大数据治理

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出版者:清华大学出版社
作者:桑尼尔·索雷斯著,匡斌
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2014-6-1
价格:CNY 49.00
装帧:平装
isbn号码:9787302364061
丛书系列:
图书标签:
  • 大数据
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  • 数据分析
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具体描述

《数据驱动的智能决策与组织变革》 图书简介 在信息洪流汹涌的数字时代,数据已不再仅仅是记录历史的工具,而是驱动未来增长和核心竞争力的战略资产。然而,如何将海量、异构、快速变化的数据转化为可执行的洞察和切实可见的业务价值,是摆在所有现代组织面前的严峻挑战。《数据驱动的智能决策与组织变革》正是一部深入剖析这一复杂转型的权威指南。 本书并非侧重于数据存储或基础架构的建设,而是聚焦于组织层面如何实现数据素养的跃升、决策机制的重塑,以及由此引发的深层次文化和流程变革。我们相信,真正的数字化转型,其核心在于人的思维模式和组织协作方式的转变,数据只是催化剂。 第一部分:决策范式的迁移:从经验到量化 本部分首先界定了“智能决策”在现代商业环境中的内涵,并系统地阐述了组织决策范式如何从传统的经验主义、层级审批制,向基于证据、快速迭代的量化模型转变。 1. 决策矩阵的重构:价值链中的数据触点 我们详细分析了企业价值链的各个环节——从市场洞察、产品研发、供应链优化到客户关系管理——中,数据发挥作用的关键节点。本书不提供通用的数据分析工具操作手册,而是深入探讨在特定业务场景下,应优先收集、清洗和建模哪些类型的数据才能最大化决策效能。例如,探讨在需求预测中,将外部宏观经济指标与内部交易数据进行时间序列融合的必要性,以及如何设计反馈回路以验证预测模型的准确性。 2. 洞察的深度与广度:超越描述性分析 大量企业停留在“发生了什么”(描述性分析)的层面。本书的重点在于实现向“为什么会发生”(诊断性)、“将会发生什么”(预测性)乃至“我们应该怎么做”(规范性)的跨越。我们引入了因果推断(Causal Inference)的框架,帮助读者理解如何区分相关性与因果性,避免因模型拟合的假象而做出错误的战略部署。书中通过大量案例解析了A/B测试设计、准实验方法的应用,以及如何构建可解释的人工智能(XAI)模型,确保决策者信任并理解模型的输出逻辑。 3. 敏捷决策周期与试错文化 面对瞬息万变的市场,慢速的决策流程是致命的。本章探讨了如何缩短“假设提出—数据验证—行动部署”的周期。这涉及到流程的扁平化、跨职能团队的建立,以及如何在不影响核心业务稳定的前提下,建立“护栏式创新”(Guardrailed Innovation)的实验环境。我们重点分析了“最小可行产品”(MVP)思维在决策制定中的延伸应用,即如何快速利用小样本数据验证高风险假设。 第二部分:赋能与治理:支撑智能决策的组织基石 数据决策的有效性,取决于其赖以存在的组织结构、人才分布和质量控制体系。本部分着眼于如何构建一个可持续地产生高质量决策的组织生态。 1. 组织结构与角色重塑:跨职能协作的新范式 数据智能的实现,不是简单地增设一个“数据部门”。本书详细描绘了“数据翻译官”(Data Translator)和“嵌入式分析师”(Embedded Analyst)等新兴角色的职责与定位。我们探讨了如何打破业务部门与技术部门之间的“巴别塔”,建立起共同的语言和激励机制。关键在于,分析能力必须内化到业务流程中,而不是作为外部支持团队存在。 2. 数据资产的质量与可信赖性:流程而非技术 数据质量问题往往是组织信任危机的源头。本书规避了传统的数据仓库技术细节,而是专注于流程层面的数据契约(Data Contract)和血缘追踪(Data Lineage)的管理。我们提出了“决策级质量标准”的概念——即并非所有数据都需要达到最高的、统一的质量标准,而是根据其将要支撑的决策的风险等级,动态分配质量保证的资源和投入。如何通过定期的“数据健康度审计”来维护决策的可信度,是本章的核心议题。 3. 伦理、偏见与责任制:构建负责任的智能系统 随着算法在招聘、信贷审批等敏感领域的作用日益增强,伦理和公平性成为组织面临的新挑战。本书深入讨论了如何识别和减轻数据源中固有的历史偏见(Bias),以及如何建立“算法问责制”(Algorithmic Accountability)框架。这要求组织不仅关注模型的准确率,更要关注其在不同子群体间的公平性指标,并将此纳入决策评估体系。 第三部分:文化变革与领导力:驾驭数据时代的组织惰性 最难的变革往往是文化层面的。本部分探讨了高层领导力在推动数据驱动文化转型中的关键作用,以及如何克服组织对变化的天然抗拒。 1. 领导层的数字化心智模型 数据驱动的文化必须自上而下推行。书中分析了成功的“数据领袖”(Data Leaders)所具备的特质,他们不仅是技术的倡导者,更是“质疑者”和“阐释者”。他们如何通过提问的艺术(例如,问“我们如何知道这个假设是错的?”而不是“我们如何证明这是对的?”)来引导团队进行批判性思考,而非盲目服从于模型输出。 2. 数据素养的普及与再教育战略 普及数据素养并非让每个人都成为数据科学家,而是让所有员工理解基础的数据思维、统计学的基本概念以及如何正确地解读图表和概率信息。本书提供了分层级的素养提升路线图,针对高管、中层管理者和一线执行人员,设计了定制化的学习路径和激励措施,确保数据不再是少数专家的“黑匣子”。 3. 衡量变革的成功:超越ROI的指标体系 传统的项目评估往往只关注短期财务回报。本书强调,数据驱动转型是一项长期战略投资,需要一套更全面的指标体系来衡量成功,包括组织决策速度、员工数据使用频率、跨部门数据共享度等组织健康度指标。通过这些指标,组织可以持续监控变革的深度和广度,确保转型不是一次性的项目,而是持续优化的生活方式。 《数据驱动的智能决策与组织变革》为寻求真正利用数据资产、实现组织敏捷性和前瞻性决策的商业领袖、流程架构师和转型管理者,提供了一个清晰、可操作的蓝图。它引导读者超越技术热点,直击组织变革的核心——人的思维与流程的重塑。

作者简介

目录信息

读后感

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作者原来是IBM数据治理团队的主管,书中不少内容是由IBM的人完成的。书中反复提到的几个案例是其以前做过的项目。 他们看到了大数据治理的问题,但是解决方案呢? 最后两章给出了答案:IBM,ORACLE,EMC..... 作者并不认为Hadoop是大数据的代名词,而是更倾向大厂商的产品。 总...

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作者原来是IBM数据治理团队的主管,书中不少内容是由IBM的人完成的。书中反复提到的几个案例是其以前做过的项目。 他们看到了大数据治理的问题,但是解决方案呢? 最后两章给出了答案:IBM,ORACLE,EMC..... 作者并不认为Hadoop是大数据的代名词,而是更倾向大厂商的产品。 总...

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作者原来是IBM数据治理团队的主管,书中不少内容是由IBM的人完成的。书中反复提到的几个案例是其以前做过的项目。 他们看到了大数据治理的问题,但是解决方案呢? 最后两章给出了答案:IBM,ORACLE,EMC..... 作者并不认为Hadoop是大数据的代名词,而是更倾向大厂商的产品。 总...

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作者原来是IBM数据治理团队的主管,书中不少内容是由IBM的人完成的。书中反复提到的几个案例是其以前做过的项目。 他们看到了大数据治理的问题,但是解决方案呢? 最后两章给出了答案:IBM,ORACLE,EMC..... 作者并不认为Hadoop是大数据的代名词,而是更倾向大厂商的产品。 总...

用户评价

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这本书为我提供了一个全新的理解组织变革的视角。作者以其深厚的管理学理论功底和丰富的咨询实践经验,系统地阐述了组织变革的驱动因素、过程模型以及关键成功要素。书中着重强调了“自上而下”和“自下而上”两种变革模式的结合运用,以及如何通过有效的沟通和参与,构建组织内部的变革共识。我被书中关于“变革阻力”的分析所吸引,作者详细剖析了阻碍变革的各种因素,包括心理、文化、结构等,并提供了一系列切实可行的应对策略。书中还深入探讨了“领导力”在组织变革中的核心作用,强调了领导者需要具备的远见、决心以及激励团队的能力。我印象深刻的是,作者在书中对“变革管理工具”的应用讲解,例如变革雷达、沟通计划、培训体系等,这些工具为组织变革的落地提供了强有力的支撑。此外,书中还触及了变革过程中的“文化重塑”和“人才发展”等重要议题,为读者提供了一个全面而深入的组织变革指导。对于那些在组织中扮演变革推动者角色的管理者和专业人士,这本书将是一份极具参考价值的读物。

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这是一本关于企业战略转型的深度分析报告。作者以宏大的视角,审视了当下全球经济格局的变化,以及技术创新如何驱动企业进行自我革新。书中重点探讨了企业在面对颠覆性技术、新兴市场以及消费者行为变迁时,应该如何调整其战略定位、业务模式和组织架构。我被书中对于“平台化思维”的深入解读所吸引,作者阐述了从传统的线性价值链向开放式生态系统演进的重要性,以及企业如何构建和管理自身在生态系统中的角色。书中还详细分析了敏捷组织、分布式团队以及跨界合作在推动战略转型中的关键作用。我印象特别深刻的是,作者用大量的篇幅讲解了企业如何通过数据驱动决策,将战略的制定和执行落地到具体的业务环节,从而实现战略的快速迭代和优化。书中还触及了企业文化重塑、领导力转型等软性因素,强调了文化在支撑战略执行中的不可替代性。我认为这本书最可贵之处在于,它并没有提供一套放之四海而皆准的“万能药”,而是鼓励读者根据自身企业的实际情况,灵活运用书中的思想和方法论,找到最适合自己的转型路径。对于那些正在经历或即将面临战略转型的企业管理者和决策者来说,这本书无疑是一份宝贵的战略指南。

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本书深入剖析了供应链管理的精髓,从战略规划到战术执行,为读者提供了一个全面的框架。作者以其深厚的理论功底和丰富的实战经验,系统地梳理了现代供应链的各个环节,包括采购、生产、物流、仓储以及客户服务等。我被书中关于“信息流”和“物流”在供应链中的协同作用的讲解所吸引。作者强调,只有当信息流与物流高度匹配,才能实现供应链的高效运转和成本的最小化。书中还深入探讨了风险管理在供应链中的重要性,例如如何识别潜在的供应链中断风险,以及如何建立弹性化的供应链体系来应对突发事件。我印象深刻的是,作者在书中详细分析了多种库存管理策略,以及如何根据不同的产品特性和市场需求,选择最适合的库存模型。此外,书中还提到了绿色供应链和可持续发展理念在现代供应链管理中的应用,以及企业如何通过优化供应链来提升其社会责任感和品牌形象。对于那些希望提升企业运营效率、降低成本、增强市场竞争力的管理者来说,这本书将是一份不可或缺的宝贵资源。

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这本书让我对信息安全审计有了全新的认识。我之前一直认为信息安全审计只是技术人员进行的代码审计和漏洞扫描,但这本书完全颠覆了我的认知。作者从风险管理的角度出发,系统地阐述了信息安全审计的原理、方法和流程。书中强调了审计并非仅仅是事后检查,更是事前风险评估、事中监控和事后改进的闭环过程。我特别欣赏书中对于“最小权限原则”和“职责分离原则”在审计中的应用讲解,这些原则看似简单,但却是构建强大信息安全体系的关键。书中还详细介绍了各种审计工具和技术,以及如何根据不同的审计目标,选择合适的审计方法。我印象深刻的是,作者在书中花了很大篇幅讲解了如何进行有效的审计报告撰写,以及如何将审计发现转化为切实可行的改进建议,并跟踪其落实情况。书中还提到了合规性审计的重要性,以及如何确保企业的信息安全措施符合相关的法律法规和行业标准。读完这本书,我才真正理解了信息安全审计的复杂性和专业性,它不仅需要扎实的技术知识,更需要深刻的业务理解和良好的沟通协调能力。对于任何负责信息安全工作的专业人士来说,这本书都将是一本不可多得的参考书。

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这本书为我打开了认知创新的新视角。作者从多个维度,深入剖析了创新在现代商业和社会发展中的驱动作用,以及个体和组织如何培养和激发创新能力。书中详细介绍了各种创新思维模型和方法论,例如头脑风暴、设计思维、TRIZ(发明问题解决理论)等等,并提供了大量的实践案例来说明这些方法的有效性。我被书中关于“鼓励试错”和“容忍失败”的文化氛围对创新的重要性所吸引。作者强调,一个真正鼓励创新的组织,应该能够为员工提供安全试错的空间,并从失败中学习和成长。书中还深入探讨了跨界合作、多元化团队在激发创新方面的独特优势,以及如何通过建立开放式创新平台来汇聚外部智慧。我印象深刻的是,作者在书中对“用户共创”模式的详细阐述,以及企业如何通过与用户深度互动,共同创造出符合市场需求的产品和服务。对于那些希望提升个人和组织创新能力,并在激烈的市场竞争中保持领先地位的读者来说,这本书将是一份极具启发的读物。

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一本关于信息架构的经典之作,我真的花了很长时间才将它通读一遍。作者从理论的高度,系统地梳理了信息在组织内部流动、组织结构、信息生命周期等各个环节的构建与维护。书中对于如何建立清晰、一致、可扩展的信息模型有着极为深入的探讨,让我深刻理解了信息架构不仅仅是技术层面的堆砌,更是企业战略、业务流程和用户体验的基石。书中举例丰富的案例分析,更是将抽象的概念具象化,我印象特别深刻的是其中对大型跨国企业信息系统重构的案例,其在面临海量数据、复杂业务逻辑以及多部门协作时,是如何通过精细化的信息架构设计,最终实现数据孤岛的打破和信息价值的最大化。作者对元数据管理、数据字典、信息分类体系的讲解也格外细致,这些看似基础但却至关重要的环节,在书中得到了充分的强调和详尽的阐述。读完这本书,我才真正明白,一个良好信息架构的建立,需要跨部门的协作、长远的规划以及对细节的极致追求。书中对于信息安全、数据隐私等方面的考量也融入了信息架构的设计理念中,这使得整个体系不仅高效,而且稳健可靠。对于任何希望在信息化浪潮中建立稳固基石的企业或个人而言,这本书无疑是一份宝贵的智力财富。我反复翻阅书中关于信息流程优化的章节,尝试将其中的原则应用到我目前正在参与的项目中,效果显而易见。

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这是一本关于数字营销策略的百科全书。作者以其丰富的行业经验,为读者勾勒了一幅完整的数字营销图景。书中涵盖了从内容营销、社交媒体营销、搜索引擎优化(SEO)、搜索引擎营销(SEM)、电子邮件营销到影响者营销等几乎所有主流的数字营销渠道和方法。我特别喜欢书中对于“以用户为中心”营销理念的强调,作者认为,一切数字营销活动的出发点都应该是深刻理解目标用户的需求、偏好和行为习惯。书中提供了大量的实操案例,例如如何制定吸引人的内容策略,如何通过社交媒体建立品牌社群,如何优化网站结构以提升搜索引擎排名,以及如何利用数据分析来衡量和优化营销活动的效果。我印象深刻的是,书中对于A/B测试在优化营销活动中的应用讲解,作者细致地剖析了如何设计有效的测试方案,如何解读测试结果,以及如何根据测试反馈调整营销策略。此外,书中还提到了新兴的数字营销趋势,如短视频营销、直播带货以及个性化推荐等,并对其未来的发展趋势进行了预测。对于任何希望在数字时代提升品牌影响力、拓展市场份额的企业或个人来说,这本书都将是一本非常有价值的实践指南。

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这本书深入浅出地讲解了数据可视化背后的设计哲学与实践技巧。我一直认为,数据本身固然重要,但如何将枯燥的数据转化为直观、易懂、有洞察力的视觉呈现,才是真正考验功力的所在。作者在这本书中,不仅罗列了各种图表类型及其适用场景,更重要的是,他剖析了优秀的视觉设计所应遵循的原则,例如信息传达的准确性、视觉元素的平衡性、用户认知的效率等等。我非常欣赏书中对于“少即是多”的设计理念的强调,以及如何避免“图表噪音”,让关键信息脱颖而出。书中列举了大量不同行业、不同场景下的数据可视化案例,从商业智能仪表盘到科学研究的数据探索,再到新闻报道的图解,都提供了极具启发性的思路。特别是其中关于叙事性数据可视化的章节,让我明白了如何通过设计,引导读者逐步深入理解数据背后的故事,而不是简单地罗列一堆数字。书中还提到了交互式可视化的重要性,以及如何设计引人入胜的交互方式,让用户能够主动探索数据,发现隐藏的模式。我尤其喜欢书中关于色彩运用、字体选择、布局排版等细节的讲解,这些看似微小的元素,却能在很大程度上影响数据的传达效果。这本书不仅教会我如何“做”数据可视化,更教会我如何“思考”数据可视化,如何成为一个更富有洞察力的信息沟通者。

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这本关于行为经济学的著作,以其通俗易懂的语言和生动有趣的案例,将深奥的经济学理论变得触手可及。作者将心理学中的认知偏差、情感因素等引入经济学分析,深刻揭示了人类在决策过程中常常出现的非理性行为。我尤其喜欢书中关于“锚定效应”、“损失规避”以及“框架效应”的讲解,这些概念让我对自己在日常消费和投资决策中的一些习惯有了全新的认识。作者通过大量的实验数据和生活化的例子,说明了这些认知偏差是如何影响我们的判断和选择的。我印象深刻的是,书中对于“互惠原则”和“社会认同”在营销策略中的应用分析,这解释了为什么很多时候我们会被某些销售技巧所打动,或者倾向于跟随大众的选择。这本书不仅让我更深入地理解了经济行为的本质,也让我对如何更好地进行个人财务规划和做出更明智的决策有了新的思考。对于那些对人类行为的深层原因感到好奇,或者希望在商业决策中获得优势的读者,这本书都将是一份极具价值的读物。

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这本书对我理解和实践项目管理起到了关键性的作用。作者以一种非常结构化的方式,阐述了项目管理的生命周期,从项目的启动、规划、执行、监控到收尾的每一个阶段,都进行了详细的解读。我特别欣赏书中对于“范围管理”和“时间管理”的讲解,作者强调了在项目初期就明确项目范围和设定现实可行的时间表的重要性,以及如何通过有效的沟通和变更控制来应对项目过程中的变化。书中还深入探讨了“风险管理”在项目中的应用,作者提供了一系列实用的工具和技术,帮助项目经理识别、评估和应对项目风险。我印象深刻的是,书中关于“沟通管理”和“干系人管理”的章节,作者强调了建立有效的沟通机制和积极管理项目干系人期望的重要性,这对于项目的成功至关重要。此外,书中还提到了项目团队建设、领导力以及项目后评估等内容,为读者提供了全面的项目管理指导。对于那些希望系统学习项目管理知识,并将其应用于实际工作中的专业人士,这本书无疑是一本极具价值的参考书。

评分

很浅,也不全面,草草翻过,两天读完。

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大数据的经典管理,简单易懂

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案例丰富

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没啥实质内容。

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数据治理

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