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出版者:中国铁道出版社

作者:

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:1997-11

价格:18.20

装帧:平装

isbn号码:9787113010720

丛书系列:

图书标签:

• 信息系统
• 管理信息系统
• MIS
• 信息技术
• 数字化转型
• 企业管理
• 信息管理
• 系统分析
• 数据库
• 商业智能

好的，这是一本名为《数字时代的企业战略与运营优化》的图书的详细简介，旨在涵盖现代企业在信息技术驱动下的战略规划、运营效率提升、数据驱动决策等前沿主题，内容上完全避开《管理信息系统》的传统核心知识点（如系统生命周期、数据库管理、网络基础等）。 --- 《数字时代的企业战略与运营优化》 本书导读：重塑组织边界与价值流 我们正处在一个由数据洪流和计算能力指数级增长所定义的全新商业范式之中。传统的组织结构、运营模式乃至竞争优势的来源都在经历一场深刻的结构性重塑。本书并非聚焦于信息技术的“构建”或“维护”，而是深入探讨如何将前沿的数字技术——尤其是人工智能、物联网、区块链、高级分析模型——内化为企业实现战略目标和优化核心运营流程的驱动力。它是一本面向高层管理者、业务部门负责人及战略规划师的实战指南，旨在帮助他们跳出技术实现的细节，站在价值创造的制高点，重新审视并设计企业的未来形态。 本书的基石在于一个核心洞察：在数字时代，技术不再是支持性工具，而是生成新商业模式和重塑行业竞争格局的颠覆性力量。 --- 第一部分：数字时代的战略重构与生态位设计 (Strategic Reframing & Ecosystem Positioning) 本部分着眼于宏观战略层面，指导企业如何在技术变革的浪潮中定位自身，并构建适应未来不确定性的战略框架。 第一章：从数字化转型到数字主导型战略 (From Digital Transformation to Digital-Dominant Strategy) 超越肤浅的流程自动化，探讨如何通过深度集成数字能力，实现业务范式的根本性转变。 主题聚焦： 价值链的去中介化与再中介化现象分析。企业如何识别并抢占新的价值捕获点。 核心概念： 平台化思维的战略部署，以及从线性价值链向网络化生态系统过渡的路径规划。 第二章：数据资产化与智能资本的衡量 (Data Assetization and the Measurement of Intelligent Capital) 将数据视为与有形资产、人力资本同等重要的战略资源。本章不涉及数据库技术，而是侧重于数据治理的业务价值和货币化路径。 主题聚焦： 如何建立跨部门的数据共享与流通机制，确保数据的质量与合规性。 案例分析： 领先企业如何通过“数据即服务”（DaaS）模型开辟新的收入来源，以及衡量“智能资本回报率”（ICR）的非传统指标体系。 第三章：敏捷战略的周期管理与情景规划 (Agile Strategy Cycle Management and Scenario Planning) 鉴于环境变化速度的提升，传统的五年战略规划已不再适用。本章介绍如何将战略制定与执行解耦，实现滚动式、迭代式的战略校准。 主题聚焦： 建立“战略信号雷达”——利用外部数据源（如社交情绪分析、宏观经济指标的实时反馈）来驱动战略调整。 工具引入： 引入基于风险偏好的“数字沙盘推演”方法，模拟不同技术成熟度和市场反应下的组织韧性。 --- 第二部分：流程的深度优化与运营范式的进化 (Deep Process Optimization and Operational Paradigm Evolution) 本部分聚焦于企业内部运营效率的质变，重点讨论如何利用先进的分析和自动化技术，重塑供应链、制造和服务交付的端到端流程。 第四章：超自动化与智能流程编排 (Hyperautomation and Intelligent Workflow Orchestration) 探讨超越机器人流程自动化（RPA）的下一代自动化策略，即流程挖掘（Process Mining）与认知服务（如自然语言理解、计算机视觉）的融合。 主题聚焦： 如何识别流程中的“暗箱操作”与非效率节点，并构建自适应的工作流引擎。 实操指南： 建立“流程数字孪生体”的概念，用于模拟和测试流程变更的实际影响，避免对关键业务造成中断。 第五章：韧性供应链的构建：物联网与实时可见性 (Building Resilient Supply Chains: IoT and Real-Time Visibility) 本章关注供应链的透明度与弹性，而非传统的物流管理。重点在于利用边缘计算和传感器技术获取物理世界的状态数据。 主题聚焦： 从“预测性”到“响应性”的转变。如何利用实时库存、运输状态和环境数据，提前规避地缘政治、气候变化带来的冲击。 区块链的应用侧重： 仅探讨其在追踪产品原产地和确保交易不可篡改性上的商业价值，而非底层技术细节。 第六章：客户体验的统一场域：全景式客户旅程设计 (Unified Field of Customer Experience: Panoramic Journey Design) 客户旅程分析不再局限于触点，而是要求对客户在跨越物理和数字世界时的完整体验进行统一管理。 主题聚焦： 利用行为经济学原理指导体验设计，以及如何通过多模态数据（语音、文本、生物识别）构建更深层次的客户画像。 指标革新： 介绍超越净推荐值（NPS）的“客户价值实现度”（CVR）指标，衡量企业为客户创造的实际效益。 --- 第三部分：数据驱动的决策科学与组织赋能 (Data-Driven Decision Science and Organizational Empowerment) 本部分探讨如何将数据分析的成果转化为可执行的商业洞察，并塑造具备数据素养的组织文化。 第七章：高级分析模型的商业化落地 (Commercializing Advanced Analytics Models) 本章侧重于从模型构建（不涉及算法细节）到模型在业务决策中的实际部署、监控与迭代。 主题聚焦： 解释性AI（XAI）在决策中的伦理与信任构建。如何让业务用户相信并采纳复杂模型的建议。 风险管理： 讨论“模型漂移”（Model Drift）现象，以及建立模型性能持续监控与再训练机制的业务流程。 第八章：组织结构对创新速度的影响 (Organizational Structure’s Impact on Innovation Velocity) 讨论如何设计一个能够快速吸收新技术、快速试错并推广成功的组织结构。 核心模型： 分析“双速组织”（Ambidextrous Organization）在数字转型中的应用，平衡现有业务优化与未来创新孵化。 领导力要求： 强调数字领导者必须具备的“组合式思维”和跨职能整合能力。 第九章：数据素养与未来人才的培养 (Data Literacy and Cultivating Future Talent) 成功的数字化转型最终依赖于人的能力。本章提出系统性提升全员数据素养的战略框架。 主题聚焦： 如何设计针对业务人员的“数据解读”培训，而非技术编码培训。建立数据文化的激励机制。 总结： 展望技术与人类智能的协同未来，强调技术是放大人类判断力的工具，而非替代者。 --- 结语：永续的变革者 本书旨在为管理者提供一套清晰的思维地图和操作框架，帮助他们驾驭数字时代的复杂性，将技术前沿转化为持续的、可衡量的商业价值。成功不再是拥有最好的技术，而是拥有最快适应并利用技术的战略与运营能力。

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这本书的叙事方式极其流畅自然，阅读体验如同与一位经验丰富的行业前辈进行深度对话。我喜欢它没有那种传统教科书的枯燥感，反而充满了对未来趋势的敏锐洞察。特别是对数字化转型的章节，作者的笔触充满了激情与前瞻性，他描绘的未来图景并非科幻小说，而是基于当下技术成熟度和市场需求的理性推演。书中对敏捷开发和DevOps文化的探讨，非常及时且切中要害，指出了传统瀑布式管理在快速变化的市场中为何日益乏力。我发现自己会不自觉地停下来，对照我日常工作中的流程进行反思和审视。更难能可贵的是，它没有回避技术实施过程中必然会遇到的组织文化冲突和变革阻力，反而提供了许多实用的、基于多年实践的冲突解决思路。这种将“硬技术”与“软管理”完美融合的写作风格，让这本书的实用价值大大提升，它不仅仅是知识的传授，更是一种思维模式的重塑。

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这本书的结构设计堪称一绝，每一章的过渡都衔接得恰到好处，仿佛是精心编排的交响乐，由浅入深，层层递进，最终汇集成对现代企业信息架构的宏大理解。我特别欣赏作者在探讨决策支持系统（DSS）时所采用的对比分析方法。他不仅展示了传统商业智能（BI）工具的强大，更深入探讨了如何利用机器学习和预测分析来弥补人类直觉的局限性，从而实现更具前瞻性的战略部署。这种对工具和方法论的批判性审视，让内容显得异常深刻且不偏颇。在阅读有关信息系统生命周期的部分时，我清晰地看到了一个系统从需求定义到最终退役的完整路径，这对于管理项目预算和资源分配至关重要。这本书的语言风格偏向于严谨的学术探讨与生动的商业案例的完美结合，读起来虽然需要集中注意力，但收获的知识密度是极高的，绝对是值得反复研读的参考书。

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老实说，我最初对这本书抱持着一种审慎的态度，担心它会陷入对新兴技术术语的堆砌，但事实证明我的顾虑是多余的。作者的行文风格极其稳健和务实，他擅长用最朴素的语言解释最前沿的概念，构建了一个坚实的基础框架，让我们能够理解那些看似高深的术语背后真正的商业价值。在安全性和合规性这一块的论述，尤为出色，它没有把信息安全仅仅看作是IT部门的责任，而是将其提升到了董事会层面的风险管理范畴。书中对数据治理的强调，非常具有警醒意义，它用一系列失败案例告诫读者，没有清晰的数据所有权和质量标准，任何先进的数据分析项目都将是空中楼阁。这种自上而下的系统性思考，使我认识到，信息系统的成功并非取决于单个软件的优劣，而是依赖于组织上下对信息价值的共同认同和一套行之有效的管理规范。这本书的价值在于其体系的完整性，它提供了从战略构想到落地执行的全景视图。

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让我印象最深的是这本书对“信息”这一核心概念的哲学式探讨，它将信息提升到了超越工具的层面，视为组织智能的载体。作者在探讨企业架构（EA）时，并没有简单地罗列TOGAF或其他框架，而是着重阐述了如何通过EA来确保技术投资与企业的核心业务目标保持绝对一致，避免了资源浪费和技术孤岛的产生。书中对于组织变革管理的讨论，更是充满了人情味，认识到技术变革的阻力往往源于人对不确定性的恐惧，并提供了切实可行的沟通和培训策略来引导员工适应新的工作方式。这种对技术与人性之间微妙平衡的把握，让这本书的格调远高于一般的技术手册。它成功地搭建了一座桥梁，连接了高层战略制定者和一线技术实施人员的认知鸿沟，使得信息系统建设不再是相互掣肘的部门行为，而是全员参与的价值创造过程。读完后，我感觉自己对如何领导或参与一个大型信息项目有了更坚实、更全面的心智模型。

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这本书的深度和广度简直令人惊叹，它就像一张精心绘制的地图，带领我对商业世界的运作有了全新的认识。我尤其欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的那种直觉般的清晰度。读完关于供应链管理的章节，我仿佛能亲眼看到那些数据流和物流链是如何紧密协同，驱动着一个庞大组织的运转。书中不仅停留在理论层面，而是大量引入了实际案例，这些案例并非简单的罗列，而是深入剖析了决策背后的逻辑和技术支撑。例如，在讨论客户关系管理（CRM）时，作者没有简单地介绍软件功能，而是探讨了如何通过数据洞察真正实现“以客户为中心”的战略转型，这远超出了我原本对这类书籍的预期。它教会我如何将技术工具视为战略资产，而不是孤立的IT项目。对于任何希望从底层逻辑理解现代企业如何通过信息流提升效率和竞争力的专业人士来说，这本书无疑是架案头的必备指南。它让我意识到，信息本身就是最宝贵的资源，而如何管理和利用这些信息，才是决定未来商业成败的关键。

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