大话数字化转型：迎接全行业的数字未来
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作者刘通
出版社电子工业出版社
ISBN9787121443947
出版时间2022-11
装帧平装
开本其他
定价56元
货号29493059
上书时间2024-11-01
商品详情
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导语摘要
本书针对当前社会正大力推广的数字化转型的总体目标，以及各行业企事业单位对通过数字化转型提高自身服务能力和综合竞争力的迫切需求，从组织管理、技术思路、应用创新等多方面，对数字化转型的重要概念和实践方法进行了详细介绍。本书适合对“数字化转型”话题感兴趣的广大社会群体阅读。在各章节中，通过适当引入生动巧妙的生活场景和行业案例，帮助读者更好地理解数字化转型的基本思想与重要观点。此外，本书对于旨在通过数字化转型改善所在行业服务水平和市场竞争力的大中型企业管理者及小微企业创业者来说，也可以作为参考或操作手册。
作者简介
刘通，就职于中国科学院自动化研究所，从事数据挖掘相关的理论研究和开发工作。
目录
章 互联网、大数据、人工智能：数字化的“三驾马车”
节 互联网：连接数字原料与数字产品 / 3
线下到线上：让商业活动有迹可循 / 4
消费互联网：数据其实懂你 / 6
工业互联网：设备像人一样沟通 / 8
第二节 大数据：数据再多也不怕，质量始终在线 / 11
规模的困境：效率决定一切 / 12
分布式策略：一起干活力量大 / 14
企业级架构：从“云”到中台 / 16
第三节 人工智能：不只替代人，也能超越人 / 19
对人力的替代，从感觉到思维 / 20
更聪明的算法，更精准的服务 / 23
智能终端设备，一切皆可自动 / 25
第二章 转型之蓝图：从业务出发，以终为始
节 转型不是模仿秀，一切要业务驱动 / 33
需求是位的，打蛇打七寸 / 33
价值增加才是金标准 / 37
找准时机，精准入场 / 40
第二节 永远别忽略人的因素 / 43
统一思想，心齐才能成事 / 43
如何找人？技术和管理要兼顾 / 47
产品化思维，做好“后一公里” / 50
第三节 走自己的路，合适的才是好的 / 54
大中型创新企业：推进系统整合，有规有矩才持久 / 55
大中型传统企业：接受全面改造，勇敢走出舒适区 / 57
小微创新企业：聚焦业务创新，尽快形成数据闭环 / 61
小微传统企业：充分借助外力，少花钱也能办大事 / 63
第三章 数字化体系：价值如何产生
节 数据治理：管好才能用得好 / 71
数据不光要管，还要管得全 / 71
集中管理，打破信息之间的屏障 / 74
统一标准，让数据都说“普通话” / 77
第二节 数据生态：生产、分析与应用 / 80
业务系统，数据的“造矿机” / 81
探索数据背后的规律 / 83
创新即将实现，运用知识再出发 / 85
第三节 知识与灵感来自关联 / 87
知识的本质：万物之间的联系 / 88
数据维度决定知识量 / 90
数据规模就是“说服力” / 92
第四节 别绕晕了，关于数据的数据 / 94
技术元数据：机器交流的“转换器” / 95
业务元数据：数据需求的“翻译官” / 97
第四章 数字化建设：构筑核心竞争力
节 玩转中台：创新与效率兼顾 / 105
中台：不只是前台与后台的桥梁 / 105
业务中台：执行力的发动机 / 106
数据中台：创新力的知识库 / 108
第二节 技术要落地：打造数据核心价值 / 112
数据获取：巧妇难为无米之炊 / 112
数据管理：盘点“我的”数据资产 / 115
模型设计：从数据中“压榨”知识 / 118
第三节 理想如何才能实现 / 121
定制服务：消除信息不对称 / 121
模仿学习：让聪明可以复制 / 124
复杂决策：找到关键变量 / 128
数字孪生：现实世界的“镜子” / 131
第五章 数字化实践：敢问路在何方
节 转型的绊脚石：失败乃成功之母 / 136
天时：市场或许还没准备好 / 137
地利：行业真的有迫切需求吗 / 139
人和：“转型”不是空喊口号 / 141
第二节 关于数字化未来的一些想象 / 147
技术普惠：从大企业到小团队 / 147
行业覆盖：从新兴领域到传统行业 / 150
虚实结合：从互联网到元宇宙 / 152
全面升级：从专业智能到普适智能 / 154
结语：认知决定成败，我所理解的数字化
内容摘要
本书针对当前社会正大力推广的数字化转型的总体目标，以及各行业企事业单位对通过数字化转型提高自身服务能力和综合竞争力的迫切需求，从组织管理、技术思路、应用创新等多方面，对数字化转型的重要概念和实践方法进行了详细介绍。本书适合对“数字化转型”话题感兴趣的广大社会群体阅读。在各章节中，通过适当引入生动巧妙的生活场景和行业案例，帮助读者更好地理解数字化转型的基本思想与重要观点。此外，本书对于旨在通过数字化转型改善所在行业服务水平和市场竞争力的大中型企业管理者及小微企业创业者来说，也可以作为参考或操作手册。
主编推荐
刘通，就职于中国科学院自动化研究所，从事数据挖掘相关的理论研究和开发工作。
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