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出版者:

作者:王津

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:1970-1

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787560421810

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 办公软件
• 信息技术
• 实训
• 应用技能
• 计算机应用
• 基础知识
• 实践操作
• 数字化办公
• 职业技能

图书简介：现代企业数字化转型与数据驱动决策实务 书名： 现代企业数字化转型与数据驱动决策实务 作者： 行业资深顾问团队 出版社： 领航科技出版社 ISBN： 978-7-5680-XXXX-X --- 本书简介 在信息技术飞速迭代的今天，企业面临着前所未有的机遇与挑战。数字化转型不再是一个可选项，而是关乎生存与发展的核心战略。本书《现代企业数字化转型与数据驱动决策实务》旨在为企业管理者、技术决策者以及有志于投身数字化变革的专业人士，提供一套全面、系统且高度实操性的指南。我们聚焦于如何将先进的技术、数据分析能力与企业核心业务流程深度融合，实现效率革命、客户体验优化和商业模式创新。 本书并非停留在理论概念的阐述，而是深度挖掘了当前主流数字化技术栈的应用场景，结合大量国内外优秀企业的成功案例与失败教训，构建了一套行之有效的转型实施框架。全书内容紧密围绕“战略规划—技术选型—流程再造—数据治理—敏捷迭代”这一核心闭环展开，确保读者能够将书中所学知识转化为实际的生产力。 第一部分：数字化转型的战略基石与宏观视野 本部分为全书的战略导向层，帮助读者建立清晰的数字化转型愿景和衡量标准。 第一章：理解数字化时代的商业范式 深入剖析“工业4.0”到“智能社会”的演变脉络，阐释云计算、物联网（IoT）、5G、边缘计算等关键技术对传统产业结构产生的颠覆性影响。本章重点讨论了价值网络重构的概念，分析了平台经济如何改变了企业的竞争格局，并首次提出了“数字韧性”作为衡量企业在不确定环境中生存能力的核心指标。 第二章：制定面向未来的数字化战略蓝图 本章提供了从顶层设计到落地的战略制定方法论。详细介绍了“三维平衡模型”：用户价值维度、运营效率维度和创新增长维度。我们将指导读者如何通过差距分析（Gap Analysis）确定当前能力与目标愿景之间的鸿沟，并利用情景规划法预测未来五年的技术和市场变化，从而确保战略的先进性和前瞻性。 第三章：组织变革与人才转型：人的数字化 技术部署的失败往往源于组织文化的抗拒。本章聚焦于数字化转型中的“软性”因素。内容包括：如何建立跨职能的敏捷团队结构（如DevOps文化的引入），如何设计激励机制以鼓励员工拥抱新技术，以及构建企业内部的“学习型组织”，确保知识在快速变化中得以有效沉淀和传播。 --- 第二部分：核心技术栈的深度整合与应用 本部分深入探讨支撑数字化转型的关键技术平台，并着重于它们如何与业务场景结合产生实际效益。 第四章：企业级云架构的选型、迁移与优化 详细对比了公有云、私有云及混合云的适用场景和成本效益分析。重点讲解了云原生（Cloud Native）架构的设计原则，如微服务、容器化（Kubernetes）和无服务器计算（Serverless）。同时，提供了详尽的“遗留系统现代化”（Legacy System Modernization）路线图，指导企业如何安全、平稳地将核心业务系统迁移上云。 第五章：物联网（IoT）在智能制造与供应链中的落地 本章专注于物理世界与数字世界的连接。内容覆盖了工业互联网（IIoT）的架构设计，传感器数据的实时采集、预处理与传输协议（如MQTT）。实务案例涵盖了预测性维护（Predictive Maintenance）的实现流程，以及如何利用数字孪生（Digital Twin）技术对生产线进行虚拟调试与优化，实现设备利用率的大幅提升。 第六章：人工智能与机器学习的业务赋能 本书将AI视为决策优化的引擎，而非单纯的技术炫耀。我们详细阐述了负责任的AI（Responsible AI）原则，强调算法的透明度与公平性。在应用层面，覆盖了自然语言处理（NLP）在客户服务自动化中的应用，以及计算机视觉在质量检测和安全监控方面的实战部署。更重要的是，讲解了如何构建MLOps流程，确保模型从实验走向生产环境的稳定性。 --- 第三部分：数据驱动决策的治理与实践 数据是数字化转型的血液。本部分是全书的价值核心，关注如何将“数据孤岛”转化为“数据资产”。 第七章：构建现代数据架构与数据治理体系 强调了数据治理的战略高度，将其视为支撑合规性、安全性和数据质量的基石。内容包括：数据血缘（Data Lineage）的追踪机制、主数据管理（MDM）的实施步骤、以及构建面向分析的数据湖仓一体化（Data Lakehouse）架构。本章详细介绍了如何根据业务需求，设计数据服务API，实现数据的安全共享。 第八章：高级数据分析与商业智能（BI）的深度融合 本章超越了基础报表的制作，聚焦于描述性、诊断性、预测性与规范性分析的层次递进。我们将指导读者如何运用因果推断（Causal Inference）方法，评估营销活动、价格调整等商业决策的真实影响。内容还包括实时数据流处理（如使用Kafka/Flink）在金融风控和电商推荐系统中的应用。 第九章：构建数据驱动的绩效管理体系 如何确保数据分析成果真正影响决策？本章引入了“指标体系设计模型”，指导企业从战略目标分解到关键绩效指标（KPI）和先行指标（Leading Indicators）的建立。通过案例分析，展示了如何利用A/B测试框架来持续验证和优化业务假设，确保每一次迭代都朝着商业价值最大化的方向前进。 --- 第四部分：风险管理、安全保障与持续迭代 数字化转型是一场没有终点的马拉松，安全与合规是其行稳致远的前提。 第十章：数字化转型中的网络安全与数据隐私合规 鉴于全球数据安全法规日益严格，本章重点讲解了零信任安全模型（Zero Trust Architecture）在企业环境中的部署实践。详细分析了GDPR、CCPA等主要隐私法规对数据处理流程的影响，并提供了安全左移（Security Shift Left）的理念，将安全措施内置于开发和运维的早期阶段。 第十一章：敏捷、精益与持续交付（DevOps/DevSecOps） 数字化转型要求企业具备快速响应市场变化的能力。本章侧重于流程和文化的重塑，探讨如何将精益创业（Lean Startup）的理念应用于大型企业项目管理中。重点介绍了最小可行产品（MVP）的定义与快速验证机制，以及如何利用自动化工具链（CI/CD Pipeline）实现快速、高质量的软件交付。 第十二章：转型绩效评估与未来展望 总结性的章节，提供了一套评估数字化转型成熟度的量化框架。指导管理者如何从投入产出比（ROI）到客户终身价值（CLV）等多个维度，对转型项目进行定期审计和校准。展望未来，本书将对Web3.0、量子计算等新兴技术对未来十年企业战略的潜在影响进行预判和分析。 --- 本书特色 1. 实战导向强： 避免空泛的理论，每一个章节都配有详细的实施路线图和可复用的框架模型。 2. 技术与业务深度结合： 强调技术是实现业务目标的工具，而非目的本身，真正做到“技术赋能业务”。 3. 跨学科视野： 融合了战略管理、信息技术、组织行为学和数据科学的知识体系，适应现代管理者复杂的工作需求。 4. 前瞻性视野： 紧跟全球领先企业在数字化转型中的最新实践，确保内容不过时。 适用对象： 企业高层管理者、CIO/CTO、业务部门负责人、数字化转型项目经理、系统架构师、数据分析师以及相关专业院校高年级学生。 阅读本书，您将获得一套清晰的行动指南，助力您的企业在数字化浪潮中立于不败之地。

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我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为一个即将到来的项目寻找关于“数据分析流程入门”的参考资料。这本书的标题虽然包含“应用基础”四个字，但翻阅内容后，我发现所谓的“应用”更多地聚焦于操作系统的基础设置和基础文字处理的机械步骤。例如，关于电子表格的部分，它详细讲解了单元格的插入和删除，以及基本的加减乘除公式的输入，但对于VLOOKUP、数据透视表这种现代数据分析的基石功能，几乎没有提及。这让我感觉非常困惑，就好比买了一本《现代烹饪指南》，结果里面只有如何生火和切土豆的详细说明。这本书的深度明显不足以支撑任何一个需要进行复杂数据处理或逻辑构建的实际任务。它提供的知识点就像是零散的积木，虽然数量不少，但缺乏将它们搭建成一个实用系统的蓝图或方法论指导。

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这本厚厚的精装书，封面设计得非常朴素，灰蓝色的底色上印着几个看起来有些老旧的字体，让人立刻联想到上世纪八九十年代的教科书风格。我本来是想找一本关于新兴互联网技术，比如云计算、大数据或者人工智能应用的书籍，结果翻开目录，映入眼帘的却是“微机硬件组成与维护”、“DOS命令基础”、“Word文档排版初级技巧”这类章节标题。坦白说，我花了十分钟试图理解这本书的定位，但每一次翻页都更坚定了一个想法：这本书的内容似乎停留在了一个非常基础的、甚至是已经过时的技术层面上。当我试图寻找任何关于现代办公软件高级功能，比如宏编程或者数据透视表的介绍时，我发现它们要么被一笔带过，要么干脆缺席。这本书更像是一份对计算机启蒙时代的详尽回顾，而不是一本面向当下职场或学习需求的实用指南。对于一个希望了解如何利用现代数字工具提高效率的人来说，这本书提供的帮助微乎其微，更像是一块活化石，展示着技术演进的历史轨迹，而不是引领未来的工具箱。

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我原本希望这本书能为我后续学习更专业的软件技能打下坚实的基础，特别是关于编程逻辑和基础算法的初步概念介绍。但事实是，全书的重心几乎完全放在了对具体软件界面和菜单命令的字面描述上。关于逻辑思维和问题解决方法的探讨非常稀少，甚至可以说是不存在的。读完关于“数据库基础概念”的那几页，我得到的认知可能只是“数据库就是用来存数据的容器”，而如何设计一个简单的关系模型，如何编写基础的查询语句，则完全没有涉及。这本书的“基础”似乎被狭隘地定义为“最基本的机械操作认知”，而非构建未来学习的思维框架。它像是一本操作手册的精简版，但缺少了作为一本“实训”教材应有的、引导读者进行自主实践和深入思考的引导性内容。

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这本书的排版和插图质量也让我感到有些遗憾。大量的截图和操作界面似乎停留在十几年前的操作系统版本，字体选择和布局也显得极为陈旧，阅读体验并不算愉快。更让我感到头疼的是，书中对许多概念的解释过于冗长和教条化，似乎是为了凑够页数而进行的文字填充，而非追求清晰高效地传达知识点。例如，在讲解“文件与文件夹的管理”时，它用了整整三页的篇幅来描述“复制”和“粘贴”两个动作的不同应用场景，但对于现代云存储、版本控制等更高效的文件管理理念却只字未提。我需要的是能够快速上手、解决实际问题的操作指南，而不是沉浸在对基础概念的过度剖析中。这本书似乎更侧重于“理论上你应该知道什么”，而不是“实践中你应该怎么做”。

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拿到这本书时，我最期待的是能找到一些关于如何将计算机技术融入特定行业应用场景的案例分析，比如如何利用通用软件解决一些常见的行业难题。然而，书中的内容几乎完全是脱离实际场景的纯技术操作讲解。每一个章节都像是一个独立的、互不关联的模块，从如何正确开关机，到如何格式化软盘（是的，我看到了这个词），内容编排的逻辑更像是为从未接触过计算机的“小白”设计的入门手册，而不是为寻求“应用基础”指导的读者准备的。我花时间研究了关于“网络基础知识”的那一章，希望能了解一下现代互联网架构的皮毛，结果它主要解释了什么是局域网，以及如何用双绞线连接两台电脑，这在今天看来，与理解如何构建一个稳健的云服务架构相去甚远。这本书的“应用”似乎只停留在最表层、最孤立的操作层面，缺乏系统性的、跨领域的整合视野。

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