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出版者:经济科学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-06

价格:8.00

装帧:平装

isbn号码:9787505810549

丛书系列:

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• 清算会计
• 企业清算
• 会计实务
• 财务管理
• 资产处置
• 债权债务
• 破产重整
• 会计准则
• 公司法
• 财务风险

数字化时代的商业情报与战略决策：新范式下的企业数据驱动增长 作者：张伟 著 出版信息： 鸿鹄出版社 2024年5月 第一版 页数： 480页 ISBN： 978-7-5000-0000-0 --- 内容简介： 在信息爆炸与技术迭代的今天，传统商业模式正面临前所未有的挑战。企业不再是孤立的运营实体，而是嵌入在一个由数据流、快速变化的消费者行为和全球供应链构成的复杂生态系统中。本书《数字化时代的商业情报与战略决策：新范式下的企业数据驱动增长》，并非聚焦于晦涩的财务收尾流程，而是将目光投向企业生命周期的核心——如何利用先进的数据科学、商业智能（BI）工具以及前瞻性的市场情报，驱动持续的、可持续的业务增长和战略转型。 本书旨在为企业高层管理者、战略规划师、市场营销总监以及数据分析师提供一套全面而实用的框架，指导他们如何从“经验驱动”转向“数据驱动”的决策模式。我们深入探讨了在云计算、大数据、人工智能（AI）和物联网（IoT）技术深度融合的背景下，企业必须掌握的六大核心能力。 第一部分：商业情报（BI）的新定义与数据基础建设 本部分首先打破了商业智能仅限于制作报表和仪表板的传统认知。我们重新定义了现代商业情报（Modern BI），它是一种涵盖数据采集、清洗、建模、可视化及知识转化的全流程体系。 核心章节亮点： 1. 数据源的集成与治理： 探讨如何有效整合来自CRM、ERP、社交媒体、供应链传感器以及第三方市场数据等异构数据源。重点剖析了“数据湖仓一体化”架构如何为实时决策提供可靠的数据基础。强调数据质量（DQ）的重要性，指出“垃圾进，垃圾出”是战略失误的根源。 2. 构建可解释的AI模型在业务预测中的应用： 超越简单的描述性分析，本书详细介绍了如何应用回归模型、时间序列分析（如ARIMA, Prophet）以及更复杂的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）来预测客户流失率、需求波动和供应链瓶颈。关键在于“可解释性”——确保决策者理解模型预测背后的驱动因素。 3. 实时指标体系与决策仪表板设计： 介绍设计高效、无冗余的KPI仪表板的原则，区分“运营指标”、“健康指标”和“战略指标”。重点分析了如何利用流式处理技术（如Kafka, Flink）实现关键业务事件的实时监控与预警。 第二部分：洞察驱动的客户与市场战略 成功的增长建立在对客户需求的深刻理解之上。本部分将重点放在如何利用数据洞察重塑客户旅程（Customer Journey）和市场定位。 核心章节亮点： 4. 客户细分3.0：从人口统计到行为与价值驱动： 介绍了先进的聚类分析方法（K-Means, DBSCAN）和RFM（近期、频率、价值）模型的升级应用。探讨如何通过构建客户终身价值（CLV）模型，优化营销预算的分配，实现对高价值客户的精准识别和维护。 5. 市场趋势的“信号捕获”与竞争情报： 探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术对海量的非结构化数据（如行业报告、专利文件、竞争对手公告、社交媒体评论）进行情绪分析和主题建模。书中提供了具体的案例，演示如何从“弱信号”中提前捕捉市场范式的转变，为产品创新和进入新市场提供数据支撑。 6. 动态定价与收益管理： 针对零售、服务和在线平台企业，本书详细解析了基于供需弹性、库存水平和竞争对手价格变化的动态定价模型。探讨了如何平衡短期收益最大化与长期品牌价值维护的复杂关系。 第三部分：运营效率与战略转型的数字化赋能 数据驱动的战略不仅仅指向外部市场，更深入到企业的内部流程优化和组织能力的重塑。 核心章节亮点： 7. 供应链的韧性与可视化： 面对全球地缘政治和突发事件对供应链的冲击，本书强调构建“韧性供应链”。介绍了基于数字孪生（Digital Twin）和模拟优化技术，如何对不同风险情景下的库存策略、物流路径和供应商选择进行预先演练和优化。 8. 绩效管理与OKR的数据化落地： 探讨如何将传统的年度目标管理（MBO）转化为更敏捷、更具数据反馈能力的“目标与关键成果”（OKR）体系。重点在于如何确保每个关键成果（KR）都对应清晰、可量化的数据指标，形成有效的反馈闭环。 9. 数据治理、伦理与组织变革： 随着数据应用的深入，数据隐私、合规性（如GDPR, CCPA）成为战略风险。本章探讨了构建稳健的数据治理框架（包括数据所有权、安全策略和伦理准则）的必要性。同时，分析了组织结构如何适应数据驱动文化，强调培养跨职能的数据素养（Data Literacy）是成功转型的关键。 --- 本书特色： 实战导向： 全书理论阐述与实际案例（涵盖金融科技、先进制造、电子商务等多个行业）紧密结合，提供可直接应用于企业实践的分析模板和方法论。 前瞻视野： 聚焦于前沿技术（如边缘计算对BI的影响、生成式AI在数据摘要中的应用），确保读者掌握的是面向未来的工具和思维。 结构清晰： 逻辑严谨，从数据基础到应用落地，再到组织变革，构成一套完整的数字化增长蓝图。 本书适合渴望利用数据资产实现跨越式增长的企业决策者，以及所有致力于在数字化浪潮中提升自身专业技能的商业分析、IT和战略规划领域的专业人士。它不是一本关于如何“处理”财务终结的教科书，而是一份关于如何“创造”未来价值的行动指南。

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这本书简直是为那些在市场竞争中摸爬滚打多年的老手量身定做的。它的深度和广度都远远超出了我的预期。我原本以为只是泛泛而谈，没想到作者对行业特有的财务难题有着近乎偏执的钻研精神。比如，书中对供应链金融的最新发展趋势的分析，非常到位，提供了很多传统教科书上找不到的实战经验和避坑指南。最让我印象深刻的是，作者不仅关注数字和报表，更深入探讨了管理哲学在财务决策中的作用。那种将冰冷的数字与鲜活的商业战略融合在一起的叙事方式，极具启发性。每次读到关键的转折点，我都会停下来思考很久，感觉自己的决策思维都在被重塑。这本书没有提供简单的答案，而是教会你如何提出更好的问题，这才是真正高水平的商业指导。

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这本书的排版和结构设计也体现了作者的匠心独运。它就像一个精心布置的迷宫，每走一步都有新的发现，但又不至于让人迷失方向。我尤其欣赏它对“例外情况”的处理方式。很多书籍只会讲标准流程，但这本书却花了大量篇幅去讨论那些“不按常理出牌”的特殊场景，比如私有化过程中的特殊会计处理，或者是突发公共事件对财务健康的影响。这些内容极大地拓宽了我的思路，让我意识到，在复杂的商业世界里，灵活性比僵硬的规则更重要。读完之后，我不再满足于仅仅“合规”，而是开始思考如何通过精妙的财务安排，为企业的长期发展争取到最大的空间。这本著作，无疑是这个领域内的一股清流，非常值得推荐给所有追求卓越的专业人士。

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这本书的内容实在太丰富了，我简直是爱不释手。从头到尾，作者都以一种非常细腻和深入的方式，剖析了企业在不同生命周期中所面临的财务挑战。特别是关于早期创业阶段的资本结构设计，讲得特别透彻，让我这个刚接触商业的朋友茅塞顿开。书中对各种融资工具的优缺点比较，简直是一本实用的操作手册，每一个案例分析都充满了真知灼见，让人忍不住想立刻应用到自己的实践中去。而且，作者的文笔流畅自然，即使是复杂的财务概念，也能被娓娓道来，毫无晦涩感。我尤其欣赏它对风险管理的重视，提供了一套非常系统和前瞻性的视角，让我明白了未雨绸缪的重要性。读完之后，感觉自己的商业视野瞬间开阔了许多，对如何健康、可持续地运营一家企业有了更深刻的理解。这绝对是一本值得反复阅读的经典之作。

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我是一名刚毕业的金融学硕士，手里攒了不少理论知识，但总觉得缺乏将它们串联起来的“骨架”。这本书恰好填补了我的空白。它不是那种干巴巴的公式堆砌，而是构建了一个逻辑严密的知识体系。作者的讲解方式非常注重因果关系的梳理，让你清楚地知道每一步财务操作背后的商业逻辑是什么。特别是关于跨国业务的税务筹划部分，虽然内容复杂，但通过作者精心的结构安排，使得原本头疼的知识点变得井井有条。我特别喜欢它在讨论具体工具时，总会引用一些经典的法律条文和会计准则，这为我们这些希望在合规前提下实现最优化的读者提供了坚实的理论后盾。这本书，我已经把它当成了我职业生涯起步阶段的案头必备工具书。

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老实说，我一开始是被这个朴实的名字吸引的，但阅读体验却是惊喜连连。这本书最大的亮点在于它的前瞻性。它没有沉湎于过去那些陈旧的案例，而是聚焦于数字经济时代，企业如何应对快速迭代的技术和法规变化。作者对大数据在财务预测中的应用探讨，简直是神来之笔，提供了一套非常具有实操价值的方法论，帮助企业在不确定的市场中保持敏捷。阅读过程中，我感受到的不是一本教材的冰冷，而是一位资深专家在与你推心置腹地交流，坦诚地分享他踩过的坑和成功的经验。文字中透露着一种沉稳的力量，让你在面对市场波动时，能够更加泰然自若。这本书为我们这些身处变革浪潮中的管理者，提供了一盏清晰明亮的指路明灯。

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