具体描述
本书从人类社会信息过程出发考察信息管理活动，重点介绍信息和信息管理的内容及特征，信息的交流传递，信息分布，信息获取，信息组织，信息检索，信息系统，信息服务，信息机构及其管理，信息政策与信息法律等内容，同时结合网络及数字环境，讨论信息管理具体领导在网络环境中的应用，以及所出现的新发展和新动向。
好的，这是一份为您准备的图书简介，旨在详细介绍一本不同于《信息管理学基础》的书籍内容，内容充实，力求自然流畅。 --- 图书名称：数字时代的企业运营与战略转型：数据驱动的决策范式 图书简介 在当前这个以数据为核心生产要素的时代，传统意义上的信息管理已远不能满足企业生存与发展的需求。本书《数字时代的企业运营与战略转型：数据驱动的决策范式》并非传统的信息管理学教科书，它聚焦于前沿的数字化转型实践、数据赋能的运营优化以及企业如何在剧烈的市场变动中重塑核心竞争力。全书旨在为企业管理者、数据科学家以及有志于推动组织变革的专业人士，提供一套系统化、实战化的理论框架与方法论。 第一部分：数字化转型的战略基石与组织重塑 本部分深入剖析了当前企业面临的数字化浪潮及其带来的根本性挑战。我们首先界定了“数字化转型”的内涵，区分了“信息化”与“数字化”的本质差异。真正的转型，要求企业不仅是技术的升级，更是商业模式、价值链和组织文化的根本性重构。 第一章：战略导向的数字化蓝图构建 本章强调，脱离企业核心战略的数字化投入往往是无效的“技术堆砌”。我们将探讨如何通过市场细分、客户旅程分析（Customer Journey Mapping）和价值网络重塑，来制定清晰、可量化的数字化目标。重点介绍“愿景瀑布”模型，指导企业将宏观的数字化愿景分解为可执行的部门级和项目级目标。同时，剖析成功案例中，企业如何通过“小步快跑”的敏捷迭代方式，而非“大爆炸”式的改革，实现平稳过渡。 第二章：面向数据的组织敏捷性与人才结构优化 数字化转型对组织架构提出了前所未有的要求。本章关注如何打破传统的职能孤岛，建立跨职能的敏捷团队。我们详细阐述了“双速IT”架构（System of Record与System of Innovation的共存与协作机制），以及如何通过设立“数据治理委员会”和“首席数据官（CDO）”等新角色，确保数据资产的权威性与可用性。此外，本书批判性地分析了“数据素养”在组织中的培养路径，强调领导者必须具备“数据叙事”的能力，以便将复杂的分析结果转化为可指导行动的商业洞察。 第二部分：数据驱动的运营优化与流程再造 本部分是本书的实践核心，关注如何利用高级分析技术来优化企业日常运营的各个关键环节，实现效率与效益的双重提升。 第三章：智能供应链与预测性物流 在复杂多变的全球供应链环境中，预测能力成为决定企业成本控制的关键。本章超越了传统的库存管理模型，重点介绍了如何集成物联网（IoT）数据、宏观经济指标以及社交媒体情绪分析，构建高精度的需求预测模型（Forecasting Models）。内容包括动态定价策略的建立、风险敞口识别与自动化供应链协同平台的搭建，旨在实现“零库存”向“最优库存”的转变。 第四章：客户体验的深度挖掘与个性化营销 现代企业的竞争焦点已从产品转向客户体验。本章详细阐述了利用大数据分析技术（如聚类分析、关联规则挖掘）来描绘细致入微的客户画像（Persona）。我们深入探讨了归因模型（Attribution Modeling）的演进，从首次点击到多触点路径的复杂分析，指导市场人员如何精确衡量每一项营销投入的真实价值。内容涵盖实时推荐系统（Real-Time Recommendation Systems）的设计原理及其在电商和内容分发中的应用。 第五章：运营效率的实时监控与流程自动化 本章聚焦于流程挖掘（Process Mining）和机器人流程自动化（RPA）的应用。流程挖掘技术被用作诊断企业“黑箱”运营流程的“X光机”，帮助识别瓶颈、不合规操作和隐藏的浪费环节。随后，我们讨论了RPA在财务结算、人力资源管理等重复性任务中的部署策略，强调自动化不仅是削减成本的手段，更是释放员工创造力、进行价值创造性工作的前提。 第三部分：数据治理、伦理与决策的可靠性保障 任何先进的技术应用都必须建立在可靠的数据基础和严格的伦理框架之上。本部分着重于确保数据决策的质量、安全与合规性。 第六章：构建现代数据治理体系 本书将数据治理定义为一套确保数据在整个生命周期中“可信赖、可访问、安全合规”的治理框架。本章系统介绍了元数据管理（Metadata Management）、数据血缘追踪（Data Lineage）和数据质量管理（DQM）的实践方法。它提供了一份详细的“数据资产清单”构建指南，帮助企业明确谁对哪些数据负责，确保“单一事实来源”（Single Source of Truth）的建立，避免因数据口径不一导致的战略失误。 第七章：数据伦理、隐私保护与可解释性AI（XAI） 随着算法决策权重的增加，数据伦理问题日益突出。本章探讨了GDPR、CCPA等全球主要数据法规对企业运营的影响。重点内容包括如何设计“隐私增强技术”（PETs），以及在构建机器学习模型时，如何确保算法的公平性（Fairness）、透明性（Transparency）和可解释性（Explainability）。本书强调，决策者必须理解模型输出背后的逻辑，避免“黑箱决策”带来的法律与声誉风险。 第八章：数据驱动的风险管理与持续学习 本章将目光投向企业的未来韧性。我们介绍了利用高级分析技术进行前瞻性风险识别，例如利用文本分析技术监控新兴的监管风险或市场负面情绪。最后，本书倡导建立一种“持续实验与学习”的文化，将A/B测试、多臂老虎机（Multi-Armed Bandit）等科学实验方法融入日常运营决策中，确保企业在数字时代的演进是一个动态、自我修正、持续优化的过程。 总结 《数字时代的企业运营与战略转型：数据驱动的决策范式》并非对信息管理基础概念的重复叙述，而是将信息技术置于企业战略和运营转型的宏大背景下进行考察。它是一本面向未来、强调实践落地的指南，旨在帮助组织真正掌握驾驭数据的能力，实现从“拥有数据”到“活用数据”的根本飞跃。
作者简介
马费成，1947年8月30日出生，武汉大学资深教授，武汉大学信息管理学院教授、博士生导师，中国信息管理科学、情报学界知名专家，曾任武汉大学信息管理学院院长，现任教育部人文社会科学重点基地武汉大学信息资源研究中心主任。
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