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商業數據與分析決策(解鎖數據資產提高商業創新能力)

  • 作者:(英)西蒙·阿斯普倫-泰勒|責編:孫楠|譯者:于楠
  • 出版社:中國科學技術
  • ISBN:9787523607541
  • 出版日期:2025/02/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:348
人民幣:RMB 72 元      售價:
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內容大鋼
    本書深入探討了數據在企業創新和商業活動中的關鍵作用,旨在引導讀者如何有效收集、處理、分析數據,並將數據分析結果轉化為公司業務決策的有力支持。本書涵蓋豐富有趣的小故事和案例,並在一些複雜概念的闡述中採用圖標方式,輔助讀者更好地理解書中內容。本書通過結合理論知識、實際案例和互動式學習,幫助讀者深入了解數據驅動決策的重要性,以及如何運用數據分析在實踐中取得成功。

作者介紹
(英)西蒙·阿斯普倫-泰勒|責編:孫楠|譯者:于楠

目錄
第一部分  如何用數據分析推動業務增長?
  第一章  這本書能給我們帶來什麼幫助
    概述
    首席數據官帶領組織走向未來
    任務:為企業提出10個問題
    你擔心嗎?
  第二章  數據項目論證
    概述
    無所作為的代價
    數據的價值只取決於項目論證的價值
    識別最緊迫的數據問題
    把事情簡單化
    項目分析與企業目標保持一致
  第三章  數據和分析策略
    概述
    什麼是「數據分析策略」
    首席數據官的職業定義
    任務:使用數據周期表設計項目
    數據轉型的五個階段
    價值、構建和提升
    任務:分享故事
  第四章  團隊遊戲
    概述
    解密首席數據官
    履歷表問題
    發現問題解決者
    任務:招募PQ和AQ
    當心現成的數據團隊
    多樣性
    數據和分析能力模型
第二部分  第一個階段:渴望
  第五章  速贏制勝
    概述
    速勝剖析
    任務:確定正確的項目
    從個人速勝到集體速勝
    速贏不等於戰略勝利
  第六章  重複與學習
    概述
    為什麼要進行重複學習?
    聽聽數據怎麼說
    任務:定義數據流程
    任務:制訂業務變更流程
    勇於探索,勇於創新
第三部分  第二個階段:成熟
  第七章  數據治理
    概述
    什麼是數據治理?
    問責制的重要性
    數據管家、數據所有者和數據執行者

    任務:實施數據治理
  第八章  數據質量
    概述
    高質量數據的好處
    衡量數據質量的四項原則
    處理數據質量的策略
    任務:設定基線和目標
    任務:搭建數據質量團隊
    任務:短期提高數據質量
    任務:長期提高數據質量
  第九章  單一客戶視圖
    概述
    什麼是單一客戶視圖?
    單一客戶視圖的好處
    其他單一視圖
    如何構建單一客戶視圖
    影子數據是單一客戶視圖的大敵
    單一客戶視圖所有權
  第十章  報告和儀錶盤
    概述
    任務:報告審核
    從靜態到動態的決策支持
    任務:設計儀錶盤
    任務:儀錶盤實現
    從報告到洞察
    任務:信息架構
    避免急功近利
  第十一章  數據風險管理和道德規範
    概述
    五大支柱
    任務:與監管機構合作
第四部分  第三個階段:產業化
  第十二章  自動化!自動化!自動化!
    概述
    什麼情況下可以實現自動化
    多大程度上實現自動化
    任務:自動化項目論證
    任務:可管理的自動化項目
    我會使用工具嗎
  第十三章  縱向擴展與橫向擴展
    概述
    從速勝到大勝
    枯燥和重複
    任務:選擇如何以及何時進行擴展
    利用你的資源倍增器
    任務:組織駭客馬拉松
    規模化的紅利
  第十四章  優化
    概述
    最好的意圖並不是最佳的

    任務:規劃一個優化路徑
    任務:克服阻力
    自動化的局限性
    一個轉折點
第五部分  第四個階段:實現
  第十五章  客戶之聲
    概述
    聽到他們的聲音
    使用其他數據來源的原因
    了解競爭對手
    客戶的行為
    社交傾聽
    任務:運用社交聆聽獲得深度洞察
    任務:營造可靠的口碑
    整合
    傾聽壞消息
  第十六章  數據科學最大化
    概述
    是數據科學,不是數據魔法
    數據科學家的重要性
    任務:整合數據科學
    任務:維持數據科學
    擁抱失敗
  第十七章  與供應商和客戶共享數據
    概述
    廣泛的接觸
    向商業合作夥伴和供應商公開數據
    供應鏈中的區塊鏈
    共享改善市場
    向客戶公開數據
    任務:準備共享
    數據共享不可避免,按照讓你感到舒服的方式去做
第六部分  第五個階段:區分
  第十八章  從數據驅動到人工智慧驅動
    概述
    人工智慧是做什麼的?
    數據價值的層次結構
    任務:檢測
    任務:流程自動化
    任務:改進聚類分析
    數據偏差
    任務:複雜的分析和預測
    人工智慧作為指導者或管理者的局限性
    任務:致力於人工智慧獨立實時決策
    從數據驅動的轉型到人工智慧驅動
  第十九章  數據產品
    概述
    什麼是數據產品?
    一流的數據和分析中心
    任務:創建一個卓越的數據和分析中心

    研究的三個功能
    持續改進的生命周期
  第二十章  正確的時間,正確的領導
    概述
    引領可持續數據文化
    你是哪種領導者?
後記

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