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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:赵善嘉 编

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504545251

丛书系列:

图书标签:

• 职业技术
• 职业资格
• 中级
• 教材
• 培训
• 技能提升
• 职业发展
• 考证
• 实操
• 行业标准

深度解析与实战演练：现代企业管理前沿技术应用指南 （本书旨在为致力于提升管理效能、掌握前沿技术工具的企业中高层管理者、项目经理及资深技术人员提供一套系统、深入且高度实用的学习资源。本书聚焦于当前商业环境中最为关键和亟待掌握的管理理念与技术应用，涵盖了从战略规划到日常运营优化的多个维度。） --- 第一部分：数字化转型与敏捷管理框架 第一章：企业数字化转型的战略蓝图与实施路径 本章深入剖析了“数字化转型”的本质内涵，区别于单纯的信息化建设。我们从宏观的战略高度出发，探讨如何构建适应未来商业环境的数字化组织架构。内容包括： 战略导向的数字化顶层设计： 如何将业务目标转化为可执行的数字化路线图（Roadmap）。重点阐述“价值驱动型”转型模型，强调技术投入必须直接服务于核心业务价值的增长。 核心业务流程的重塑与优化（BPR 2.0）： 探讨如何利用流程挖掘（Process Mining）技术，识别现有流程中的瓶颈、冗余和不一致性。详细介绍了基于“精益”（Lean）原则的流程再设计方法论，并结合案例分析了如何集成物联网（IoT）和传感器数据到流程控制中。 构建数据驱动的决策文化： 不仅仅是拥有数据，更重要的是如何让数据融入日常决策。本章提供了建立“数据治理”框架的实用步骤，包括数据质量标准、元数据管理和跨部门数据共享协议的建立。 第二章：精益敏捷（Lean-Agile）方法论的深度融合与实践 本章超越了传统的Scrum或看板（Kanban）的表面介绍，聚焦于如何将精益思想与敏捷实践在大型复杂项目中进行有机结合。 规模化敏捷框架（SAFe/LeSS）的选型与定制： 分析了不同规模化敏捷框架的适用场景、核心结构（如敏捷发布火车ART）以及实施过程中的常见陷阱。强调框架并非一成不变，必须根据组织特性进行“瘦身”和定制。 价值流管理（Value Stream Management, VSM）： 这是实现端到端效率的关键。本章详细阐述了如何绘制、度量和优化端到端的价值流图，从客户需求产生到价值交付的全过程。特别关注“等待时间”与“处理时间”的优化策略。 DevOps与持续交付（Continuous Delivery）： 深入探讨文化、自动化、精益、测量和共享（CALMS）模型。内容包括构建高效的CI/CD流水线（Pipeline），采用基础设施即代码（IaC）管理环境，以及实施“混沌工程”（Chaos Engineering）来增强系统韧性。 --- 第二部分：前沿技术在管理中的应用 第三章：大数据分析与商业智能（BI）的高级应用 本章侧重于如何将海量数据转化为可操作的商业洞察，重点关注进阶分析技术。 预测性分析与风险建模： 讲解如何利用时间序列分析、回归模型和机器学习（ML）算法，对市场趋势、客户流失率和供应链中断风险进行提前预测。提供实际案例中模型选择和验证的标准流程。 仪表板设计的用户体验（UX）原则： 强调“好的BI不是展示数据，而是讲述故事”。讨论信息可视化设计的认知心理学基础，如何根据目标受众（执行层、运营层）定制信息密度和交互方式。 实时数据处理架构（Lambda/Kappa）： 介绍处理流式数据（Streaming Data）和批处理数据的技术架构选择，以及如何确保数据管道的低延迟和高可靠性。 第四章：人工智能（AI）与自动化赋能运营 本章聚焦于如何负责任且高效地在管理职能中部署AI工具。 智能流程自动化（IPA）与RPA的超越： 区分机器人流程自动化（RPA）的局限性与智能流程自动化（IPA）的能力边界。重点介绍如何利用自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，自动化处理半结构化和非结构化数据（如合同审查、发票匹配）。 决策支持系统中的可解释性AI（XAI）： 在人力资源、信贷审批等敏感领域，模型透明度至关重要。本章探讨LIME和SHAP等方法，用于解释复杂模型（如深度学习网络）的决策依据，满足合规性要求。 AI伦理、偏见检测与治理： 系统性地讲解数据偏见来源（如采样偏差、历史偏见）及其在模型中的放大效应。提供工具和流程来审计和减轻AI决策中的潜在不公平性。 --- 第三部分：现代项目与团队效能管理 第五章：复杂项目组合与资源优化 本章面向负责管理多个相互依赖项目的高级经理人。 项目组合管理（PPM）的动态调整： 探讨如何建立一个灵活的PPM模型，以应对市场变化时能够快速中止、加速或重新分配资源的机制。引入“投资组合重平衡”的周期性审查流程。 跨职能团队的绩效测量与激励： 探讨超越传统KPI的度量体系，如OKRs（目标与关键成果法）在跨职能团队中的应用。设计激励机制以鼓励协作和知识共享，而非孤立的部门绩效竞争。 风险情景规划与压力测试： 介绍如何利用蒙特卡洛模拟等定量方法，对项目组合的潜在风险敞口进行压力测试，从而制定更具弹性的应急预案。 第六章：知识管理与组织学习体系构建 本章关注如何在快速迭代的环境中，有效沉淀和传播组织智慧。 上下文驱动的知识捕获： 设计机制确保知识在项目结束时能够被有效提取，而非仅仅依赖于事后文档编写。强调将知识嵌入到工作流中（如在Jira或ServiceNow中强制性的“经验教训”模块）。 社区实践（CoP）的有效运营： 探讨如何激发专业人士参与内部知识社区，从“知识孤岛”转变为“知识网络”。介绍衡量CoP健康度和价值产出的关键指标。 技术债务与管理： 深入分析技术债务的隐性成本和管理策略。提供量化技术债务的指标体系，并制定将其纳入产品路线图的治理流程，确保技术健康与业务发展同步。 --- 附录：技术栈选型与工具链集成速查表 附录部分提供了一份详尽的、基于场景的技术工具参考指南，帮助读者快速对照需求选择合适的解决方案。内容包括：主流流程挖掘工具对比、不同云服务商的AI/ML平台能力矩阵、以及敏捷项目管理工具链的最佳集成实践。 本书特点： 1. 高度的实战性： 每一个理论模型后都附带详细的实施步骤和企业级案例剖析。 2. 前瞻性视野： 紧密跟踪管理科学与信息技术领域最新的突破点（如生成式AI在知识工作中的应用，新型供应链韧性模型）。 3. 系统性整合： 将战略、流程、技术和人员管理视为一个相互关联的整体进行讲解，避免了碎片化的知识学习。 阅读对象： 寻求从“经验管理”向“数据与技术驱动管理”过渡的各级管理者和专业人士。

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