数据领导力:人工智能时代数据化转型的关键路径:the key path of data transformation in the era of artificial intelligence9787301253052
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作者王安,常莹
出版社北京大学出版社
ISBN9787301253052
出版时间2019-07
装帧平装
开本其他
定价49元
货号9824594
上书时间2024-12-03
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作者简介
王安，在数据决策领域深耕15年，曾为工行、建行、光大、太平洋保险等大中型金融公司提供数据化咨询服务。曾作为数据负责人，帮助钱方好近公司建立公司级数据驱动运营体系，推广数据文化。后联合创办布本智能公司，服务中国银联、一汽大众等企业。现专注于帮助企业和学校培养数据决策和金融科技人才，推广数据决策理念与方法。 常莹，狗熊会不错研究员、课程开发总监，狗熊会·在线实习项目负责人。西安欧亚学院特聘教师；北京大学光华管理学院商务统计硕士；专注互联网数据分析与价值实现，曾服务于阿里巴巴集团、美丽联合集团、宝宝树等企业。
目录
01 见证者—小R 1 02 数据助力创业企业成长—吴形 24 03 与客户一同成长—叶茂 50 04 信用卡中心的年轻人—林旭 76 05 数据驱动风险管理—蒙田 98 06 数据产品经理之路—程易 118 07 面向未来的首席数据官—陆哲 140
内容摘要
《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》以七个人物的经历为轴心，记录了不同行业数据化转型的历程，展现了数据化转型过程中的具体困境、经验和教训，说明了数据领导力发挥作用的场景和路径。
七个人物所处行业不同、职位不同，但都在实际工作中展现了领导力，并一步步推动了数据化转型的进程。他们不仅要展现数据价值，还要影响周围的人，帮助组织接受数据化的理念，实现数据驱动流程的再造。每一步他们都有目标，都会尝试和反思，无论是成功还是失败，读者参照自己的切实场景，都能有所收获和借鉴。
希望《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》可以帮助读者跨越数据技术和商业价值之间的鸿沟，为人工智能时代的数据化转型提供切实的帮助。
《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》适合人工智能、数据分析方向的从业人员，同时也适合企业的管理者、变革者，以及对数据化转型感兴趣的大众读者。
主编推荐
在象牙塔里，我们曾以为数据科学是一个算法，是一门语言或一种工具。但当我们进入工业界，近距离观察数据科学时才发现：从需求的收集、资源的整合，到给出一个合理的解决方案的过程竟是如此复杂。2010年至2020年刚好是数据科学激荡发展的十年，几乎每天都有新的思想、技术和资本的涌入，湍急水流中负重前行是每个从业者的常态。我是谁，我要到哪里去？这本书虽然没有给我们明确的答案，但是给了我们一个指引——看看同行和前辈们在职业生涯曾经面对的困难和挑战，以及他们如何在这样一个纷繁复杂的环境下实现梦想的心路历程。接下来的十年，必将是数据科学的黄金时代，我们每个从业者的专业可能不同，背景也可能不同，但“心至苦，事至盛也”，我们将是这个时代的参与者和。 ——51Talk首席数据科学家 刘思喆 这是一本关于数据领导力的书，关于人工智能时代的书，关于数据化转型的书，关于数据化转型关键路径的书。与其他类似图书不同的是，这本书里没有任何大道理，没有说教，甚至没有太多的对错判断，它只是忠实地记录了很多事实，以及将这些事实穿插起来的精彩故事。 ——北京大学光华管理学院教授 王汉生 这本书从不同的视角，以数据从业者的亲身经历和体会，展示不同行业、不同岗位在数字化转型和应用过程中所经历的真实场景，有成功和失败，也有经验和教训。它充分说明在一个数字化时代下的伟大应用和变革，不仅仅是数据量级、运算能力和技术分析方法的组合，更是管理模式、业务创新、组织结构和人才保障的综合体现。 ——狗熊会CEO 李广雨
精彩内容
01 见证者—小R 采访结束，我对小R说：“你讲的可是自己的亲身经历，你怎么没有什么情绪，还正面、反面、侧面各种分析？”她笑着说：“职业病呗。数据分析师是用事实说话的人。描述问题和下结论的时候，形容词和副词都要小心用。”停顿一下，她接着说道：“讲述亲身经历，又能保持旁观的视角，其实还挺有意思的。虽然有时候参与感没那么强，但是思路不会受限。” 小R从业的时间正好是中国互联网产业和数据应用行业极速发展的阶段。这一路走来的见闻，搭配她那仿佛永远波澜不惊的状态，让她确实很适合成为这个行业发展历程的一个见证者。 1．寂静的早春 小R打了个比方，她说：“数据行业的发展就好像北京的天气，漫长的冬和夏之间隔着两三个礼拜的春天。我大概就是在冬春之交的时候入行的。” 那是十多年前了，小R刚从一所C9学校的商学院统计学专业拿到硕士学位。她的同班同学大多选择了泛金融行业的公司，也有的进了机关、国企、事业单位。相比之下，小R对工作的想法没那么长远，她上学的时候一直觉得分析数据挺有意思，就想找个能学以致用、干得开心的工作。 那时，数据分析及相关的产业还未进入大众的视野，招聘数据分析师的公司也远不似现在这样俯拾皆是。小R心仪的工作基本上只有五百强企业、市场调研公司和初代互联网巨头才能提供。所以，就算扛着块C9的牌子，她也一直耗到毕业前两个月才签了三方协议，差不多是全班*后一个。 小R要加入的公司是雅虎中国。她签下协议的时候，雅虎成为阿里巴巴D轮投资商的新闻余波犹在。那时的雅虎如日中天，阿里巴巴的“商业帝国”版图也初现雏形，雅虎以中国区全部资产加10亿美元交换了阿里巴巴集团40%的股权和35%的投票权。后来的事实证明，这是一桩足以载入互联网发展史册的标志性投资案。要小R说，应该还能算作是无心插柳的经典品牌公关案例：那个时代的互联网行业还远没有发展到现在这样新闻多到刷不完的程度，“围观群众吃这个瓜吃了好几个月都不嫌烦，恨不得钻到杨致远和马云的脑袋里去弄明白他们到底想干什么”，两家公司趁此赚足了关注度。 小R是在面试中被问到对这件事的看法时才知道这个消息的。投资案宣布后，雅虎中国有一批同事集中离职，人力资源部难免会担心员工的稳定性。在小R这里，这个问题却实属多余，她那时候觉得找工作就是挑自己能干、自己想干的活儿，诸如给谁打工、企业文化之类的事情根本没来得及进入她衡量工作机会的条件清单里。 不论外面如何喧嚣，在暴风中心的人们感受到的其实并不是翻天覆地的变化，而是无穷无尽细节上的改变。这项投资案对雅虎中国的**影响，是各个团队都要尽快努力减少对美国总部的依赖，并且开始与阿里巴巴注入的团队融合。小R能有机会加入，就是因为雅虎中国当时刚刚成立了一个专司数据分析的团队，新部门的负责人选了“商业智能部”和“BI”作为自己部门的中英文名称。商业智能、Business Intelligence、BI，这些在当时还是挺时髦的新鲜词，“大概相当于现在很多公司都喜欢建一个人工智能（AI）中心吧”。 这个团队的人一半左右来自市场部，另一半是新近招聘的员工，大多是工作经验不足两年的职场新人。新组建的团队，成员间要相互磨合，要建立本地的数据生产和应用体系，要和各个业务团队建立合作关系，要规划以后整个部门的工作目标和节奏，真如白手起家一般。于是小R签完合同，就被负责人抓去干活儿了。 那个时代的互联网产品基本是以的形式提供的，需要记录的数据大致有两种：一种是各种产品通用的流量数据；另一种则是根据产品特点衍生出的个性化指标，比如，电商关注成交数量、博客关注发布内容的数量。在雅虎与阿里巴巴交易之前，雅虎中国的流量数据从美国总部提供的数据平台获得，各个业务的个性化指标一般由负责开发产品的各个技术团队提供。由于没有统一的标准和出口，管理层在做决策时经常会发现几个同事拿出来的同一个名目的指标数据“打架”。于是大家只能停下来，先分别回溯每份数据的计算逻辑，确定一个适合当前问题的口径（当然，它很可能和之前所有的口径都不同），再继续讨论。如果涉及一些产出时间比较久远的数据，当时的操作人已经不在公司，那么回溯的工作会变得更加复杂。于是在需要对比今昔变化的时候，很多人干脆按照某个口径去重新计算一遍所需的历史数据。数据报表的版本、来源、口径越来越多，积累成一笔谁都说不明白的账。这样的数据不但不能推动业务改进，连真实、全面地反映业务现状都很吃力。 在这样的背景下，雅虎中国对于刚刚组建的BI团队**的期望，自然就是先让大家可以及时地看到准确的数据。小R的部门负责人选择的切入点，是从搭建和统一衡量业务发展现状的指标体系开始，逐步建立起BI团队对于业务的影响力。当时的雅虎中国几乎提供了除电商以外的全部免费互联网2C服务，产品线庞杂，整个BI部门为了这个项目倾巢而出。小R分到的**个合作对象，是客户端软件部。 小R说：“我那时候就是个纯种的职场新兵（傻白甜），只领会到要建一个合理的指标体系这一层。后来我自己带了个小组，有机会去跟进同事的工作进展时才琢磨出来，这是我们团队在公司里正式亮相的**个项目啊，以后这个部门说话管用不管用，部门里这帮人出去走路是带风还是小透明，多少得看这次亮相亮得好不好。不过傻也有傻的好处，心无旁骛，做事没什么顾忌，对目标执着又专注。” 负责人看到小R是还挂着实习工牌的傻孩子，便亲自带着她去找客户端软件业务的负责人说明项目的来龙去脉。两个负责人聊得热闹，小R就在一边安静认真地听。她自知生嫩，于是谦虚肯学，又因为热爱自己的专业，所以推己及人，她总能尊重别人的专业，总之就是态度好。这样的新人放出去，*多是做不成事，不至于惹什么麻烦，不然人手再紧负责人也不能放心这么一个刚入职的新兵出去单打独斗。 小R说：“其实那会儿‘老板们’说话，我就有心想学，听得也是半懂不懂的。可我不想露怯呀，就使劲儿往脑子里记，脸上绷得跟面瘫似的，人家眼神儿转过来，我就赶紧露出八颗牙的标准微笑。回来一边记笔记、整理会议记录，一边就在脑子里过。他们之间的好多招式，我基本上是后来回想的时候才琢磨出一点意思。下次出去跟人说话，我有的地方就能学我上司那么说，还真挺管用的。我上司那时候也经常带着我们几个新兵出去，聊完了回来再从头解释一遍为什么那么说、绕开了哪些坑、接下来什么地方要注意，真的是操碎了一颗老父亲的心。” 上司出马替小R开好了路，业务部门的老大也没打算为难她一个小兵，马上安排了一位熟悉业务、性格友善的同事来做接口人。不过临走的时候，业务部门的老大笑眯眯地给小R搁下一句话：“真替你发愁啊，一天业务都没做过，怎么做业务数据呀？”小R讲到这儿忍不住笑起来，说：“可我神经大条啊，像这种言外之意有时候可能要好几年才能反应过来。当时我是真觉得他说得有道理，有危机感。我那个接口人，我简直恨不得钻人家脑子里去把他们部门的家底盘一盘。” 接口人在客户端软件部门工作了好几年，但越是精通自己本职工作的专业人士，就越难把自己的立场换到一个不了解业务的状态。他一开始就长篇大论地讲起来，小R能听懂的不多。好在她除神经大条以外还脸皮厚，不懂就问，态度又好，那一心想把业务做得更好的姿态简直太过坦荡真诚。接口人慢慢习惯了小R十万个为什么的对话风格，更有耐心了。 小R经常找接口人说话，于是就发现这个部门上班的节奏比较：白天工位上只稀稀落落坐个半满，倒是傍晚的时候人开始渐渐多起来。她就问接口人为什么他们部门上班还要分两班。接口人也没瞒她，笑得很神秘地说，这些晚上来上班的都是攻防工程师，部门里*重要、*精英的人。 那时候的互联网还是个人电脑（Personal Computer，PC）的天下。客户端软件安装在用户个人电脑的浏览器上，为用户上网提供辅助服务。它比一般的PC页面能够收集到更丰富的用户行为，甚至可以在用户毫无察觉的情况下在后台进行一些操作，比如，使用户安装的竞争对手的同类软件失效。当时市场上数得上的互联网巨头几乎都开发了自己的客户端软件，对这类产品的考核也基本以覆盖率指标为准，也就是安装了这个软件的电脑占所有电脑的比例。每天晚上上班的攻防工程师们，干的就是保卫覆盖率的活儿：让自己的软件在更多电脑上生效，让竞争对手的软件在更多电脑上失效。
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