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出版者:深圳市海天出版社有限责任公司

作者:何科明

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:2011-5

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787550700406

丛书系列:

图书标签:

• 绩效管理
• 绩效管理
• e化
• 数字化
• 管理创新
• 人力资源
• 企业管理
• 效率提升
• 目标管理
• KPI
• PDCA

《企业数字化转型：数据驱动的决策与创新实践》 导言： 在当前技术飞速迭代、市场竞争日益激烈的商业环境中，企业数字化转型已不再是一个可选项，而是关乎生存与发展的必由之路。本次图书深入剖析了企业如何利用新兴技术，如云计算、大数据、人工智能和物联网，重塑其核心业务流程、组织架构乃至商业模式。本书旨在为企业管理者、IT 决策者以及业务创新团队提供一套系统化、可操作的转型路线图和实践指南。我们强调的重点，是如何从“以技术为中心”的简单部署，转向“以数据为驱动”的价值创造。 第一部分：数字化转型的战略基石与思维重塑 第一章：理解数字化转型的本质与驱动力 本章首先界定了“数字化转型”与传统“信息化”的本质区别。数字化转型远不止于软件系统的升级，它要求对商业逻辑、客户体验和运营模式进行根本性的变革。我们将探讨驱动转型的关键外部因素——客户期望的提升、颠覆性新进入者的挑战，以及内部因素——组织僵化与数据孤岛的制约。 新常态下的企业画像： 描述在工业4.0时代，成功的企业应具备的敏捷性、数据透明度和生态协作能力。 战略层面的转变： 阐述如何将数字化转型融入企业长期战略，避免“技术驱动的战术行动”。 第二章：构建数据驱动的决策文化 数据是数字经济时代的石油，但如何有效提炼和使用，是转型的核心挑战。本章聚焦于组织文化和人才结构上的准备工作。 打破数据孤岛： 详细阐述建立统一数据治理框架（Data Governance）的必要性，确保数据质量、一致性和合规性。 数据素养与领导力： 分析如何培养全体员工的数据思维（Data Literacy），以及高层管理者在推动数据驱动决策中的领导作用。 组织敏捷性的重塑： 探讨如何通过建立跨职能的敏捷团队（如DevOps文化），加速从洞察到行动的转化周期。 第二部分：核心业务流程的数字化再造 第三章：客户体验（CX）的数字化重构 在消费者主权的时代，卓越的客户体验是企业竞争力的核心体现。本章侧重于如何利用技术手段实现全渠道、个性化的客户旅程设计。 全景客户视图（Single Customer View）： 如何集成来自CRM、社交媒体、电商平台等多个触点的数据，形成统一、实时的客户画像。 体验自动化与智能化： 探讨智能客服、聊天机器人（Chatbot）在提升响应速度和降低成本方面的应用，以及如何利用预测分析来主动识别客户需求和潜在流失风险。 个性化引擎的构建： 深入解析推荐系统、动态定价等技术在提升转化率和客户忠诚度上的实战案例。 第四章：运营效率的智能优化与供应链升级 数字化转型必须深入到企业的“后台”，实现降本增效。本章重点关注智能制造、流程自动化和弹性供应链的构建。 流程自动化（RPA与超自动化）： 详细介绍机器人流程自动化（RPA）的应用边界，以及如何迈向“超自动化”，整合AI和流程挖掘技术，识别并优化复杂业务流程中的瓶颈。 智能供应链与物联网（IoT）： 探讨如何通过在产品、仓库和运输环节部署传感器（IoT），实时追踪资产状态和环境参数，实现端到端的透明化管理。 预测性维护与资产绩效管理（APM）： 分析如何利用设备传感器数据和机器学习模型，从被动维修转向预测性维护，最大化资产的稼动率。 第三部分：技术架构的演进与安全保障 第五章：云原生架构与微服务转型 传统单体应用架构已难以支撑快速迭代的需求。本章指导企业如何平稳过渡到更具弹性、可扩展性的云原生（Cloud-Native）架构。 混合云与多云战略： 评估不同云服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）的适用性，制定适合自身业务连续性的云部署策略。 微服务与容器化实践： 讲解如何将大型应用拆解为松耦合的微服务，并利用Docker和Kubernetes进行高效部署和管理。 数据湖与数据中台： 阐述数据湖（Data Lake）和数据中台（Data Middle Platform）在汇聚异构数据、支撑前台创新应用方面的架构设计思路。 第六章：数字化转型中的安全、合规与风险管理 随着业务的全面在线化和数据流动的加速，安全风险也同步增加。本章强调“安全左移”（Shift-Left Security）的理念。 零信任安全模型（Zero Trust）： 介绍如何放弃传统的基于边界的防御，转向对每一次访问请求进行严格验证的零信任架构。 数据隐私与合规性技术： 深入探讨在GDPR、CCPA等日益严格的法规下，如何利用差分隐私、同态加密等技术，在不暴露原始数据的前提下进行数据分析。 弹性与灾难恢复： 制定针对云环境和SaaS依赖的业务连续性计划，确保在遭遇攻击或服务中断时能迅速恢复运营。 第四部分：赋能创新与生态系统构建 第七章：创新加速器：AI与机器学习的落地应用 人工智能不再是实验室里的概念，而是驱动业务增长的直接工具。本章关注AI模型的工程化部署与业务价值的实现。 AI生命周期管理（MLOps）： 阐述如何建立标准化的流程，管理从模型开发、训练、部署到持续监控和再训练的全过程，确保模型的准确性和可靠性。 生成式AI（Generative AI）的行业赋能： 探讨大语言模型（LLMs）在代码生成、内容创作、知识管理等领域带来的颠覆性机会与实施挑战。 负责任的AI（Responsible AI）： 关注算法的公平性、透明度和可解释性（XAI），确保技术应用符合伦理标准和社会期望。 第八章：构建开放的数字生态系统 现代企业的成功越来越依赖于其外部协作的能力。本章探讨如何通过API经济和平台战略，实现价值共创。 API经济与业务连接： 如何将核心能力产品化，并通过标准化的API对外开放，吸引合作伙伴参与创新。 平台战略与生态系统治理： 讨论如何设计一个成功的双边或多边市场平台，平衡内部资源与外部激励机制。 价值链的重新定义： 展望未来，企业如何通过深度集成合作伙伴的数据和能力，共同创造超越单一企业边界的新价值。 结语：持续的旅程——数字化成熟度模型与未来展望 数字化转型是一个没有终点的持续优化过程。本书最后将提出一个实用的数字化成熟度评估模型，帮助企业定位当前所处阶段，并规划下一阶段的重点投入方向。强调领导者必须保持对新技术的敏感性，将“学习”本身转化为一种核心竞争力，才能在不断变化的数字世界中立于不败之地。

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