9787111637479 9787111610960 9787302515005 9787111618263 9787111617181 9787111634546 9787111636762

书   名: 企业迁云之路
图书定价: 119元
作 者: 张靓 裔隽
出 版 社: 机械工业出版社
出版日期: 2019-10-31
ISBN 号: 9787111637479
开   本: 16开
页   数: 410
版   次: 1-1
本书从上云企业的角度讨论了上云过程中的各个方面问题，包括上云战略的指定、工具和平台的选择以及人和团队方面的变化。每一章节之后，分别从云计算架构师和企业应用架构师两种角度对章节内容进行概括和评论，尽量全面的分析上云的道法器术各个层面需要考虑的问题，让企业的各层管理者根据自己的实际情况选择佳的上云方案。

序一
序二
前言一
前言二
内容与作者
一部分 云计算对企业的影响
1章 上云之前的思考2
1.1 困惑2
1.2 知识的释放3
1.3 什么是云计算5
1.4 初探7
1.5 再探9
1.6 三思11
1.7 没有银弹14
2章 引入新技术的思考16
2.1 为什么要关注新技术16
2.2 思想上的准备17
2.2.1 保持好奇心17
2.2.2 拥抱变化18
2.2.3 敏捷18
2.2.4 慢即是快19
2.2.5 十人21
2.3 行动上的准备22
2.3.1 知晓22
2.3.2 观望22
2.3.3 了解22
2.3.4 预研23
2.3.5 评估和论证23
2.3.6 淘汰和替代23
2.4 技术上的准备24
2.4.1 易用性24
2.4.2 性能25
2.4.3 灵活性27
2.4.4 兼容性和标准化28
2.4.5 安全性29
2.4.6 开源和商业软件29
2.4.7 可移植性30
2.5 组织形式31
2.5.1 组织和人员31
2.5.2 内驱力31
3章 云世界的语言34
3.1 云计算的名词体系35
3.2 云世界语言的历时性与共时性36
3.3 语言改变思维模式37
3.4 隐喻38
4章 影响上云的五大因素40
4.1 没有人是一座孤岛40
4.2 五大因素41
4.3 战略41
4.4 组织44
4.551
4.6 财务51
4.7 技术53
5章 云计算的再认识55
5.1 计算平台的历史观55
5.2 当前云计算的多种方案57
5.3 私有/专有云平台58
5.4 从基础设施云到应用云61
5.5 云计算时代的选择62
6章 如何评估上云65
6.1 如何评估不可预知的云化内容65
6.2 确认“不可预知”65
6.2.1 梳理IT现状66
6.2.2 确认企业策略69
6.3 评估和应用69
6.3.1 利用云平台的优势70
6.3.2 利用佳实践71
6.3.3 模式降级72
6.3.4 基于适配器和组合模式73
6.4 动态的不可预知性——未来发展73
6.5 异化过程的心理保障75
6.6 商业过程75
6.7 加强“不可预知”的预知性77
7章 上云ROI分析79
7.1 公司战略层ROI分析79
7.1.1 是否参与决策80
7.1.2 已经明确的投入产出分析81
7.1.3 需要考察的决策点82
7.1.4 后续做些什么84
7.2 技术管理层ROI分析85
7.3 执行层ROI分析95
7.3.1 技术需求方95
7.3.2 业务需求方96
7.3.3 技术实施方96
7.3.4 业务实施方97
7.3.5 技术运维方97
7.3.6 业务运营方97
二部分 云之基石
8章 计算虚拟化100
8.1 云服务商及其计算虚拟化100
8.2 企业的虚拟化选择及管理102
8.2.1 选择云服务商102
8.2.2 选择配置103
8.2.3 资源管理105
8.2.4 内部管理108
8.3 虚拟化的动态侧面108
8.4 以虚拟服务器为核心的产品和解决方案110
8.5 越传统虚拟服务器113
9章 云存储117
9.1 云存储的类型118
9.1.1 云计算厂商的存储技术118
9.1.2 企业的云存储选择119
9.2 对象存储及其应用122
9.3 云存储的购买和费用124
9.4 以对象存储为核心的解决方案126
9.5 存储的安全、备份和容灾127
10章 云网络130
10.1 云环境的网络架构和产品的变迁131
10.2 经典网络和VPC133
10.3 VPC及其使用134
10.4 面向Internet136
10.5 混合云环境或多VPC环境138
10.6 网络安全141
10.7 其他网络产品及方案143
10.8 其他应用要点144
三部分 企业上云规划
11章 上云整体规划148
11.1 上云涉及的工作148
11.2 上云——从目标到规划150
11.2.1 上云——自下而上151
11.2.2 上云——自上而下155
11.3 外部力量的引入157
11.4 价格和商务因素158
11.5 由广而深，自下而上158
12章 应用生命周期的规划161
12.1 传统应用生命周期的视角161
12.2 面对持续交付的应用166
12.3 敏捷开发模式下的视角169
13章 小应用上云174
13.1 什么是小应用174
13.2 小应用的上云175
13.2.1 域名、SSL证书、DNS解析176
13.2.2 CDN177
13.2.3 存储（对象存储或NAS存储）177
13.2.4 安全产品（WAF和DDoS防护）178
13.2.5 VPC专有网络178
13.2.6 SLB负载均衡178
13.2.7 ECS服务器179
13.2.8 RDS数据库179
13.2.9 云监控179
13.2.10 三方应用180
14章 大应用混合云单元化部署181
14.1 大应用上云的契机181
14.2 大应用考量指标182
14.2.1 时间182
14.2.2 成本183
14.2.3 质量183
14.3 混合云和单元化184
14.4 一个大应用的例子187
15章 数据业务上云规划202
15.1 传统企业进行数据分析的过程203
15.2 数据上云的顾虑204
15.3 数据上云的步骤206
15.4 数据上云过程中的思考207
16章 容灾策略209
16.1 容灾209
16.2 容灾的云平台工具保障211
16.3 过程保障216
16.4 经验分享与探讨217
17章 安全策略220
17.1 互联网安全环境及挑战220
17.2 安全方案222
17.3 安全产品的选择226
17.4 广义的安全229
17.5 安全的SaaS+的优劣230
18章 组织佳实践233
18.1 什么是组织233
18.2 上云组织234
18.2.1 组织构成234
18.2.2 组织内的角色与分工234
18.2.3 每周例会236
18.2.4 任务开展237
18.3 组织上云238
18.3.1 上云流程238
18.3.2 上云流程相关表格238
19章 培训244
19.1 上云培训244
19.1.1 外部培训245
19.1.2 内部培训247
19.2 技术认证247
19.2.1 阿里云认证247
19.2.2 阿里云认证体系248
19.2.3 考试组织248
部分 云之数据
20章 数据库RDS252
20.1 概述252
20.1.1 新项目如何选择数据库254
20.1.2 老项目数据库直接迁移256
20.1.3 云和IDC的混合部署257
20.1.4 使用云厂商提供的数据库257
20.2 基于云服务商数据库服务的数据迁移258
20.2.1 RDS云数据库简介258
20.2.2 数据库迁移的要点258
20.2.3 从应用环境角度选择RDS260
20.2.4 性能指标260
20.2.5 MySQL大表问题261
20.3 迁移到RDS MySQL的注意事项262
20.3.1 使用限制262
20.3.2 RDS使用中的注意事项263
20.3.3 索引优化过程264
20.3.4 RDS读写连接地址选择265
20.4 RDS的日常管理与维护265
20.4.1 数据库管理265
20.4.2 监控与报警266
20.4.3 性能优化266
20.4.4 数据备份与恢复267
20.5 CloudDBA267
21章 分布式数据库DRDS270
21.1 云上分布式数据库应用270
21.1.1 数据增长给企业IT带来的压力270
21.1.2 为什么要使用分布式数据库272
21.1.3 什么是分库分表274
21.1.4 图书馆的例子276
21.1.5 DRDS简介277
21.1.6 DRDS是否能够解决企业的数据库问题279
21.2 DRDS技术实战280
21.2.1 企业如何使用DRDS280
21.2.2 DRDS主要的技术点281
21.2.3 DRDS SQL路由283
21.2.4 DRDS读写分离284
21.2.5 DRDS测试环境到生产环境的迁移285
21.2.6 DRDS平滑扩容287
21.2.7 DRDS DDL拆分语法287
21.2.8 DRDS分布式事务291
21.2.9 DRDS的管理和维护292
21.2.10 应用小结292
22章 数据仓库295
22.1 企业的数据仓库建设295
22.2 为什么数据仓库要上云297
22.3 云上的数据仓库298
22.4 数据仓库的技术选型300
22.4.1 ADS301
22.4.2 MaxCompute303
22.4.3 Greenplum306
23章 大数据平台310
23.1 企业的大数据建设310
23.2 大数据平台的选择311
23.3 云上的大数据平台312
23.4 控制台、开发工具和数据集成314
23.5 数据仓库、大数据和人工智能317
23.6 学习路径320
五部分 云在计算之外的能力
24章 PaaS和SaaS326
24.1 PaaS327
24.1.1 PaaS带来了什么328
24.1.2 类PaaS产品329
24.1.3 技术栈绑定的两难（含特性需求提出）331
24.1.4 评估和迁移332
24.2 SaaS333
24.2.1 SaaS带来的价值333
24.2.2 评估和使用SaaS337
25章 云运维实践340
25.1 运维体系340
25.2 云平台的运维特点346
25.3 团队组织、账户安全和授权347
25.4 监控体系及日常监控351
25.5 工单和运维352
25.6 费用354
26章 云监控和二次开发实战358
26.1 概述358
26.2 云监控佳实践的七个步骤359
26.2.1 报警模板的配置359
26.2.2 报警通知对象的配置361
26.2.3 应用分组的建立363
26.2.4 内网服务端口监控364
26.2.5 公网域名监控365
26.2.6 日志监控366
26.2.7 Dashboard配置366
26.3 API二次开发应用场景367
26.3.1 ECS申请流程化368
26.3.2 监控信息采集369
26.3.3 报警语音服务369
27章 Docker与Kubernetes371
27.1 使用Docker部署应用371
27.1.1 Docker的优势372
27.1.2 Docker部署应用佳实践373
27.2 标准微组件部署374
27.3 Kubernetes375
27.4 阿里云容器服务376
27.4.1 使用云服务或自建376
27.4.2 各应用（服务器）高可用376
28章 边缘计算和函数计算379
28.1 边缘计算380
28.1.1 边缘计算的场景380
28.1.2 解决方案382
28.1.3 未来可能383
28.2 函数计算383
28.2.1 函数计算的核心优势384
28.2.2 场景和方案385
28.2.3 函数计算的优势和未来可能387
28.3 函数计算结合边缘计算388
后记390

平台化管理:数字时代企业转型升维之道

这本凝聚作者心血的《平台化管理》为数字时代的管理开启了新的篇章。

平台化管理的理念和实践源于数字变革所引发的个体和组织共同升维（认知）与微粒化（手段）。

其要素是基于数字技术的组织重构，基于个体自我驱动的组织变革以及基于互相成就的集体升维。

其宗旨是实现：

? 关系多样化

? 能力数字化

? 绩效颗粒化

? 结构柔性化

? 文化利他化

《平台化管理》为管理者提供了一套完善的理论和实施框架，引领企业迈向数字时代，实现企业的战略升级。

平台化管理核心理论是管理升维和组织微粒化：

? 升维是管理层站在更高的维度去看待和思考商业社会发展的宏观趋势，不断突破自我认知及能力边界，从而实现思维与心灵的自我突破，帮助企业文化、经营模式、组织结构、数据智能等多方面的全面升级，而升级过程可能是遵循一般规律的渐进式，也可能是站在风口期的跨越式。

? 组织微粒化是指基于生态化领导力和大规模支撑平台之上的大量自主小前端和管理中台的建设。

数字时代使得整个商业社会都将经历从1到0到N——微粒化的解构，组织将经历分解、聚合和裂变等微粒化重组。将我们对物理世界事物的认知逐步解析。微粒化就是无限缩小的过程，从宏观的组织聚焦到分子，到原子，再到能量。

平台化企业能力模型的大要素：

1、 建构数据智能

2、 微粒化组织

3、 共享社会资源

4、 形成多元生态

平台化管理，融入了心灵世界升维和物理世界微粒化的核心思想，不仅为和管理层提供了一套全新的思考维度和思想体系，还指出了传统企业在发展过程中实现平台化转型和升级必须进行全面统筹与考量，包括关系、能力、绩效、结构、和文化的构面，形成了平台化管理“五化”模型。

五化模型包括：关系多样化、能力数字化、绩效颗粒化、结构柔性化与文化的利他化。这整套的思维框架方法能够帮助企业迈向已经到来的数字时代。

中台战略：中台建设与数字商业

内容简介
中台究竟该如何架构与设计？

中台建设有没有普适的方？

现有应用如何才能顺利向中台迁移？

中台要成功必须具备哪些要素？

中台成熟度究竟如何评估？

中台如何全面为数字营销赋能？

中台如何在企业的数字化转型中发挥关键作用？

这些问题都能在本书中找到答案！



这是一本全面讲解企业如何建设各类中台，并利用中台以数字营销为突破口，终实现数字化转型和商业创新的著作。



云徙科技是国内中台和数字商业云领域的服务提供商，在中台领域有雄厚的技术实力，也积累了丰富的行业经验，已经成功通过中台和数字商业云服务帮助良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、长安福特、长安汽车等40家国内外行业龙头企业实现了数字化转型。

全书一共12章，逻辑上分为三个部分：

一部分（1-2章） 从宏观上交代了所有企业都面临数字化转型的大时代背景，并指出中台是企业数字化转型的关键驱动力，数字营销是企业数字化转型的3个重点领域之一。

二部分（3-7章） 从成功要素、建设方、架构设计、成熟度模型4个维度详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。

三部分（8-12章） 从数字化转型和商业创新的角度讲解了中台为数字化营销赋能的底层商业逻辑、技术架构和实施路径，用3个真实的综合案例展示了实践的完整过程。


作者简介

前言

1章　企业数字化转型

1.1　企业数字化转型的4个驱动力 2

1.2　企业数字化转型的2条路径 10

1.3　企业数字化的3大本质 15

1.4　企业数字化的3个领域 19

1.5　中台驱动企业数字化转型 24

2章　云智慧时代的数字营销

2.1　数字营销的背景 26

2.2　数字营销的定义 28

2.3　数字营销的3个重要趋势 29

2.4　中国数字营销的5个新特性 31

2.5　数字营销解决方案架构分析 35

2.6　面向营销的数字中台 39

3章　全面解读中台

3.1　什么是中台 45

3.2　中台及其展现形式 50

3.3　中台的作用 52

3.4　中台的发展与进化 65

4章　企业中台5大成功要素

4.1　中台文化：7个行为准则和行动纲领 80

4.2　组织架构：中台为组织架构赋能 94

4.3　人员能力要求：运营、业务、技术铁三角 99

4.4　业务执行：业务运营与敏捷开发 106

4.5　中台实施：1个经验和4个教训 118

5章　中台建设方

5.1　中台架构整体策略 125

5.2　业务顶层设计 127

5.3　业务中台设计方 129

5.4　数据中台设计方 148

5.5　应用向中台迁移的3种途径和方法 156

6章　中台的架构与设计

6.1　技术中台规划 159

6.2　业务中台的建设 160

6.3　数据中台的建设 175

7章　中台成熟度模型

7.1　成熟度评估模型 205

7.2　成熟度能力评估 213

8章　中台助力的数字营销

8.1　消费者全触点覆盖 217

8.2　全域消费者运营 219

8.3　全渠道交易 223

8.4　全链路服务 242

8.5　数据驱动的运营 254

8.6　营销的核心是运营用户数字资产 259

8.7　平台+运营，支撑企业营销变革 268

9章　数字营销的技术架构与路径

9.1　基于中台架构，构建立体数字营销云 273

9.2　数字营销云技术架构和设计理念 275

9.3　数字营销云的3种部署架构 283

9.4　实现数字营销云的关键技术特性 285

10章　A公司：快速响应数字营销的中台

10.1　案例背景 295

10.2　IT困境 296

10.3　确定中台方案 299

10.4　中台价值初现 304

10.5　未来规划 317

11章　B公司：中台为数字营销赋能

11.1　案例背景 320

11.2　B公司数字化营销的动机和背景 321

11.3　B公司数字化营销价值链落地实践 323

11.4　IT与业务部门通力合作，推进营销数字化规划落地 331

11.5　未来展望 333

12章　C公司：数字营销打造流量池运营体系

12.1　案例背景 336

12.2　实施过程 337

12.3　创新描述 345

12.4　市场应用及展望 346

12.5　价值评估 347



从零到百亿：如何打造级单品

本书通过“仙鹤奶粉”和“珍罕泉”这两个故事，借“都教授”之口道出了企业在当今时代必须要做的三件事：找准用户通点；设计令人惊讶的展示；线下演示，线上复购。本书以“仙鹤奶粉”“珍罕泉”为案例，清晰地讲述了寻找用户痛点、聚焦核心、运用互联网提升销售、持续获客、复制成功等商业方和实践，是人人都能看得懂的“增长论”。

序　创造价值与传播价值
1章 为什么大部分企业
都不成功
危机时刻，偶遇强大脑都教授//01
时势造英雄//06
刚需—高频矩阵//12
2章 为什么用户
会甩了你
做别人无法模仿的产品//20
如何找到用户痛点//27
如何发现与众不同//31
3章 为什么你的产品卖不好
好产品不代表好卖//37
像激光一样聚焦核心，只谈一件事//41
如何设计令人惊讶的演示//49
4章 如何借助互联网提升销售
从经营产品到经营用户//54
让懂用户的人来经营用户//60
如何深度经营用户//63
如何进一步提升销售转化率//69
5章 如何让客人源源不断地涌进来
增长中的获客瓶颈//75
零成本流量//80
如何获得零成本流量//85
6章 如何管理万人团队
如何激活个体//91
如何设计机制//97
如何设计机制：分钱机制//106
7章 放大梦想，复制成功
如何选择下一个级单品//115
如何设计“刚需—高频”场景//120
如何选择适合自身产品的渠道//124
8章 仰望星空，脚踏实地
谁是真正的用户//129
如何找到用户真正的痛点//137
如何再次设计令人惊讶的演示//142
如何放大用户价值//148
9章 百亿级企业的极简公式
什么样的东西才是真正的好产品//155
如何把产品卖出去//159
如何组织好一人去复制//167
权重的秘密：你的时间花对地方了吗//178

云战略：传统企业如何借助互联网转型（2版）

传统企业如何“互联网+”，是简单地把渠道放到线上，还是为产品添加更复合的功能？也许，不理解互联网就进行转型，企业只会死得更快！本书以故事形式讲述了一家全国排名二的血压仪公司如何在曲折中一步步转型，终成为一家价值过10亿美元的公司。这本书讲到了企业在转型中遇到的痛点，以轻松的故事形式讲解怎么开启“云战略”。

序　让传统企业分享万物互联的红利
1章 神秘的都教授 01
董事长的烦恼//03
来自眼镜的都教授//05
都教授的商业模式//08
2章 神奇的智能设备 11
奶奶的悲剧//13
神奇的智能血压计//14
能够救命的血压计//18
3章 消费者购买的到底是什么 23
消费者终要的是什么//25
传统产品开发的误区//27
回归消费者的核心痛点//29
4章 传统思维的困局 33
好产品为什么也会惨败//35
传统思维下的两难困境//37
寻求突围的方法//39
5章 互联网模式的精髓（一）：用户 43
一字亿金//45
打车大战和尚雅体脂秤//47
为什么严重亏损的企业还这么值钱//52
6章 互联网模式的精髓（二）：羊毛出在猪身上 57
的业务为什么能赚钱//59
羊毛出在猪身上//61
如何破解“鱼和熊掌不可兼得”的难题//64
7章 一个艰难的决定：定价 69
传统定价的逻辑//71
定价背后的生死//72
别人凭什么给你钱//75
8章投资是厌恶的 79
投资为什么不投钱//81
什么是“验证过的商业模式”//83
希望彻底破灭//87
9章 互联网模式更需要资源整合（一） 91
跳出自己看合作//93
真正的合作必须方向一致，但目标不同//96
当电视机遇到血压计//99
10章 互联网模式更需要资源整合（二） 105
如何通过资源整合大幅降低成本//107
别人为什么愿意开放好的资源给你//108
大平台才能吸引大玩家//113
11章 家电企业如何进行战略转型 117
家电业的辉煌与困境//119
全新的智能空调用户体验//120
全新的智能空调商业模式//125
12章 服饰企业如何进行战略转型 129
的一名有可能在十年后消失//131
孩子丢失之痛//133
儿童智能鞋的真正价值//135
13章 汽车企业如何进行战略转型 141
未来的汽车本质上是什么//143
重构汽车产业链//146
未来汽车的盈利模式//149
14章 更多企业如何进行战略转型 153

数字化：引领人工智能时代的商业

人工智能与物联网的发展要求传统企业必须进行数字化转型。其核心是通过人、数据和流程的重新构建与组合，帮助企业创造价值，保持在数字化时代的竞争优势。本书一章介绍数字化转型产生的技术因素以及商业因素； 二章介绍数字化转型的方，包括构建转型愿景、规划转型蓝图、以敏捷方式开启转型，以及持续的业务价值管理与优化； 三章到七章按照数字化转型的个关键环节——密切客户沟通、予力赋能员工、优化业务运营及转型产品服务，详细介绍了如何进行转型、转型的好时间及实践案例，这些案例既包括性企业成功转型的产品与服务、重新塑造客户体验，也包括国内数字化转型的先锋企业寻求新业务模式的变革。
本书不仅能为企业管理者制定发展战略提供帮助，也可以给企业生产者、供应商提供数字化时代的企业生存指南，以利于企业拥抱新技术，推动业务高质量发展，从而走向世界的舞台。

序一（中欧工商学院原院长朱晓明）
序二（微软企业及数字业务副总裁阿南德·埃斯瓦兰）
前言（微软中国）有限公司副总裁冯国华）
一章数字化转型概论
一、 数字化转型的背景
（一） 数字化时代已经来临
（二） 技术的转变
（三） 社会和商业环境的变化
（） 产品形态的转变
（五） 竞争因素的转变
（六） 数字化转型是趋势
二、 开启数字化转型
（一） 首席执行官思考的问题
（二） 数字化转型策略
（三） 数字化成熟度
（） 成为数字化转型的先锋
三、 文化、产品、组织与员工的转变
（一） 企业文化的转变
（二） 产品的转变
（三） 无边界的企业
（） 员工与组织的转变
、 构建数字化转型能力
（一） 敏捷交付模式
（二） 人工智能与数字化转型
（三） 数字化平台
五、 数字化转型的大方向
（一） 密切客户沟通
（二） 予力赋能员工
（三） 优化业务运营
（） 转型产品服务
六、 总结
二章数字化转型之路
一、 梦想： 构建数字化转型愿景
（一） 趋势与洞察
（二） 构想数字化愿景
（三） 数字化旅程
（） 场景规划
（五） 场景描述
（六） 阶段分解与数字化转型梦之书
二、 规划： 制定数字化转型路线图
（一） 数字化转型团队
（二） 场景化与原型
（三） 价值建模
（） 数字化成熟度
（五） 变革管理
（六） 项目路线图
三、 实践
（一） 敏捷的开发测试与交付
（二） 包容性设计
（三） 数字化工作环境
（） 价值交付和管理
（五） 数字化文化
、 总结
三章密切客户沟通
一、 以客户为中心时代的数字化转型
二、马德里连接五亿球迷体
三、 金融行业智能客服为客户提供数字化服务体验
、 吉利领克的数字化新营销
五、 梅西百货以人工智能虚拟客服优化在线客户沟通
章予力赋能员工
一、 数字化重塑员工生产力
（一） 生产力变革的趋势
（二） 构建企业生产力，激发员工创造
二、 数字化工作空间
三、 伦敦大都会警署数字化警察
、 法国阳狮集团人工智能平台赋能员工的创新
五、 蒂森克虏伯基于智能物联网的电梯预测性维护解决方案
六、 华为现代化工作模式提升员工生产力
五章优化业务运营
一、 无边界的企业运营
二、 宝沃智能工厂与智能物流
（一） 信息化的柔性制造工厂
（二） 敏捷透明化的供应链
（三） 智慧物流及装备
（） 未来发展规划
三、 星巴克数字化门店
、 罗克韦尔自动化通过物联网实时获取设备远程可见性
六章转型产品服务
一、 数字化定义的产品和服务
二、 罗氏诊断利用物联网和人工智能实现诊断设备的
数字化转型
三、 振华重工打造数字化港口
、 上汽集团城市移动出行服务
五、 罗尔斯罗伊斯为飞机引擎注入数字化能力
七章数字化实践的思考
附录阅读本书的补充知识


数据战略：如何从大数据、数据分析和万物互联中获利

数据正在彻底改变所有人做生意的方式。然而，目前所有数据被分析和使用的比例不到0.5%。商业和管理者不能对数据漠不关心或保持怀疑，因为视数据为战略资产的公司才会生存并茁壮成长。
本书是创建一个强大的数据战略的的指南，书中解释了如何确定战略性数据需求，用什么方法来收集数据，重要的是，如何将数据转化为组织改善商业决策和绩效的见解，为需要从大数据、分析和万物互联中获利的组织提供了工具和战略，是每一位旨在利用自己的业务数据的价值以获得竞争优势的读者的基本读物。

本书包含各种案例研究和真实的例子，介绍了如何弄清战略数据资产和数据受众体；如何收集所需的数据，制定全新的数据收集方法；如何通过预测分析和机器学习获得收益；如何拥有适当的技术、数据基础设施和关键数据能力；如何确保拥有有效的安全和管理体系，避开经济、法律和声誉问题。


赞誉

致谢

作者简介

1章　为何说当下业务无不是数据业务　// 1

1.1　大数据和物联网的惊人增长　// 1

1.2　数据驱动的勇敢新世界　// 2

1.3　我们是否正在逼近人工智能　// 7

1.4　数据正在如何彻底改变我们的商业世界　// 10

1.4.1　数据在商业中的基本作用　// 10

1.4.2　智能工厂与工业 4.0　// 14

1.4.3　自动化及其对就业的现实威胁　// 16

1.4.4　区块链技术：是否是数据和企业的未来　 // 18

1.5　所有业务都必须成为数据业务　// 19

1.5.1　以数据战略为起点　// 20

1.5.2　你的公司是否需要首席数据官　// 21

注解　// 23

2章　战略性数据需求的确定　// 25

2.1　以数据提高企业的决策质量　// 26

2.1.1　利用数据更好地了解客户和市场　// 27

2.1.2　在一个意想不到的场景，让数据为你而动　// 29

2.2　利用数据改善运营　// 30

2.2.1　通过数据获得内部效率　// 31

2.2.2　：如何以数据优化业务流程并增加销售额　 // 33

2.2.3　优步：如何以数据优化运输　 // 34

2.2.4　罗尔斯·罗伊斯：如何以数据驱动制造业成功　 // 35

2.3　商业模式的转型：将数据作为企业资产　 // 37

2.3.1　如何以数据提升企业价值　// 37

2.3.2　将数据转化为新的收入源泉　// 38

2.4　只有正确的数据才是有意义的，并非所有数据都是有价值的　 // 40

2.5　为数据提供强有力的商业案例　// 42

注解　// 43

3章　使用数据改善商业决策　// 44

3.1　明确你的关键性业务问题　// 44

3.1.1　好问题带来更好的答案　// 46

3.1.2　针对顾客、市场和竞争者的问题　// 47

3.1.3　有关财务的问题　// 52

3.1.4　有关内部运营的问题　// 55

3.1.5　有关人员的问题　// 57

3.2　数据的可视化及沟通洞见　// 60

3.2.1　是否每个人都应有权访问数据　// 61

3.2.2　告别电子表格，迎接数据可视化时代　// 63

3.2.3　以视觉与文字的融合发挥大效果　// 64

3.2.4　虚拟现实和数据可视化的未来　// 65

注解　// 66

4章　使用数据改善企业运营　// 67

4.1　利用数据优化运营流程　// 68

4.1.1　数据如何改善制造过程　// 68

4.1.2　如何以数据强化仓储和配送　// 70

4.1.3　如何以数据增强业务流程　// 71

4.1.4　如何以数据强化销售及营销流程　// 75

4.2　以数据改善顾客供应　// 78

4.2.1　为客户提供更优服务　// 78

4.2.2　提供更好的产品　// 81

注解　// 84

5章　数据的货币化　// 85

5.1　增加企业价值　// 86

5.2　数据本身成为企业核心资产　// 87

5.3　由企业数据处理能力创造的价值　// 90

5.4　向顾客或利益相关者出售数据　// 91

5.5　理解用户生成数据的价值　// 96

6章　数据的取得与收集　// 98

6.1　了解不同类型的数据　// 99

6.1.1　对“大数据”的定义　// 100

6.1.2　结构化数据的定义　// 101

6.1.3　非结构化数据和半结构化数据的定义　// 103

6.1.4　内部数据的定义　// 105

6.1.5　外部数据的定义　// 106

6.2　更多的新型数据　// 108

6.2.1　活动数据　// 108

6.2.2　对话数据　// 109

6.2.3　照片和视频数据　// 110

6.2.4　传感器数据　// 111

6.3　内部数据的收集　// 111

6.4　外部数据的访问　// 113

6.5　如果你需要的数据尚不存在　// 116

注解　// 117

7章　将数据转化为洞见　// 118

7.1　分析技术的进化方式　// 119

7.2　了解不同类型的分析技术　// 120

7.2.1　文本分析　// 121

7.2.2　情感分析　// 122

7.2.3　图像分析　// 122

7.2.4　视频分析　// 123

7.2.5　语音分析　// 124

7.2.6　数据挖掘　// 124

7.2.7　业务实验　// 125

7.2.8　视觉分析　// 126

7.2.9　相关性分析　// 126

7.2.10　回归分析　// 127

7.2.11　情景分析　// 128

7.2.12　预测 /时间序列分析　// 129

7.2.13　蒙特卡罗模拟法　// 129

7.2.14　线性规划　// 130

7.2.15　同期分析　// 130

7.2.16　因子分析　// 131

7.2.17　神经网络分析　// 132

7.2.18　元分析 /文献分析　// 133

7.3　分析：机器学习、深度学习和认知计算　 // 133

7.4　以不同分析技术的结合追求成功大化　// 137

8章　技术和数据基础架构的创建　// 139

8.1　“大数据即服务”：能成为企业的一站式解决方案吗　// 140

8.2　收集数据　// 143

8.3　存储数据　// 146

8.3.1　了解云基础 /分布式存储　// 146

8.3.2　Hadoop概述　// 148

8.3.3　Spark：Hadoop的替代品　// 149

8.3.4　数据湖和数据仓库的简单介绍　// 150

8.4　数据的分析和处理　// 151

8.5　提供数据访问服务　// 155

8.5.1　倡导数据管家的概念　// 156

8.5.2　数据的沟通　// 157

注解　// 159

9章　打造组织的数据能力　// 160

9.1　大数据技能短缺及其对企业的影响　// 160

9.2　建立内部技能和竞争力　// 163

9.2.1　五种基本的数据科学技能　// 163

9.2.2　招募新人才　// 166

9.2.3　为现有人员提供培训并提高其工作技能　// 168

9.3　将数据分析业务外包　// 170

9.3.1　与数据服务供应商合作　// 170

9.3.2　Kaggle：众包数据科学家　// 172

注解　// 175

10章　不要让数据成为负债：数据治理　// 177

10.1　数据所有权和隐私方面的考虑　// 178

10.1.1　拥有还是外购　// 178

10.1.2　确保拥有合理权限　// 179

10.1.3　将数据少化作为好的实践　// 180

10.1.4　理解隐私问题　// 182

10.2　数据的安全问题　// 187

10.2.1　数据泄的重大影响　// 187

10.2.2　物联网的威胁　// 190

10.3　践行良好的数据治理　// 192

注解　// 194

11章　数据战略的执行和完善　// 196

11.1　把数据战略付诸实践　// 196

11.1.1　态度是关键　// 196

11.1.2　数据战略为什么会失败　// 198

11.2　创建数据文化　// 201

11.3　重新审视数据战略　// 203

11.3.1　调整企业需求　// 204

11.3.2　持续演进的技术图景　// 204

11.3.3　遥望未来　// 207

注解　// 210