基于供应链的物流信息资源管理

基于供应链的物流信息资源管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:北京交通大学
作者:施先亮
出品人:
页数:174 页
译者:
出版时间:2009年2月1日
价格:19.00元
装帧:平装
isbn号码:9787811234985
丛书系列:
图书标签:
  • 供应链管理
  • 物流信息系统
  • 信息资源管理
  • 物流优化
  • 企业管理
  • 数字化转型
  • 信息技术
  • 库存管理
  • 运输管理
  • 数据分析
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具体描述

《基于供应链的物流信息资源管理》适用于普通高等院校物流管理专业和相关专业的本科生、研究生和博士生教学和研究用书,也可供从事物流领域工作和研究的人员使用。版权所有,侵权必究。

数字化转型时代的企业级数据治理与应用实践 本书导读: 在当前数据洪流与数字化转型的浪潮中,企业对数据的依赖达到了前所未有的高度。然而,海量数据带来的并非是天然的价值,而是严峻的管理挑战——数据孤岛、质量低下、安全风险与合规压力日益凸显。本书并非聚焦于单一业务流程的优化,而是从企业整体战略的视角,深入剖析如何构建一套面向未来的、以业务价值为驱动的企业级数据治理与应用体系。 本书旨在为企业高层管理者、首席数据官(CDO)、数据架构师以及业务部门的数字化转型负责人,提供一套系统化、可操作的蓝图和方法论。我们坚信,数据不再仅仅是信息系统产生的副产品,而是驱动业务创新、提升决策效率和构筑核心竞争力的关键战略资产。 --- 第一部分:战略基石——重塑数据治理的战略定位与组织架构 本部分首先探讨在宏观经济和技术快速迭代的背景下,企业数据治理必须摆脱传统“合规和IT职能”的刻板印象,上升为驱动业务增长的战略引擎。 第一章:数据资产的战略价值重估 1.1 从成本中心到价值中心: 分析当前企业数据资产的现状评估模型,识别“数据沉睡点”与“价值爆发点”。讨论如何量化数据治理投入的回报率(ROI),使其成为董事会级别的战略议题。 1.2 驱动业务敏捷性的数据基础: 探讨在快速变化的市场中,高质量、可信赖的数据如何支撑快速的产品迭代、客户洞察的实时获取以及运营决策的即时响应。重点分析数据在支持“小步快跑”创新模式中的关键作用。 1.3 跨部门数据协作的范式转变: 阐述打破传统职能壁垒,建立数据共享与协同机制的必要性。案例分析组织结构调整如何促进数据流动的顺畅性,以及“数据产品经理”角色的兴起与职责界定。 第二章:构建高效能的数据治理组织与文化 2.1 数据治理的组织蓝图设计: 详细介绍集中式、分布式和联邦式治理模式的优缺点及适用场景。重点阐述如何建立一个既有中央权威又能赋能业务单元的混合治理模型。 2.2 关键角色与职责的清晰界定: 深入剖析数据所有者(Data Owner)、数据管家(Data Steward)、数据架构师和数据科学家之间的权责边界与协作流程。探讨数据素养(Data Literacy)在全员范围内的培养策略。 2.3 治理文化的植入与持续改进: 探讨如何通过激励机制、内外部沟通和透明化报告,将“数据为本”的理念融入企业日常工作流。分析成功组织在数据质量和数据安全方面的文化驱动力。 --- 第二部分:技术支撑——现代数据架构与元数据驱动 本部分聚焦于支撑企业级数据治理的现代技术栈,强调架构的弹性、安全性和元数据驱动的核心作用。 第三章:面向未来的企业数据架构范式 3.1 数据中台与数据湖仓一体化(Lakehouse): 介绍如何设计一个统一的、可扩展的数据平台,融合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化能力。讨论数据分层(Raw, Staging, Curated)的最佳实践。 3.2 实时数据流与事件驱动架构: 探讨流处理技术(如Kafka、Flink)在实时数据采集、清洗和分发中的应用。如何构建低延迟的数据管道以支持即时决策需求。 3.3 数据服务化与API化策略: 阐述将数据转化为标准服务(Data as a Service, DaaS)的必要性。讨论数据服务的版本控制、SLA保障以及如何通过统一的数据门户进行消费管理。 第四章:元数据管理:数据治理的“神经系统” 4.1 从技术元数据到业务元数据的贯通: 强调技术元数据(如表结构、ETL流程)与业务元数据(如业务定义、口径)同步的重要性。介绍如何构建一个统一的业务术语表和数据词典。 4.2 自动化数据血缘追踪与影响分析: 深入讲解数据血缘(Data Lineage)的自动化采集与可视化技术。重点展示血缘追踪如何支持快速的问题溯源、影响评估和合规审计。 4.3 数据质量的度量、监控与主动干预: 讨论如何基于元数据定义数据质量规则,并实现对质量问题的实时预警和自动修复流程。强调预防性质量管理而非事后补救。 --- 第三部分:价值实现——数据安全、合规与应用赋能 本部分讨论如何确保数据的可信赖性,以及如何将治理成果转化为实际的业务洞察和创新应用。 第五章:数据安全、隐私与全球合规框架 5.1 零信任模型下的数据安全边界重构: 探讨在云环境和混合工作场景下,如何实施细粒度的访问控制(ABAC/RBAC)和动态数据脱敏技术,确保数据在不同使用场景下的安全级别。 5.2 隐私计算技术在治理中的应用: 介绍联邦学习、同态加密等新兴技术如何实现在数据不出域的前提下进行联合分析,平衡数据可用性与隐私保护。 5.3 全球数据合规性自动化映射: 分析GDPR、CCPA等法规对企业数据治理流程提出的具体要求。重点阐述如何利用技术工具将合规要求(如数据主体访问请求)嵌入到日常的数据管理流程中。 第六章:数据驱动的业务洞察与创新应用 6.1 从报告到预测:分析能力的深化: 探讨如何通过统一、高质量的数据集,构建标准化的分析沙箱。区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的差异化应用场景。 6.2 数据治理在AI/ML生命周期中的作用: 分析模型漂移(Model Drift)的根本原因往往是数据质量问题。展示如何通过数据治理体系确保训练数据的代表性、一致性和时效性,从而提高模型的可靠性。 6.3 数据治理的持续价值评估与迭代: 介绍建立数据治理绩效仪表板的方法,跟踪关键指标(如数据准确率、查询响应时间、合规风险等级)。强调数据治理是一个持续演进的实践,而非一次性项目。 --- 结论:面向未来的数据主权 本书的最终目标是帮助企业建立对自身数据资产的完全“主权”,使其能够自信、安全、高效地利用数据进行决策和创新。通过系统地实施本书所阐述的战略、组织、技术和应用框架,企业将能够有效地驾驭复杂的数据环境,将数据治理转化为持续的竞争优势。

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读后感

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用户评价

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我一直认为,要理解一个复杂的系统,需要从其最基本的构成要素入手。《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,正是通过深入剖析“信息资源”这一核心要素,来阐述其在现代物流体系中的重要作用。作者并没有停留在对现有技术的简单介绍,而是着重于探讨如何将信息资源进行有效的整合、配置和利用,从而实现供应链的整体优化。书中对于信息标准化、数据集成以及信息安全等关键环节的探讨,为我提供了切实可行的指导。我尤其对书中关于“信息资源的可视化”这一概念印象深刻,它能够帮助管理者更直观地了解供应链的运行状态,及时发现潜在的问题并加以解决。作者还通过大量真实的行业案例,展示了信息资源管理在提升物流效率、降低运营成本、增强客户满意度等方面的巨大潜力。读完这本书,我感觉自己对物流信息资源的管理不再是零散的认识,而是形成了一个系统化的、战略性的框架,能够更好地指导我的工作实践。

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《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,真的让我对“信息”在现代商业运作中的地位有了颠覆性的认知。在过去,我可能更多地关注实物商品的流动,但这本书让我意识到,信息流才是物流的“血液”,没有高效、准确的信息流,再强大的物流实体也只是空有其表。作者在阐述信息采集、存储、处理和传递的过程中,穿插了大量关于信息质量控制的内容,这一点我非常赞赏。因为我深知,低质量的信息不仅无法发挥应有的作用,反而可能误导决策,造成更大的损失。书中关于数据标准化、数据清洗和数据验证的讨论,为我提供了一套切实可行的操作指南。我尤其对书中关于区块链技术在物流信息溯源方面的应用分析印象深刻,它提供了一种可信赖的信息共享方式,能够有效解决供应链各环节之间的信任问题。这本书不仅仅是一本关于技术操作的手册,更是一本关于战略思考的指南,它引导读者从更高的层面去理解信息资源如何能够赋能整个供应链,提升企业的核心竞争力。阅读这本书的过程,就像是经历了一次思维的洗礼,让我对未来的物流发展方向有了更清晰的认识。

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《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,在逻辑性和深度上都给我留下了深刻的印象。作者并没有简单罗列信息管理的技术和方法,而是深入剖析了信息资源在整个供应链中的价值创造过程。我特别欣赏书中关于“端到端”的信息流管理理念,它强调了从源头到终端,信息的完整性和连贯性是实现高效物流的关键。书中对信息采集的准确性、信息传递的实时性以及信息共享的开放性都提出了明确的要求和解决方案。我从书中了解到,一个高效的物流信息系统,不仅需要强大的技术支撑,更需要一套完善的管理制度和流程来保障。作者在文中详细阐述了如何通过流程再造、组织优化和人员培训来提升信息资源的利用效率。尤其让我印象深刻的是,书中对“数据驱动决策”的强调,它不仅仅是口号,而是通过具体的案例展示了如何利用数据分析来优化库存管理、运输路线规划以及客户服务。这本书的每一个章节都充满了干货,让我对物流信息资源的价值有了更全面、更深刻的认识。

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这本书在探讨物流信息资源管理时,并没有局限于孤立的某个环节,而是将其置于整个供应链的大背景下进行审视,这使得整个分析更加宏观和具有战略意义。我特别欣赏作者对于“资源”这一概念的界定,不仅仅是技术、设备,更包括了数据、流程、人员以及他们之间形成的协同关系。书中关于如何识别、评估和优化这些信息资源的部分,给出了非常系统性的方法论。它让我了解到,看似无形的“信息”其实是驱动整个供应链运转最宝贵的“资源”之一。例如,在需求预测方面,作者详细介绍了如何通过整合来自销售、市场、甚至社交媒体等多渠道的数据,来提高预测的准确性,从而减少库存积压和缺货的风险。这种对数据价值的深入挖掘,以及如何将其转化为可执行的策略,是我在其他书籍中很少见到的。此外,书中还强调了信息安全和隐私保护的重要性,在信息资源日益重要和网络攻击层出不穷的今天,这一点尤为关键。作者提出的风险管理和控制策略,为我建立一个安全可靠的物流信息系统提供了坚实的理论基础和实践指导。我能够感受到作者在写作过程中,倾注了大量的心血,力求将复杂的概念用最清晰易懂的方式呈现给读者,这一点非常难得。

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这本书最让我赞赏的一点是,它没有将物流信息资源管理仅仅看作是一项技术任务,而是将其提升到了战略管理的高度。作者在《基于供应链的物流信息资源管理》中,清晰地阐述了如何将信息资源的管理与企业的整体战略目标相结合,从而为企业创造可持续的竞争优势。书中对于如何识别、评估和优化供应链中的信息资产,以及如何利用信息技术来驱动业务创新和转型,都进行了深入的探讨。我尤其被书中关于“数据驱动的供应链决策”这一章节所吸引,作者通过丰富的案例分析,展示了如何利用大数据、人工智能等先进技术,来提高需求预测的准确性、优化库存管理、提升运输效率,最终实现整个供应链的智能化运营。这本书的写作风格非常务实,理论与实践相结合,既有宏观的战略思考,又有微观的操作指导,让我受益匪浅。读完这本书,我感觉自己对物流信息资源管理有了全新的理解,也对接下来的工作充满了信心。

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这本《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,真的给我打开了一个全新的视角,让我对物流这个我们日常生活中看似简单却又极其复杂的运作体系有了更深层次的理解。在读这本书之前,我总觉得物流就是把东西从一个地方送到另一个地方,速度快、效率高就行了。但这本书让我明白,信息的流动和管理,才是真正支撑起整个供应链高效运转的基石。从原材料采购、生产制造、仓储配送到最终交付给消费者,每一个环节都需要海量的信息支持,而且这些信息需要实时、准确、完整地在供应链的各个参与者之间传递和共享。我尤其被书中关于信息集成和共享的章节所吸引,作者深入浅出地阐述了如何打破信息孤岛,建立起统一的信息平台,实现数据的互联互通。这不仅仅是技术的革新,更是管理理念的升级。它让我认识到,在如今这个数字化时代,传统的物流模式已经难以适应快速变化的市场需求,只有充分利用信息技术,将信息资源转化为核心竞争力,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。书中的案例分析也十分精彩,那些成功运用信息技术优化供应链的企业,它们的经验和教训对我启发很大,让我看到了理论联系实际的强大力量。读完这本书,我感觉自己仿佛掌握了一把开启现代物流管理智慧的钥匙,迫不及待地想要将这些知识应用到我的实际工作中去,去探索更高效、更智能的物流解决方案。

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在阅读《基于供应链的物流信息资源管理》这本书的过程中,我最大的感受就是作者对于“协同”二字的深刻理解和运用。在传统的物流观念中,各个环节往往是各自为政,信息传递滞后且不完整。然而,这本书却将视角拓展到了整个供应链的协同运作,强调了信息资源在打破部门壁垒、促进跨组织协同中的核心作用。书中关于如何构建一个共享信息平台,实现供应商、制造商、分销商、零售商乃至终端消费者之间的无缝信息连接,让我看到了信息资源整合的巨大潜力。例如,通过共享库存信息,各环节可以更精准地进行生产和配送计划,避免不必要的库存积压和短缺。我尤其对书中关于“供应链协同平台”的构建思路非常感兴趣,它不仅仅是一个技术平台,更是一个包含流程、制度、文化等多个维度的系统工程。作者通过大量的实例分析,展示了协同信息资源管理如何能够显著提升供应链的响应速度、灵活性和整体效率。这本书的价值在于,它不仅提供了理论框架,更给出了切实可行的实施路径,让我对如何打造一个高效协同的物流体系有了全新的认识。

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这本书的价值远不止于技术层面,更在于其对管理理念的深刻洞察。作者在《基于供应链的物流信息资源管理》中,将物流信息资源视为一种战略资产,而非仅仅是支持性的工具。这一观念的转变,让我受益匪浅。过去,我可能认为物流部门的职责就是保证商品的物理流动,而信息管理则相对次要。但这本书让我认识到,在数字化时代,信息本身就是一种强大的驱动力,能够重塑整个供应链的运作模式。书中对于如何评估信息资源的价值、如何将其转化为竞争优势的探讨,非常具有启发性。例如,通过对客户购买行为数据的深入分析,物流企业可以更精准地预测市场需求,优化产品组合,提供个性化的物流服务,从而赢得客户的青睐。作者还强调了持续改进和创新的重要性,鼓励读者不断探索新的信息技术和管理方法,以适应快速变化的商业环境。读完这本书,我感觉自己不仅仅是学到了知识,更获得了一种全新的思维方式,能够以更长远的眼光看待物流信息资源的管理和应用。

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我一直认为,物流管理中最核心的挑战之一是如何在信息极度分散和不确定的环境下做出最优决策。《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,恰恰为我解答了这一困惑。作者没有回避现实的复杂性,而是直面挑战,从信息资源的视角出发,为构建一个透明、协同、高效的供应链提供了系统性的解决方案。书中关于供应链可视化管理的内容,给我留下了极其深刻的印象。通过实时追踪商品、订单、库存以及运输状态,企业能够更主动地应对各种突发情况,例如天气原因导致的延误、突发的市场需求波动等。这种“看得见”的物流,能够极大地降低运营风险,提升客户满意度。作者还强调了数据分析在物流信息资源管理中的关键作用,从描述性分析到预测性分析,再到规范性分析,层层递进,让我看到了数据如何从原始信息转化为具有战略价值的洞察。我特别欣赏书中关于“信息可视化”的案例,将抽象的数据转化为直观的图表和报告,帮助管理者快速把握关键信息,做出明智的决策。这本书的写作风格非常严谨,逻辑清晰,每个观点都得到了充分的论证,让人信服。

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《基于供应链的物流信息资源管理》这本书,在深入浅出的讲解中,为我打开了现代物流管理的新篇章。作者并没有回避物流信息资源管理所面临的复杂性和挑战,而是通过系统性的分析,为读者提供了清晰的解决方案。我非常欣赏书中关于“信息流与实物流的协同”的论述,它强调了信息资源的流动是驱动实物商品高效运转的关键。书中对信息采集的准确性、信息传递的及时性以及信息共享的开放性都给予了高度重视,并提供了相应的技术和管理手段。我尤其对书中关于“供应链伙伴之间的信息协同”的探讨印象深刻,它阐述了如何通过建立信任、共享数据来打破信息孤岛,提升整个供应链的响应速度和灵活性。作者通过大量的案例研究,生动地展示了信息资源管理在降低成本、提高效率、增强客户满意度等方面所发挥的重要作用。这本书的价值在于,它不仅仅是一本理论著作,更是一本实用的操作指南,能够帮助读者在实际工作中解决遇到的问题,提升管理水平。

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