精益數據方法論：數據驅動的數字化轉型

定　價：￥129.00

作　者：	史凱著
出版社：	機械工業(yè)出版社
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標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111717218	出版時間：	2022-12-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　這是一本用精益思想指導企業(yè)以數據為核心進行數字化轉型的著作，它將幫助企業(yè)事半功倍地找到正確的數字化轉型戰(zhàn)略、方法與路徑。作者結合自己20余年的實戰(zhàn)經驗，將精益思想與數據利用深度融合，總結了一套從業(yè)務目標出發(fā)，以價值場景為抓手，以數據為驅動的精益數據方法論。進一步以該方法論為基礎，衍生出精益數據花瓣模型、精益數字化轉型三步法、數據驅動的六大能力模型，精益數字化轉型共創(chuàng)工作坊，四大精益數據畫布，數據驅動的成熟度評估模型，從認知到實踐、從工具到方法，從路徑到指南，全方位指導企業(yè)將數字化轉型落地，在數字化轉型大浪潮中有里程碑意義。本書的核心內容圍繞精益數據方法論展開，該方法論分為精益數據宣言、精益數字化企業(yè)、精益數字化轉型路徑、精益數據共創(chuàng)工作坊4個模塊。（1）精益數據宣言包含精益數據的價值觀和和精益數據生產的的10條原則，這是精益數據方法的綱領，也是構建數據驅動的組織文化的認知共識。（2）精益數字化企業(yè)詳細講解了打造數據驅動業(yè)務的六大模塊：精益數據戰(zhàn)略、精益數據產品、精益數據治理、數據協同創(chuàng)新、數據中臺、數據驅動的組織文化，給出了詳細的操作指引。（3）精益數字化轉型路徑詳細講解了精益數字化轉型的三大路徑：探索規(guī)劃、設計構建、運營優(yōu)化和價值驅動，以業(yè)務場景為抓手，以數據為核心要素，快速啟動，小步快走的實施理念。創(chuàng)造性的提出了先探索價值場景，根據場景的確定性和不確定性分別進行頂層設計的思路，大幅度消除了傳統規(guī)劃方法的浪費，從而能夠快速進入實施和價值落地的階段。（4）精益數據共創(chuàng)工作坊本書創(chuàng)造性地將桌游、卡牌和數字化轉型融合在一起，發(fā)明了卡牌式數字化轉型劇本殺，以10類卡牌為工具，幫助企業(yè)梳理出有價值的業(yè)務場景，讓業(yè)務人員和技術人員沉浸式共創(chuàng)，通過排列組合，價值排序的體系化方法，產出業(yè)務目標、數據資產藍圖、數字技術藍圖、轉型路線規(guī)劃、項目清單和保障措施，最終達成一致，快速啟動。這也是業(yè)界獨特的卡牌式輕型數據戰(zhàn)略制定方法，在眾多企業(yè)嘗試，獲得了不錯的效果和反饋。本書不僅在方法論角度有獨創(chuàng)性和系統性，而且非常注重實操，深度剖析了Netflix、富國銀行、字節(jié)跳動等國際知名企業(yè)以及作者深度主導和參與的國內大型多元化集團的數字化轉型案例。

作者簡介

　　史凱資深數字化轉型專家，大數據專家、人工智能專家，某國際頭部咨詢公司亞太區(qū)副總裁，亞太區(qū)首席數據創(chuàng)新官，有超過20年的企業(yè)信息化架構、數字化轉型經驗。先后就職于IBM、埃森哲、EMC、Thoughtworks、阿里云等國內外龍頭企業(yè)，曾擔任EMC中國區(qū)咨詢總監(jiān)、Thoughtworks中國區(qū)數據智能總經理、阿里云中國區(qū)咨詢總經理。數據驅動的數字化轉型倡導者和布道師，精益數據方法論創(chuàng)始人，精益數據共創(chuàng)工作坊發(fā)明人（卡牌式數字化轉型劇本殺），在企業(yè)數字化轉型方面有著豐富的實施經驗，曾為眾多企業(yè)提供數字化轉型規(guī)劃、實施、培訓、運營和落地服務，服務客戶覆蓋金融、汽車、零售、保險、制造、交通、供應鏈等行業(yè)及政府機構。行業(yè)內知名的KOL，一直致力于數字化轉型方面的布道工作，曾獲得“國際 DataIQ最有影響力數據賦能者100人”（國內僅一人）和“2019中國企業(yè)數字化領軍人物”稱號；信通院CCSA TC601大數據技術標準推進委員會專家、中國軟件協會CIO分會專家委員、中關村大數據產業(yè)聯盟數字化轉型專委會主任、數字產業(yè)創(chuàng)新研究中心副主席，阿里巴巴麒麟布道師、騰訊云TVP；公眾號“凱哥講故事”作者，原創(chuàng)專業(yè)技術文章100余篇，多篇數據相關的文章閱讀量超過10萬人次。

圖書目錄

本書贊譽
前言
第1章　企業(yè)數字化轉型001
1.1　數字化轉型的本質002
1.1.1　數字化轉型的底層邏輯002
1.1.2　數字化與信息化的4個區(qū)別008
1.1.3　企業(yè)數字化轉型的4個趨勢013
1.2　數據驅動的數字化轉型016
1.2.1　從流程驅動到數據驅動016
1.2.2　數據驅動為企業(yè)帶來的5個收益024
第2章　精益數據方法026
2.1　企業(yè)利用數據的挑戰(zhàn)和趨勢026
2.1.1　企業(yè)利用數據的6個挑戰(zhàn)027
2.1.2　數據生產和利用的6個趨勢031
2.2　全面認識精益思想035
2.2.1　精益思想的產生035
2.2.2　精益思想的2個核心要義035
2.2.3　精益思想的5個原則036
2.3?其他參考體系040
2.3.1　Cynefin框架040
2.3.2　設計思維042
2.3.3　敏捷宣言043
2.4　認識精益數據方法044
2.4.1　精益數據方法的定義、使命和愿景044
2.4.2?精益數據方法的企業(yè)價值045
2.5　精益數據方法的構成050
2.5.1　精益數據方法全景050
2.5.2　精益數據宣言053
2.5.3　精益數據成熟度模型055
第3章　精益數據戰(zhàn)略059
3.1　數據利用的4個階段060
3.2　從企業(yè)信息管理到數據戰(zhàn)略066
3.2.1　企業(yè)信息管理架構066
3.2.2　數字化時代企業(yè)信息管理的局限性069
3.3　價值驅動的精益數據戰(zhàn)略071
3.3.1　數字化時代數據戰(zhàn)略的6個目標071
3.3.2　認識精益數據戰(zhàn)略074
3.3.3　精益數據戰(zhàn)略的挑戰(zhàn)和原則081
3.4　精益數據戰(zhàn)略的制定方法084
3.4.1　精益數據戰(zhàn)略制定的5個底層邏輯084
3.4.2　精益數據戰(zhàn)略制定4步法086
3.4.3　精益數據戰(zhàn)略制定的7個關鍵動作088
3.5　案例：富國銀行的精益數據戰(zhàn)略091
3.5.1　富國銀行的數據轉型之旅091
3.5.2　富國銀行的數據戰(zhàn)略092
3.5.3　富國銀行的數據資產管理和數據治理093
3.5.4　富國銀行的面向未來的業(yè)務場景藍圖094
3.5.5　富國銀行的企業(yè)級現代化數據平臺096
3.5.6　富國銀行的數據運營和洞察團隊098
3.5.7　富國銀行給我們的4點啟示100
第4章　精益數據產品102
4.1　什么是精益數據產品102
4.1.1　數據產品的定義和優(yōu)勢102
4.1.2　數據產品的類型105
4.1.3　精益數據產品的定義和原則108
4.2　精益數據產品畫布111
4.2.1　精益數據產品的6個要素112
4.2.2　精益數據產品的3個核心領域113
4.3　精益數據場景畫布115
4.3.1　業(yè)務場景的定義和價值115
4.3.2　業(yè)務場景的SMART原則117
4.3.3　認識精益數據場景畫布118
4.3.4　業(yè)務需求、業(yè)務場景、業(yè)務用例和用戶故事120
4.3.5　精益數據產品的典型技術場景及業(yè)務用例122
4.4　精益數據商業(yè)模式畫布127
4.4.1　解讀精益數據商業(yè)模式畫布127
4.4.2　案例：數據產品的6種商業(yè)模式128
4.5　精益數據產品交付132
4.5.1　數據產品的2個本質特點132
4.5.2　數據產品交付的4個挑戰(zhàn)133
4.5.3　精益數據產品3層7步構建法134
4.6　精益數據產品成熟度模型138
4.6.1　精益數據產品成熟度評估的4個維度138
4.6.2　精益數據產品成熟度的5個層次139
4.7　案例：Netflix的精益數據產品142
4.7.1　數據驅動的用戶體驗143
4.7.2　數據驅動的內容生產144
4.7.3　數據驅動的運營優(yōu)化145
4.7.4　強大領先的數據平臺類產品146
第5章　精益數據治理148
5.1　認識精益數據治理149
5.1.1　傳統數據治理的3個現象149
5.1.2　傳統數據治理的4個痛點149
5.1.3　精益數據治理的定義和底層邏輯151
5.1.4　精益數據治理的6個新范式156
5.1.5　數據問題的根源是7種浪費158
5.2　精益數據治理的實施方法164
5.2.1　精益數據治理的8項指導原則164
5.2.2　精益數據治理畫布168
5.2.3　以元數據為核心的智能數據治理171
5.2.4　精益數據治理的3個階段173
5.2.5　案例：大型多元化集團的精益數據治理176
5.3　企業(yè)級數據資產目錄179
5.3.1　數據資產目錄的定義和價值179
5.3.2　數據資產目錄的典型功能模塊182
5.4　案例：Netflix的數據治理185
5.4.1　Netflix數據治理的3個支撐點185
5.4.2　Netflix數據資產目錄187
第6章　數據協同創(chuàng)新191
6.1　數據協同192
6.1.1　數據協同的定義192
6.1.2　數據協同的6個階段194
6.1.3　數據協同的6個挑戰(zhàn)197
6.1.4　數據協同的核心用戶畫像199
6.1.5　數據團隊的痛點202
6.1.6　數據協同的4項原則206
6.2　數據自服務門戶207
6.2.1　數據自服務門戶的定義和價值207
6.2.2　數據自服務門戶的核心組件209
6.2.3　數據自服務門戶的運營212
6.3　案例：Netflix大數據門戶213
6.3.1　Netflix大數據門戶的4項設計原則214
6.3.2　Netflix大數據門戶成功的7個要點218
6.4　數據創(chuàng)新221
6.4.1　案例：數據驅動創(chuàng)新的字節(jié)跳動222
6.4.2　數據創(chuàng)新的8個階段223
6.4.3　數據創(chuàng)新的4個難點226
6.4.4　企業(yè)數據創(chuàng)新平臺的定義和價值228
6.4.5　企業(yè)數據創(chuàng)新平臺的用戶229
6.4.6　數據創(chuàng)新平臺的4個關鍵成功因素230
6.4.7　數據創(chuàng)新平臺的典型功能架構231
第7章　精益數據中臺233
7.1　全面了解數據中臺233
7.1.1　從企業(yè)軟件發(fā)展史看中臺的趨勢233
7.1.2　從分層架構理論看中臺的本質237
7.1.3　從業(yè)務中臺到數據中臺241
7.1.4　數據中臺與數據倉庫、數據湖的區(qū)別245
7.1.5　影響數據中臺建設方向的6個技術趨勢247
7.2　深度剖析數據中臺252
7.2.1　什么是數據中臺252
7.2.2　數據中臺的4個核心能力258
7.2.3　數據中臺的3個支撐能力266
7.2.4　數據中臺成熟度評估模型269
7.3　精益方法打造數據中臺273
7.3.1　打造數據中臺的6個挑戰(zhàn)273
7.3.2　精益數據方法打造數據中臺的3個原則275
7.3.3　精益數據方法打造數據中臺的6個階段277
第8章　數據驅動的組織文化288
8.1?認識數據驅動的組織文化288
8.1.1　數字化時代組織形式的4個變化趨勢289
8.1.2　數據驅動的組織文化的8個體現290
8.1.3　打造數據驅動的組織文化的5個關鍵步驟294
8.2　數據人才體系構建295
8.2.1　數據團隊能力全景圖295
8.2.2　企業(yè)典型的數據崗位全景圖298
8.2.3　數據團隊的12個實踐原則301
8.3　案例：Netflix的數據文化305
8.3.1　Netflix數據文化的體現305
8.3.2　Netflix數據文化的4個底層特質307
8.3.3　Netflix數據驅動的組織結構309
第9章　精益數字化轉型312
9.1　精益數據方法驅動的數字化轉型312
9.1.1　企業(yè)數字化轉型的挑戰(zhàn)與原則312
9.1.2　精益數字化轉型的花瓣模型315
9.1.3　精益數字化轉型與傳統數字化轉型318
9.2　精益數字化轉型的實施方法320
9.2.1　探索規(guī)劃321
9.2.2　設計構建326
9.2.3　運營優(yōu)化342
9.3　案例：大型多元化集團的精益數字化轉型352
9.3.1　集團的轉型挑戰(zhàn)和應對策略352
9.3.2?精益數字化轉型的3個階段353
9.3.3　雙中臺賦能業(yè)務356
第10章　精益數據共創(chuàng)工作坊358
10.1　認識精益數據共創(chuàng)工作坊359
10.1.1　傳統調研方法的6個問題和應對啟示359
10.1.2　精益數據共創(chuàng)工作坊簡介365
10.2　精益數據共創(chuàng)工作坊：準備篇和引導篇372
10.2.1　企業(yè)高層訪談調研372
10.2.2　業(yè)務現狀高階訪談調研374
10.2.3　信息化支撐現狀調研375
10.2.4　信息化能力高階調研377
10.2.5　共創(chuàng)工作坊策劃設計378
10.2.6　培訓材料準備382
10.2.7　引導工作坊開場384
10.3　精益數據共創(chuàng)工作坊：共創(chuàng)篇386
10.3.1　數字化轉型目標共創(chuàng)386
10.3.2　企業(yè)數據資產藍圖共創(chuàng)389
10.3.3　企業(yè)數字化技術藍圖共創(chuàng) 395
10.3.4　數字化轉型價值場景共創(chuàng)397
10.3.5　痛點價值共創(chuàng)及轉型資源共創(chuàng)399
10.4　精益數據共創(chuàng)工作坊：規(guī)劃篇402
10.4.1　數字化轉型路線設計402
10.4.2　價值場景排序歸類408
10.4.3　數字化轉型項目清單梳理412
10.4.4　配套舉措共創(chuàng)415
10.4.5　共創(chuàng)工作坊結坊匯報418
附錄　精益數據共創(chuàng)卡牌樣例420