指標(biāo)體系與指標(biāo)平臺(tái)：方法與實(shí)踐

定　價(jià)：￥109.00

作　者：	數(shù)勢科技大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111757764	出版時(shí)間：	2024-07-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　內(nèi)容簡介這是一部講解企業(yè)如何利用指標(biāo)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營的著作，詳細(xì)講解了指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方法、指標(biāo)平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)架構(gòu)、指標(biāo)在各行業(yè)落地應(yīng)用的方法。本書由行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商數(shù)勢科技官方出品，融合了其創(chuàng)始人在百度、平安、京東等頭部企業(yè)的技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和其團(tuán)隊(duì)服務(wù)近百家企業(yè)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，得到了來自清華大學(xué)、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個(gè)方面的內(nèi)容：（1）從指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化經(jīng)營新模式開始，介紹指標(biāo)管理對(duì)企業(yè)經(jīng)營的重要意義。（2）指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方法論，帶著設(shè)計(jì)思維模擬指標(biāo)拆解、設(shè)計(jì)、落地的全過程。（3）指標(biāo)管理平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與技術(shù)架構(gòu)，介紹了作者團(tuán)隊(duì)在多年實(shí)踐中總結(jié)出的“一處定義、全局使用”的指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)方法。（4）深入零售、金融、制造、消費(fèi)品、連鎖加盟等行業(yè)，從不同行業(yè)的特點(diǎn)出發(fā)，介紹不同行業(yè)的指標(biāo)體系建設(shè)、平臺(tái)設(shè)計(jì)和應(yīng)用的全景圖，結(jié)合行業(yè)的最佳實(shí)踐，為想要進(jìn)行數(shù)據(jù)智能決策的企業(yè)提供參考。（5）探索兩大趨勢——數(shù)據(jù)民主化以及大模型在數(shù)據(jù)智能、指標(biāo)管理中的應(yīng)用，探索時(shí)下最先進(jìn)的技術(shù)帶給企業(yè)經(jīng)營的無限價(jià)值。

作者簡介

　　數(shù)勢科技數(shù)勢科技成立于2020年，是行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商，致力于推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值普惠化。作為國家高新技術(shù)企業(yè)和北京“專精特新”企業(yè)，其總部位于北京，在上海、武漢、廣州、深圳、成都等地設(shè)有辦事處，團(tuán)隊(duì)產(chǎn)研人員占比80%以上，研究生及以上學(xué)歷占比30%以上。公司擁有在大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域的專業(yè)洞察力及技術(shù)實(shí)力，為全球優(yōu)秀企業(yè)提供基于大模型增強(qiáng)的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品，包括智能指標(biāo)平臺(tái)（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能標(biāo)簽平臺(tái)（SwiftXDP）以及智能營銷平臺(tái)（SwiftMKT），提升企業(yè)的數(shù)字化決策能力，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)。智能指標(biāo)平臺(tái)首家通過“中國信通院數(shù)據(jù)指標(biāo)管理平臺(tái)技術(shù)要求專項(xiàng)測試”，智能分析助手首批完成“中國信通院大模型驅(qū)動(dòng)的智能數(shù)據(jù)分析工具專項(xiàng)測試”。公司是北京信創(chuàng)工委會(huì)會(huì)員單位，產(chǎn)品已完成麒麟操作系統(tǒng)、達(dá)夢數(shù)據(jù)庫、人大金倉數(shù)據(jù)庫等信創(chuàng)適配認(rèn)證，并通過ISO 27001信息安全管理體系認(rèn)證、ISO 20000信息技術(shù)服務(wù)管理體系認(rèn)證。目前，數(shù)勢科技已服務(wù)眾多行業(yè)頭部客戶，代表客戶有民生銀行、江蘇銀行、廣發(fā)銀行、中金、平安、中信建投、國信證券、海通證券、沃爾瑪/山姆、寶潔、永輝、絕味食品、書亦燒仙草等。

圖書目錄

目　錄
贊譽(yù)
序一
序二
前言
第1章　指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化經(jīng)營1
1.1　重新認(rèn)識(shí)指標(biāo)：業(yè)務(wù)對(duì)象的數(shù)字孿生2
1.1.1　什么是指標(biāo)2
1.1.2　什么是指標(biāo)體系10
1.2　重新認(rèn)識(shí)數(shù)字化：指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化經(jīng)營14
1.2.1　企業(yè)經(jīng)營模式的變遷14
1.2.2　什么是數(shù)字化經(jīng)營16
1.2.3　推動(dòng)數(shù)字化經(jīng)營刻不容緩22
1.3　指標(biāo)如何驅(qū)動(dòng)數(shù)字化經(jīng)營25
1.3.1　指標(biāo)與企業(yè)數(shù)字化的關(guān)系25
1.3.2　指標(biāo)驅(qū)動(dòng)數(shù)字化經(jīng)營的3項(xiàng)關(guān)鍵工作27
第2章　指標(biāo)體系設(shè)計(jì)方法53
2.1　指標(biāo)體系設(shè)計(jì)目標(biāo)53
2.2　指標(biāo)體系設(shè)計(jì)思路54
2.3　自上而下的指標(biāo)拆解55
2.3.1　自上而下的指標(biāo)拆解流程55
2.3.2　北極星指標(biāo)設(shè)計(jì)56
2.3.3　指標(biāo)拆解59
2.3.4　過程指標(biāo)設(shè)計(jì)65
2.4　自下而上的指標(biāo)收集67
2.4.1　指標(biāo)收集及口徑梳理67
2.4.2　指標(biāo)規(guī)范化定義68
2.5　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)設(shè)計(jì)70
2.5.1　引入數(shù)據(jù)分析方法的必要性70
2.5.2　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)設(shè)計(jì)方法70
2.6　指標(biāo)體系全局框架設(shè)計(jì)73
第3章　指標(biāo)平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)77
3.1　指標(biāo)平臺(tái)的產(chǎn)品定位78
3.1.1　指標(biāo)平臺(tái)的必要性78
3.1.2　指標(biāo)平臺(tái)在數(shù)據(jù)平臺(tái)中的定位79
3.1.3　構(gòu)建指標(biāo)平臺(tái)的4個(gè)目標(biāo)80
3.2　指標(biāo)平臺(tái)的3種實(shí)現(xiàn)方案81
3.2.1　方案一：BI工具升級(jí)為Metrics BI平臺(tái)83
3.2.2　方案二：在數(shù)據(jù)中臺(tái)中增加指標(biāo)管理系統(tǒng)85
3.2.3　方案三：基于Headless理念的Metrics Store88
3.3　構(gòu)建指標(biāo)平臺(tái)的“四位一體”方法論89
3.3.1　“四位一體”方法論框架89
3.3.2　指標(biāo)平臺(tái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的3個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)92
3.4　指標(biāo)平臺(tái)的架構(gòu)與功能95
3.4.1　指標(biāo)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)95
3.4.2　指標(biāo)平臺(tái)產(chǎn)品功能98
第4章　指標(biāo)平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)110
4.1　指標(biāo)平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)概覽110
4.2　指標(biāo)平臺(tái)的技術(shù)特色113
4.2.1　豐富的數(shù)據(jù)連接器113
4.2.2　智能化的指標(biāo)計(jì)算引擎114
4.2.3　多樣化的指標(biāo)服務(wù)輸出方式116
4.2.4　先進(jìn)的OLAP數(shù)據(jù)庫底盤119
4.3　指標(biāo)平臺(tái)的核心技術(shù)122
4.3.1　核心智能加速引擎122
4.3.2　指標(biāo)智能歸因134
4.3.3　與大模型結(jié)合138
第5章　零售業(yè)的經(jīng)營分析指標(biāo)體系141
5.1　經(jīng)營分析指標(biāo)體系：零售業(yè)的轉(zhuǎn)型利器141
5.1.1　從商業(yè)的本質(zhì)看零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)141
5.1.2　指標(biāo)體系對(duì)回歸商業(yè)本質(zhì)的作用與價(jià)值144
5.2　經(jīng)營分析指標(biāo)體系的建設(shè)方法146
5.2.1　建設(shè)目標(biāo)146
5.2.2　設(shè)計(jì)框架147
5.2.3　承載平臺(tái)150
5.2.4　衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品155
5.3　經(jīng)營分析指標(biāo)體系的應(yīng)用實(shí)踐157
5.3.1　全國連鎖零售商從0到1共建經(jīng)營分析平臺(tái)157
5.3.2　區(qū)域龍頭零售商快速復(fù)制經(jīng)營分析指標(biāo)體系162
第6章　金融業(yè)的4K指標(biāo)體系168
6.1　金融業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點(diǎn)169
6.2　4K指標(biāo)體系概述170
6.2.1　4K指標(biāo)體系是什么170
6.2.2　4K指標(biāo)體系能做什么174
6.3　4K指標(biāo)體系如何解決經(jīng)營分析問題179
6.3.1　4K指標(biāo)體系在某頭部金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用179
6.3.2　4K指標(biāo)體系在某頭部證券機(jī)構(gòu)的應(yīng)用192
6.4　金融業(yè)4K指標(biāo)體系總結(jié)與應(yīng)用展望211
第7章　制造業(yè)的全鏈路指標(biāo)控制塔213
7.1　全鏈路指標(biāo)控制塔的概念和特點(diǎn)214
7.1.1　全鏈路指標(biāo)控制塔的定義和范圍214
7.1.2　全鏈路指標(biāo)控制塔的關(guān)鍵特點(diǎn)和功能214
7.1.3　全鏈路指標(biāo)控制塔對(duì)制造企業(yè)的重要性216
7.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理的挑戰(zhàn)和需求218
7.2.1　制造企業(yè)數(shù)字化管理的現(xiàn)狀和趨勢218
7.2.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理面臨的挑戰(zhàn)219
7.2.3　全鏈路指標(biāo)控制塔如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)和滿足需求220
7.3　全鏈路指標(biāo)控制塔的整體架構(gòu)和模塊223
7.3.1　數(shù)據(jù)采集和集成模塊223
7.3.2　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理模塊224
7.3.3　指標(biāo)定義和計(jì)算模塊225
7.3.4　數(shù)據(jù)分析和可視化模塊225
7.3.5　實(shí)時(shí)監(jiān)控和報(bào)警模塊226
7.3.6　預(yù)測和優(yōu)化模塊226
7.3.7　決策支持和工作流模塊227
7.3.8　系統(tǒng)管理和安全模塊228
7.4　全鏈路指標(biāo)控制塔的實(shí)施和推廣策略229
7.4.1　實(shí)施全鏈路指標(biāo)控制塔的步驟和方法229
7.4.2　成功實(shí)施全鏈路指標(biāo)控制塔的8個(gè)要素232
7.5　全鏈路指標(biāo)控制塔在制造企業(yè)中的應(yīng)用案例242
7.5.1　M集團(tuán)的全鏈路指標(biāo)控制塔實(shí)施242
7.5.2　J公司的數(shù)字化管理改進(jìn)247
7.6　推廣全鏈路指標(biāo)控制塔的策略和建議252
7.6.1　戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設(shè)計(jì)252
7.6.2　基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)集成253
7.6.3　跨部門協(xié)同與流程重構(gòu)253
7.6.4　人才培養(yǎng)與教育培訓(xùn)254
7.6.5　KPI設(shè)定與預(yù)警機(jī)制建設(shè)254
7.6.6　持續(xù)改進(jìn)與文化塑造255
7.6.7　外部合作與生態(tài)共建255
7.7　全鏈路指標(biāo)控制塔對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化管理的重要意義256
7.7.1　實(shí)現(xiàn)全局可視化257
7.7.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策258
7.7.3　實(shí)時(shí)異常預(yù)警和快速響應(yīng)259
7.7.4　促進(jìn)跨部門實(shí)時(shí)協(xié)同261
7.7.5　推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化262
7.7.6　適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型263
7.8　全鏈路指標(biāo)控制塔在制造領(lǐng)域的應(yīng)用前景265
第8章　指標(biāo)平臺(tái)賦能連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化經(jīng)營267
8.1　指標(biāo)平臺(tái)為連鎖加盟企業(yè)賦能268
8.1.1　連鎖加盟業(yè)務(wù)特點(diǎn)268
8.1.2　連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化需求269
8.1.3　連鎖加盟品牌的數(shù)字化建設(shè)痛點(diǎn)270
8.1.4　連鎖加盟品牌需要的指標(biāo)平臺(tái)273
8.2　連鎖加盟業(yè)指標(biāo)平臺(tái)案例分析275
8.2.1　案例背景275
8.2.2　指標(biāo)平臺(tái)的建設(shè)需求和目標(biāo)275
8.2.3　指標(biāo)平臺(tái)的建設(shè)思路和技術(shù)架構(gòu)277
8.2.4　指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)的5個(gè)階段280
8.2.5　指標(biāo)平臺(tái)的9項(xiàng)能力282
8.3　指標(biāo)平臺(tái)的4個(gè)業(yè)務(wù)價(jià)值290
8.4　案例復(fù)盤與點(diǎn)評(píng)294
第9章　數(shù)據(jù)民主化：人人用數(shù)，數(shù)利人人296
9.1　什么是數(shù)據(jù)民主化296
9.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代集團(tuán)型企業(yè)的痛點(diǎn)298
9.3　數(shù)據(jù)民主化的理念和價(jià)值299
9.3.1　數(shù)據(jù)消費(fèi)的發(fā)展趨勢299
9.3.2　數(shù)據(jù)民主化的理念301
9.4　某快消品企業(yè)的數(shù)據(jù)民主化實(shí)踐之路303
9.4.1　組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)和工具、文化層面的挑戰(zhàn)303
9.4.2　數(shù)據(jù)民主化的體驗(yàn)層：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶310
9.4.3　數(shù)據(jù)民主化的語義層：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理314
9.4.4　數(shù)據(jù)民主化的長期保障：數(shù)據(jù)文化和能力318
9.5　數(shù)據(jù)民主化的重要性320
9.6　數(shù)據(jù)民主化實(shí)踐的啟示321
第10章　大模型讓企業(yè)數(shù)據(jù)洞察觸手可及323
10.1　大模型在數(shù)據(jù)分析中的作用324
10.1.1　大模型在數(shù)據(jù)分析場景中的優(yōu)勢324
10.1.2　大模型的能力及構(gòu)建步驟325
10.1.3　利用自我學(xué)習(xí)能力發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系328
10.2　指標(biāo)在GenAI分析產(chǎn)品中的作用329
10.2.1　指標(biāo)的語義化幫助大模型更精準(zhǔn)對(duì)齊用戶提問333
10.2.2　大模型對(duì)企業(yè)經(jīng)營分析的作用334
10.3　推動(dòng)數(shù)據(jù)民主化與決策制定335
10.3.1　對(duì)話式分析助手：人人都是數(shù)據(jù)分析師335
10.3.2　大模型讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更透明、更可信337
10.4　構(gòu)建基于大模型的智能分析助手的挑戰(zhàn)337
10.4.1　技術(shù)和管理挑戰(zhàn)337
10.4.2　大模型的幻覺問題、數(shù)據(jù)隱私和安全性挑戰(zhàn)339
10.4.3　效果評(píng)估挑戰(zhàn)342
10.5　大模型時(shí)代企業(yè)智能化發(fā)展之路343
10.6　未來趨勢：大模型與企業(yè)指標(biāo)結(jié)合345
10.6.1　大模型與企業(yè)指標(biāo)的未來發(fā)展方向345
10.6.2　大模型技術(shù)如何改善數(shù)據(jù)分析過程346