• 管理者数据能力晋级9787121436420
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管理者数据能力晋级9787121436420

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作者赵兴峰

出版社电子工业出版社

ISBN9787121436420

出版时间2021-05

装帧平装

开本16开

定价89元

货号11669277

上书时间2024-09-30

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商品描述
作者简介
"赵兴峰(Hilton) 中国实战数字化转型战略与数字化管理专家,智慧型企业架构师; 明悦数据(Data2Biz)创始人, 2012年创立Data2Biz推动企业数字化转型与数字化管理应用落地,通过挖掘企业内部数据价值,赋能中国企业经营管理效率与效益提升以及商业创新增长,10 年+数字化转型和数字化管理咨询辅导落地实操经验; 原宝洁(P&G)、惠氏制药(Wyeth)等国际500强公司商业智能高管,摩立特集团(Monitor Group)中国区数据中心负责人/战略顾问,20年+商业智能/数字化经营管理丰富实践; 北京大学+新加坡国立大学MBA双硕士;西安交通大学学士; 《数字蝶变》《数据化管理变革》《企业经营数据分析》作者; 清华大学、北京大学、人大商学院/经济学院、浙大管理学院、法国里昂商学院、上海财经大学等知名院校/商学院EMBA/DBA/CXO班《数字化转型战略》《数字化商业创新》主讲教授; 阿里云—钉钉大学、国网大学、富士康大学、美的学院、伊利、中粮可口可乐、一汽、广汽、东风汽车、联想集团、顺丰科技、汤臣倍健、深圳国资委等特邀数字化转型授课专家; 第八届全球总裁创新峰会500强商学院院长评选很好数据化管理创新专家(2019年); “数字中国”(2021新年论坛)特邀对话嘉宾; 中关村数字经济产业联盟首席顾问,中国中小企业商业协会数字化转型专家团首席顾问。"

目录
目录 第1 章 数据能力已经成为管理者的基本能力 / 001 1.1 数字智能时代的新趋势 / 002 1.1.1 算法正在改变世界 / 002 1.1.2 数字孪生共生机制 / 005 1.2 管理者的数据能力成为关键竞争要素 / 007 1.2.1 DT 与IT 有着本质的区别 / 007 1.2.2 DT 在迭代中升级 / 009 1.2.3 DT 的本质是认知技术、思考技术和决策技术 / 010 1.2.4 数据资产管理与应用是数字化转型的技术关键 / 013 1.3 管理者的数据能力是企业数字化转型的关键 / 019 1.3.1 传统企业管理者的数据能力较弱 / 019 1.3.2 数据人才培养学科不健全 / 021 1.3.3 数据人才成为稀缺人才 / 021 1.3.4 数据人才自主培养成为企业优选方案 / 022 1.4 数据能力的背后是思维模式 / 023 1.4.1 从专业知识到实践需要一个长期的过程 / 023 1.4.2 数据能力是一项实践性非常强的能力 / 024 1.4.3 测一测你对数字化转型和数据化管理的认知程度 / 024 第2 章 管理者的数据能力维度与4M 模型 / 027 2.1 数据价值挖掘和数据能力 / 027 2.1.1 数据用于回答“发生了什么” / 027 2.1.2 数据用于回答“为什么发生” / 028 2.1.3 数据用于回答“将要发生什么” / 028 2.1.4 数据用于回答“应该怎么做” / 029 2.2 管理者的数据能力 / 032 2.2.1 不同时代对管理者数据能力的要求不同 / 032 2.2.2 新时代对管理者数据能力的要求 / 034 2.2.3 管理者数据能力4M 模型 / 036 2.3 管理者数据能力4M 模型之M1(Mind):数据意识与数据思维 / 038 2.3.1 数据意识:对数据价值和意义的识别 / 038 2.3.2 数据意识模型 / 039 2.3.3 数据思维:利用数据模拟人类的认知模式 / 042 2.3.4 先有数据意识,后有数据思维 / 044 2.4 管理者数据能力4M 模型之M2(Methods):数据分析方法 / 045 2.4.1 数据分析方法是数据掘金的工具 / 045 2.4.2 数据分析方法是认知世界的思维模式 / 045 2.4.3 数据分析方法需要总结和沉淀 / 046 2.5 管理者数据能力4M 模型之M3(Mastery): 数据工具 / 047 2.5.1 每一个管理者都需要数据工具 / 047 2.5.2 数据工具正在不断进化 / 048 2.5.3 工具永远是工具,替代不了思想 / 049 2.5.4 熟练掌握一种适合自己的工具 / 050 2.5.5 测一测你的Excel 工具操作能力 / 051 2.6 管理者数据能力模型之M4(Move On):数据应用 / 052 2.6.1 数据应用是一个复杂的系统工程 / 052 2.6.2 数据应用需要复合能力 / 053 2.6.3 变革推动力是数字化转型的核心动力 / 054 第3 章 数据思维能力晋级 / 055 3.1 数据思维与数据思维训练 / 055 3.1.1 什么是数据思维 / 055 3.1.2 常用的数据思维 / 056 3.1.3 数据思维衍生的数据分析方法和算法 / 056 3.2 对比思维模式 / 056 3.2.1 对比三要素 / 057 3.2.2 对比客体的设定 / 057 3.2.3 对比维度的选择 / 059 3.2.4 从被动到主动:主动识别和主动设计 / 062 3.3 分类思维模式 / 062 3.3.1 单维度分类分析方法 / 064 3.3.2 双维度矩阵分类分析方法 / 066 3.3.3 三维度魔方分类分析方法 / 070 3.3.4 多维度分类分析方法 / 072 3.4 关系思维模式 / 73 3.4.1 事物之间存在的四种关系 / 073 3.4.2 企业经营和管理决策中的y =f (x )关系 / 074 3.4.3 不确定的因果关系案例 / 076 3.5 解构思维模式 / 079 3.5.1 解构思维模式:一种强大的思维模式 / 079 3.5.2 解构思路:决定分析思路 / 080 3.5.3 解构的四种方法 / 082 3.5.4 解构的原则:相互独立,接近穷尽(MECE 原则) / 087 3.5.5 解构的工具:思维导图 / 087 3.6 过程思维模式 / 089 3.6.1 过程思维模式:重点在于过程管理 / 089 3.6.2 事物的发展都有一个过程:探索背后的规律 / 089 3.6.3 目标的达成需要一个有效的过程:研究做事的方法 / 094 3.6.4 企业的管理需要一套有效的流程:让成功可复制 / 096 3.6.5 过程思维在数字化流程中的应用 / 099 第4 章 数据管理能力晋级 / 101 4.1 数据基础知识 / 102 4.1.1 数据的概念 / 102 4.1.2 主数据管理 / 102 4.1.3 交易数据管理 / 106 4.1.4 元数据管理 / 109 4.1.5 数据质量管理 / 110 4.1.6 数据结构管理 / 117 4.1.7 数据资产管理 / 119 4.2 建立数据管理标准和规范数据质量管理 / 121 4.2.1 企业常见的数据问题 / 121 4.2.2 梳理数据需求 / 125 4.2.3 诊断数据质量 / 127 4.2.4 建立数据管理标准 / 129 4.2.5 规范数据质量管理 / 132 4.3 数据综合治理 / 135 4.3.1 什么是“数据孤岛” / 136 4.3.2 打通数据 / 138 4.3.3 数据综合治理体系 / 141 4.3.4 数据安全管理 / 144 4.4 业务流程数字化建设 / 147 4.4.1 业务流程数字化再造 / 147 4.4.2 数据源自业务流程,又服务于业务流程 / 148 4.4.3 业务流程数字化是数据采集的基础源头 / 149 4.4.4 业务流程数字化建设的基本思路和方法 / 152 4.4.5 敏态业务流程与动态数据采集 / 155 4.5 新型数据技术体系建设 / 158 4.5.1 数字化不是信息化 / 158 4.5.2 数字化转型所要求的信息化 / 159 4.5.3 反向伺服与反向控制体系构筑闭环 / 161 4.5.4 以数据资产管理为中心 / 163 4.5.5 数字化转型的七层技术架构 / 165 4.6 数据中台建设 / 172 4.6.1 “组织三台”与“数据三台”的概念 / 173 4.6.2 数据中台提供的数据服务 / 176 4.6.3 数据中台的意义与价值 / 181 4.6.4 数据中台的建设是一个过程 / 183 第5 章 数据体系化场景的应用能力晋级 / 185 5.1 企业数据化管理应用场景的规划和设计 / 185 5.1.1 从数据的四层价值中寻找应用场景 / 185 5.1.2 价值导向:提效+创新 / 187 5.1.3 服务于业务:管理预警与管理导航 / 191 5.1.4 回归现实:体系化调研与场景设计 / 193 5.2 业务流程数字化管理 / 198 5.2.1 用数据技术替代人工 / 199 5.2.2 数据表征流程节点绩效 / 201 5.2.3 数据赋能业务流程决策 / 202 5.2.4 算法导航业务流程活动(替代人脑) / 203 5.2.5 在线化算法提效管理决策 / 206 5.3 企业数据化管理的体系化晋级 / 207 5.3.1 业务流程数字化 / 208 5.3.2 数据指标化管理 / 212 5.3.3 应用指标可视化看板 / 213 5.3.4 数据指标标准化与目标管理 / 214 5.3.5 数据模型化管理 / 215 5.3.6 决策规范化管理 / 217 5.3.7 智慧化管理晋级 / 218 5.4 数据指标化管理 / 220 5.4.1 理解数据指标 / 220 5.4.2 数据指标梳理的三种方法 / 223 5.4.3 数据指标化管理体系构建七步法 / 225 5.4.4 数据指标标准建设 / 233 5.4.5 动态数据指标管理 / 234 5.5 管理者驾驶舱建设 / 235 5.5.1 管理者驾驶舱是一种管理方式创新 / 235 5.5.2 搭建管理者驾驶舱 / 239 5.5.3 管理者驾驶舱的数据技术体系 / 243 5.5.4 推动管理者驾驶舱落地 / 244 5.6 企业数据化管理升级 / 247 5.6.1 推动数据化管理建设的四个关键成功要素 / 247 5.6.2 数据化管理升级的四条主线 / 249 5.6.3 数据化管理升级实施的常见困难 / 251 5.6.4 数据化管理升级的项目管理十要素 / 253 第6 章 数据分析能力晋级 / 263 6.1 数据的四层价值 / 263 6.1.1 发生了什么 / 263 6.1.2 为什么发生 / 264 6.1.3 将会发生什么 / 264 6.1.4 应该怎么做才好 / 265 6.2 企业经营管理中基本的数据分析方法 / 265 6.2.1 数据可视化本身就是数据分析 / 266 6.2.2 数据指标的五种常规对比分析 / 269 6.2.3 面对数据表可做的分析 / 273 6.2.4 提升常规数据分析的敏捷性 / 283 6.3 企业经营管理中常用的数据分析方法 / 284 6.3.1 对比分析方法 / 285 6.3.2 分类分析方法 / 285 6.3.3 关系分析方法 / 289 6.3.4 预测分析方法 / 290 第7 章 数据领导能力晋级 / 302 7.1 数据可视化表达 / 302 7.1.1 事物对比 / 302 7.1.2 组分对比 / 303 7.1.3 关系对比 / 304 7.1.4 时序对比 / 305 7.1.5 频布对比 / 306 7.1.6 误导视觉结论的方法 / 306 7.2 数据图表解读方法 / 308 7.2.1 看差异、看变化 / 308 7.2.2 看结构、看特征 / 308 7.2.3 看趋势、看规律 / 309 7.2.4 看关系、看关联 / 311 7.3 数据分析报告 / 313 7.3.1 专享原则 / 313 7.3.2 完整原则 / 314 7.3.3 总分结构原则 / 315 7.3.4 精简原则 / 316 7.3.5 确定原则 / 316 7.3.6 主线原则 / 318 7.3.7 结论原则 / 318 7.4 用数据分析解决问题的七步法 / 319 7.4.1 问题假设 / 320 7.4.2 解构根本原因 / 320 7.4.3 收集数据 / 321 7.4.4 分析数据 / 322 7.4.5 洞察管理 / 322 7.4.6 设计方案 / 323 7.4.7 采取行动 / 324 后记 未来管理者的能力展望 / 325

内容摘要

第1章数据能力已经成为管理者的基本能力

在数字智能时代,数据能力已经成为管理者的基本能力。提升管理者的数据能力成为企业数字化转型的关键举措之一,管理者提升数据能力已经成为其胜任未来管理岗位和晋级领导岗位的必然要求。管理者的数据能力水平将决定着其在公司中所能发挥的价值及所能胜任的层级。

自2017年开始,一些领先的企业开启了数字化转型的战略,很多企业认识到“在线化”的重要性。目前数字化转型已经成为几乎所有企业都必须考虑的战略举措,甚至是关键战略举措。

数字化转型让越来越多的企业装备更加丰富的智能硬件、系统软件或者小程序,这些举措会为企业沉淀越来越多的数据。这些数据是对企业经营管理活动的真实记录,是非常有价值的数据资产。对这些数据资产的分析、挖掘和利用,除了赋能业务流程提效,还能帮助管理者及时发现管理问题、总结规律、预测未来,从而指导企业的经营管理决策,提高决策的科学性和敏捷性。在使用这些数据资产赋能经营管理决策的过程中,我们还可以不断沉淀算法模型,逐步开发系统自动智能决策场景,逐步建设数智化企业。对数据资产价值的挖掘需要具备数据能力的人才,至少在目前这个阶段,在企业还没有形成足够成熟的数智化之前,我们需要人来挖掘数据资产的价值,赋能经营管理决策。

数字化转型战略实施的载体是组织,即使面对同样的战略,不同的组织实施的效果也不同。组织的数据能力是企业数字化转型战略实施的关键。组织是由人组成的,企业管理者的数据能力更是组织数据能力的基础。然而,绝大多数管理者的数据能力都无法满足企业数字化转型战略的需求。管理者的数据能力提升已经成为企业数字化转型战略落地的瓶颈。

本章内容是数字智能时代、数字化转型及与数据技术相关的基础知识,为管理者理解数据价值、数据化管理,以及更全面地理解数字化转型提供一些基本认知。

1.1数字智能时代的新趋势

1.1.1算法正在改变世界

无论你承认与否,我们已经进入了数字智能时代,算法凭借其所能提供的决策的准确性和决策效率,正在逐步瓦解我们人类的决策权。

随着互联网的普及应用,我们在生活和工作中越来越依赖互联网提供的便利。在这个过程中,我们逐步把“决策权”交给“算法”,从而丧失了“控制权”。我们的决策权与控制权不是被剥夺的,而是我们主动放弃的,因为我们在这个过程中享受到了便利和快捷,享受到了高效率,享受到了作为一个“懒人”所能够获得的快感。

1.试问:你上班、回家、自驾游……怎么选择路线,由谁说了算

现在我们规划出行路线的第一选择是用地图导航软件,地图导航软件指导着我们走什么路,让我们在避免拥堵的同时还能够节省时间。我们把选择路线的权力交给了地图导航软件。地图导航软件不仅能够告诉我们怎么走才能到达目的地、预测我们在什么时间到达,而且告诉我们如果走另外一条路,所花费的时间要比走这条道路多多少。

随着算法的不断完善和信息的不断丰富,地图导航软件告诉我们的道路越来越好走,给我们预测的到达时间越来越准确,所以我们越来越依赖它。

而这一切都是算法的功劳。有了地图导航软件背后的算法,我们能够有效地避开拥堵,能够准确地预测到达时间;有了这个算法,我们的效率大幅度提升,社会的运行效率也大幅度提升。

2.试问:你吃什么、穿什么、用什么,由谁说了算

我们吃什么、穿什么、用什么由我们购买的东西决定,而现在我们将买什么的决策权交给了算法。

我们目前的购物习惯从线下转到线上,从各种App上买东西。当我们想买一……



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"无数据不管理,无数据不决策 企业数字化转型先锋队硬技能"

精彩内容
在数字智能时代,数据能力已经成为管理者的基本能力,成为其胜任未来管理岗位和晋级领导岗位的必需能力。管理者的数据能力水平决定着其在企业中所能够胜任的层级。提升管理者的数据能力成为企业数字化转型的关键举措之一。本书主要介绍了企业管理者所需要具备的数据能力,包括管理者的数据能力维度与4M 模型、数据思维能力、数据管理能力、数据体系化场景的应用能力、数据分析能力、数据领导能力。撰写本书的目的是让管理者掌握企业数据基本管理和应用之道,利用数据赋能管理,让管理可见、过程可控、结果可达。

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