到的是围绕特定教学目标、层层递进的完整项目构建过程，而不是这种零散、晦涩的“技巧展示”。整体阅读下来，我感觉自己更像是在玩一个没有说明书的拼图游戏，最终完成的成品效果远不如作者在序言中所描绘的那般令人振奋。

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阅读这本书的过程中，我感受到的最大阻力来自于其叙事的逻辑连贯性和作者的“作者感”。这本书的写作风格非常跳跃，仿佛是由不同时期、不同心情下的作者写就的几个独立章节硬生生地缝合在一起。有的章节语气非常口语化，试图拉近与读者的距离，但紧接着下一章的语气又突然变得极其生硬和学术化，让人措手不及。更严重的是，案例之间的关联性非常弱，一个案例中似乎在测试某种高级脚本功能，而下一个案例可能又回到了最基础的拖拽操作，没有清晰的知识点进阶路线图。这使得学习过程变得非常低效，我需要不断地在脑海中重置对当前学习模块的认知框架。一本优秀的教程应该像一位耐心的老师，循序渐进地引导你攀登知识的高峰，而这本书更像是随机扔给你几块石头，让你自己去摸索如何架设一座桥梁。对于需要稳定学习节奏的读者来说，这种不稳定的叙事节奏是极其消耗精力的。

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我对这本书的排版和视觉呈现感到非常失望。在如今这个追求用户体验的时代，一本技术教程的易读性和专业性很大程度上取决于其排版设计，而这本书在这方面几乎是全军覆没。字体选择粗糙、行距和字间距处理得非常不均衡，导致大段的文字阅读起来异常吃力，眼睛非常容易疲劳。更糟糕的是，插图和屏幕截图的质量低劣得令人难以置信。许多关键步骤的截图模糊不清，按钮和菜单项几乎无法辨认，这对于一个依赖视觉指导的软件教程来说是致命的缺陷。我花了大量时间试图对齐书中描述的界面元素和我的实际软件界面，但往往徒劳无功，因为截图中的版本似乎比我当前使用的版本老旧了不止一个世代，导致界面元素的位置和样式完全不匹配。技术书籍应该追求清晰、精确的视觉传达，但这本教程却像是用最基础的文本编辑软件匆匆拼凑而成，缺乏任何专业审校的痕迹。如果作者或出版方对内容的呈现如此敷衍，又如何能指望读者能从中获得高质量的学习体验呢？它更像是一个早期的草稿，而不是一个准备投放市场的最终产品。

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