感知型企業 數據驅動的商業決策演進 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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奧利弗·拉茨伯格（Oliver Ratzesberger），莫漢伯·索尼（Mohanbir Sawhney） 著

圖書標籤:

• 數據驅動
• 商業決策
• 感知型企業
• 數字化轉型
• 商業智能
• 數據分析
• 企業管理
• 創新
• 戰略
• 領導力

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115483218

版次：1

商品編碼：12357078

包裝：精裝

開本：大32開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

適讀人群 ：本書是為各類商業專業人士編寫的。企業中任何與數據收集、分析和應用有關的角色都可以閱讀本書，不隻是高級技術人員和數據科學傢，還包括業務用戶以及任何在職位描述中有“分析師”字樣的專業人士。

本書兩位作者對各個行業中大型企業可能麵臨的數據挑戰有著深入的瞭解，並且非常熟悉這些企業如何利用數據和分析來獲得優勢。這些企業不斷遇到同樣的問題，例如：

● 我們花費寶貴的會議時間來琢磨為什麼每個人的數據都不匹配；

● 我們無法在利用自身規模經濟優勢的同時保持對數據的敏銳；

● 我們需要自助服務應用程序來讓企業對數據進行實驗並加快開發進程；

● 我們需要獲得更具預測性的麯綫以確保長期成功。

為瞭真正解決當今企業的數據問題，他們希望找到一種方法來幫助企業實現他們所尋求的成功。這不是一個一成不變的過程，而是一種敏捷且利用數據和分析來推動競爭優勢的方法。

當兩個視角非常不同的人聚在一起解決一個大問題的時候，結果非常令人神往。本書源自兩位領域內著名的影響者：一位是長期從事分析實踐的天睿公司首席運營官，另一位是學術研究員和顧問。他們一起創建瞭一個強大的框架，各種類型的企業都可以用它來把分析能力、商業實踐和人力動態結閤起來，從而改變目前的運營方式。

內容簡介

本書介紹瞭企業如何麵對大數據時代數據量龐大、增長迅猛、種類多樣的現實境況，闡述瞭由數據驅動，以客戶為中心，幫助企業獲取商業洞察力，並且將之轉化為執行力，創造商業價值的方法，幫助企業在當今數據驅動的市場中更好地生存和獲得競爭優勢。書中介紹的是一種利用數據和數據分析來驅動競爭優勢的敏捷方法，一個用於分析能力、成熟度和敏捷度的新模型。無論是建立下一代數字化戰略，搭建數據實驗來探索深度神經網絡，還是對訪問自己公司的KPI加以控製，本書都非常有參考價值。

本書是為各類商業專業人士編寫的。企業中任何與數據收集、分析和應用有關的角色都可以閱讀本書，不隻是高級技術人員和數據科學傢，還包括業務用戶以及任何在職位描述中有“分析師”字樣的專業人士。

作者簡介

奧利弗·拉茨伯格（Oliver Ratzesberger）

天睿公司（Teradata）首席運營官。在入職天睿公司之前，他曾在eBay工作過7年，期間領導瞭eBay的數據倉庫和大數據平颱項目。他在開源創業方麵也有著豐富的經驗。他於2013年初加入天睿公司，擔任天睿公司軟件研發團隊的leader。在擔任首席運營官之前，他作為公司研發部門負責人，負責管理全球超過1900名技術人員。

莫漢伯·索尼（Mohanbir Sawhney）

麥考密剋基金會的技術主席，同時也是美國西北大學凱洛格管理學院技術與創新研究中心主任及營銷學教授。他是全球知名的創新、戰略營銷和新媒體領域的學者、導師、顧問和演說傢。他目前專注於現代營銷、有機發展與業務創新方麵的研究和教學。他為眾多的全球2000強公司及多國政府提供谘詢和演講，撰寫瞭6本管理方麵的書籍，並在知名的學術期刊和管理類齣版物上發錶數十篇有影響力的文章。

目錄

目　錄

第　1章 重塑企業　1

破壞與決策　3

思科的自我破壞：有意為之且大規模　4

可持續型自我破壞　5

分析痛點與自助服務變革　7

訪問與控製　9

必要的演進　12

融會貫通　13

第　2章 充分利用膨脹的數據宇宙　15

數據宇宙：以指數方式擴展新資源　17

改變遊戲規則的能力　21

齣於善意的混亂　22

數據集市及其不滿　23

解決方案？“領英式分析”　25

迴到eBay：完成分析指令　27

第3章　敏捷數據平颱　30

在規模化擴展中保持敏捷性　31

對瀑布方法論的反思　33

敏捷分析　34

通過虛擬數據集市在企業內傳播敏捷　36

虛擬數據集市的實施　38

時間限製　39

需求更少，原型更多　40

分析之上的分析　42

采用分層數據架構來實現　43

驅動汽車工業的變革　45

保持大局觀　47

第4章　行為數據平颱　49

與客戶的交互如果不能做到個體化，至少要做到個性化　52

基於行為數據而建立的新成功策略　53

利用行為數據應對現實中的業務挑戰　56

行為數據無處不在　60

基於行為數據的敏捷係統　61

迴到分層數據架構中　65

收獲價值與洞察力　67

對未知的前瞻性數據標準和設計　68

第5章　協同思維平颱　71

避免“反社交化”的分析模式　73

規模化的元數據管理問題　75

規模化的協同和情景分析　76

分析洞察力的推銷　78

通過“分析之上的分析”來保持正確的價值方嚮　80

構建協同思維平颱需要時間　82

將洞察力落地為行動　84

第6章　分析應用平颱　85

將分析洞察轉化為跨組織的行動　87

來自雲模式的經驗　89

為企業打造App經濟　91

用DevOps來實現它　93

少一些ETL　95

多一些“數據聆聽”　97

邁嚮感知力　100

第7章　自主決策平颱　101

快速變更的能力　103

自動駕駛汽車……和企業　104

“係統化係統”為感知力構建基石　106

算法：自主決策的基石　107

應用算法智能的企業戰略　110

算法的“魔力”　112

“算法之上的分析”提升企業決策力　113

讓算法成為嚮感知型企業衝刺的助推器　115

敏捷性是試金石　117

第8章　實施感知型企業的過程　119

問正確的問題，不做掩飾　121

敏捷與戰略規劃並不矛盾　122

采納創業公司的思維方式，而不是大而全　124

選擇正確的內部閤作夥伴來展現價值　125

擁抱敏捷項目管理戰略　126

擁抱高並發，確保高可用　127

無縫和可重復的治理設計　128

最優化人力資源，快速行動、快速試錯、快速擴展　129

“這是文化”　130

結束語　131

數據的脈搏：企業決策的深層洞察與未來圖景 本書並非對“感知型企業”這一概念的直接解讀，也非對“數據驅動的商業決策演進”的綫性編年史。相反，它是一次深入企業決策本質的探索，一次對驅動決策背後的力量——數據——的細緻剖析，以及一次對企業在信息時代不斷重塑自身決策機製的深刻反思。它旨在揭示，在愈發復雜和動態的商業環境中，決策的“感官”是如何被訓練的，以及這種“感官”的進化如何引領企業走嚮更具前瞻性、更具韌性的發展之路。 第一章：決策的迷霧與求索 任何一傢企業，其存在的基石都是一係列持續的決策。從戰略規劃到日常運營，從市場推廣到産品研發，每一個選擇都關乎企業的生死存亡與發展壯大。然而，決策並非總是光明坦途。在信息爆炸、市場瞬息萬變的今天，企業常常麵臨“決策的迷霧”： 信息過載與決策癱瘓： 海量數據湧入，但如何從中提煉齣真正有價值的洞察，成為巨大的挑戰。無效信息如同噪音，乾擾著決策者。 經驗與直覺的局限： 傳統依賴經驗和直覺的決策模式，在麵對前所未有的復雜性和不確定性時，其有效性大打摺扣。一次錯誤的直覺，可能導緻巨大的損失。 預測的挑戰與風險： 商業世界充滿變數，對未來的準確預測似乎遙不可及。如何衡量和管理預測的不確定性，是決策者必須麵對的難題。 組織慣性與創新阻力： 固有的流程、思維模式和組織文化，往往會阻礙企業對新信息和新模式的接受，使得決策機製僵化。 麵對這些挑戰，企業一直在“求索”更有效的決策方式。這種求索，不僅是對工具和技術的追逐，更是對決策思維和組織能力的深刻反思。本書將從這一曆史性的視角切入，探討企業在漫長的商業實踐中，如何一步步擺脫決策的迷霧，尋找通往更清晰、更明智決策的路徑。 第二章：數據：決策的“觸角”與“神經” 如果說決策是企業的大腦，那麼數據便是其最為關鍵的“觸角”和“神經係統”。它們延伸至市場的每一個角落，感知著客戶的需求，洞察著競爭對手的動嚮，監測著內部運營的效率，預測著宏觀經濟的變化。 數據：從“原始信號”到“洞察之源”： 本章將追溯數據在企業中的演變。從早期簡單的報錶和統計，到如今多維度、實時性的海量數據。我們將探討如何將原始、零散的數據，轉化為具有 actionable insights 的洞察。這涉及到數據的采集、清洗、整閤、分析等一係列復雜而精細的過程。 數據采集的廣度與深度： 企業的數據來源日益多元，不僅有傳統的交易數據、財務數據，還包括用戶行為數據、社交媒體數據、物聯網數據、地理位置數據等等。理解這些數據的來源、質量和潛在價值，是有效利用它們的第一步。 數據分析的維度與技術： 從描述性分析到診斷性分析，再到預測性分析和規範性分析，數據分析的技術也在不斷進步。本章將介紹不同層次的數據分析方法，以及它們如何為決策提供不同維度的支持，從“發生瞭什麼”到“為什麼會發生”，再到“將要發生什麼”以及“應該做什麼”。 構建企業的數據“感官”： 企業的“感官”並非天生，而是通過係統性的建設來獲得的。這包括建立強大的數據基礎設施、培養數據人纔、營造數據驅動的文化，以及開發靈活的數據分析工具。隻有當數據真正滲透到企業運營的各個環節，纔能稱之為擁有瞭敏銳的數據“感官”。 第三章：決策的“神經網絡”：連接與賦能 將數據轉化為洞察，隻是決策鏈條的一部分。更關鍵的是，如何將這些洞察有效地傳遞、融閤，並最終轉化為切實的行動。這需要構建一個強大的“決策神經網絡”，將數據、分析、業務部門和決策者緊密連接起來。 打破數據孤島，實現信息互聯： 傳統企業中，數據往往分散在不同的部門和係統中，形成“信息孤島”。構建統一的數據平颱和共享機製，是打通“神經網絡”的關鍵。 分析與業務的“共振”： 數據分析並非獨立於業務的“技術活動”，而是需要與業務場景深度融閤。本章將探討如何讓數據分析師與業務人員協同工作，確保分析結果能夠準確反映業務需求，並能被業務人員理解和采納。 可視化與交互式決策： 復雜的分析結果需要以直觀、易懂的方式呈現。數據可視化技術能夠幫助決策者快速把握趨勢、識彆異常，並進行交互式的探索。 自動化與智能輔助決策： 在某些領域，數據驅動的決策甚至可以實現自動化。例如，智能推薦係統、風險評估模型等。本章將探討如何在特定場景下，通過技術手段提升決策的效率和準確性，實現決策的“智能化”。 第四章：從“反應式”到“預見式”：決策的進化軌跡 企業決策的演進，是一個從“反應式”到“預見式”的深刻轉變過程。過去的決策往往是被動應對，而未來的決策則需要主動預測和引領。 “事後諸葛亮”的局限： 傳統的決策模式，往往是在問題發生後纔采取措施，這使得企業錯失良機，或難以挽迴損失。 “大數據預測”的潛力： 通過分析曆史數據和實時數據，企業可以更早地發現潛在的趨勢和風險。例如，通過客戶行為數據預測流失風險，通過市場數據預測産品需求變化。 場景化決策的構建： 真正的“預見式”決策，是能夠根據不同的業務場景，快速調用相應的數據和分析能力，做齣最優選擇。這需要企業擁有靈活的數據分析框架和快速響應機製。 “人工智能”的角色： 人工智能技術，特彆是機器學習和深度學習，在增強企業的“預見式”決策能力方麵發揮著越來越重要的作用。它們能夠從海量數據中學習復雜的模式，進行更精準的預測，甚至能夠為決策者提供行動建議。 第五章：企業文化的“重塑”：數據驅動的基因 技術和工具的引入，隻是“數據驅動”的錶象。真正的變革，在於企業內部文化的重塑。 建立“數據素養”： 每一個員工，無論其崗位如何，都應具備基本的數據素養，能夠理解數據的重要性，並嘗試利用數據來指導工作。 鼓勵“數據實驗”： 創造一個鼓勵嘗試、容忍失敗的環境，讓團隊可以基於數據進行小範圍的實驗，不斷優化決策。 領導層的“數據承諾”： 企業領導者的承諾是推動數據文化最重要的驅動力。他們需要身體力行，將數據作為決策的重要依據，並持續投入資源支持數據化轉型。 組織的“敏捷性”： 在快速變化的市場中，組織需要具備高度的敏捷性，能夠快速響應新的數據信號，並及時調整決策方嚮。 第六章：挑戰與未來：數據驅動的邊界與無限可能 盡管數據驅動的決策帶來瞭巨大的潛力，但我們也必須認識到其中存在的挑戰和局限。 數據的“偏見”與“倫理”： 數據本身可能包含曆史遺留的偏見，如果未經處理直接用於決策，可能會加劇不公平。數據的隱私和安全問題，也是必須審慎對待的。 “黑箱”的睏惑： 某些高級的算法模型，其決策過程可能難以解釋，這會給決策者帶來“黑箱”的睏惑，降低信任度。 “人的因素”的不可替代： 盡管數據能夠提供強大的支持，但最終的決策仍需要人的智慧、經驗、判斷和價值觀。 數據驅動的“新前沿”： 本章將展望數據驅動決策的未來，例如，更高級的因果推斷、更智能的模擬仿真、以及人工智能與人類智慧的更深層融閤，將如何進一步拓展企業決策的邊界，創造齣無限可能。 本書將通過深入的分析、生動的案例和前瞻性的思考，引導讀者理解企業決策的深層邏輯，以及數據在這個過程中的核心作用。它並非提供一套現成的“秘籍”，而是希望激發讀者對自身企業決策機製的思考，探索如何在信息時代的浪潮中，構建更加敏銳、更加智能、更加麵嚮未來的決策能力。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書，首先吸引我的是它對“演進”一詞的強調。這暗示著企業的數據化轉型並非一蹴而就，而是一個循序漸進、持續發展的過程。我猜想，書中可能會詳細描繪企業在數據驅動決策道路上經曆的不同階段，從最初的數據收集和基礎分析，到更深層次的預測性分析，再到最終的機器學習和人工智能驅動的自動化決策。每一個階段都有其獨特的挑戰和機遇。我很好奇，作者會以怎樣的案例來佐證這些演進的階段？是提及一些知名企業如何從早期的數據應用逐步走嚮成熟，還是會構建一個通用的模型來指導不同規模和類型的企業？“感知型企業”這個概念讓我聯想到，企業需要建立一種內在的“神經係統”，能夠敏銳地捕捉來自內外部的各種信號。這是否意味著需要強大的數據基礎設施，包括數據倉庫、數據湖，以及高效的數據治理體係？而且，這種“感知”能力需要轉化為 actionable insights，即能夠指導具體行動的洞察。我希望書中能給齣一些具體的指導，比如如何構建儀錶盤、如何設計A/B測試，以及如何利用數據洞察來調整營銷策略、優化産品設計、提升運營效率等等。我特彆關注的是，在數據驅動決策的過程中，如何平衡數據的客觀性與人的主觀判斷？畢竟，人纔是最終的決策者，數據隻是輔助工具。書中是否會探討如何培養具備數據素養的領導者和團隊，以及如何建立一種鼓勵數據驅動文化的企業氛圍？

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《感知型企業：數據驅動的商業決策演進》給我的感覺是，它探討的是企業在現代商業環境中，如何通過數據來提升其“反應能力”和“適應能力”。“感知”二字，讓我聯想到企業需要具備像人類一樣，對外界信息進行收集、理解和判斷的能力，而這種能力的基礎必然是強大的數據分析能力。“數據驅動的商業決策演進”則進一步點明瞭本書的關注點，即企業如何逐步深化和優化其基於數據的決策模式。我非常期待書中能詳細闡述，在“感知”到“決策”的這一鏈條中，有哪些關鍵的環節和技術。例如，企業如何纔能有效地進行數據收集和整閤，如何從海量數據中提取有價值的信息，以及如何將這些信息轉化為可執行的商業策略。我希望作者能通過生動的案例，展示不同類型的企業是如何一步步實現數據驅動決策的“演進”，例如，從最初的描述性分析，到診斷性分析，再到預測性分析，直至規範性分析。此外，我尤其關注書中是否會探討，在數據驅動決策的過程中，如何建立有效的反饋機製，以不斷優化決策的準確性和效率。這本書的意義，在於它能否為企業提供一套清晰的路綫圖，幫助它們擺脫數據應用的初期睏境，真正實現數據的價值最大化，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

“感知型企業”這個詞語，在我看來，不僅僅是技術上的先進，更是一種企業戰略和思維模式的革新。它暗示著企業需要構建一種能夠“思考”的能力，能夠像生物體一樣，對外部環境的變化做齣及時的、有針對性的反應。而“數據驅動的商業決策演進”則為這種“感知”提供瞭實現的路徑。我非常好奇，書中會如何闡述“演進”的邏輯。這是否意味著企業需要從一個基礎的數據應用階段，逐步過渡到更高級的智能化決策階段？在每個階段，企業需要具備哪些關鍵能力？例如，數據采集與整閤能力、數據分析與洞察能力、以及將洞察轉化為行動的能力。我期待書中能分享一些關於如何構建企業級數據中颱的經驗，或者關於如何利用人工智能和機器學習來提升決策的智能化水平的案例。特彆地，我希望作者能夠深入探討，在“感知”和“決策”之間，究竟需要哪些技術支撐和組織保障。例如，數據治理的重要性，數據人纔的培養，以及企業內部跨部門協作的機製。我相信，這本書的價值將體現在它能否為企業提供一套完整的解決方案，幫助它們真正實現從“被動響應”到“主動引領”的戰略轉型，成為一個真正能夠“感知”並“決策”的智能體。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《感知型企業：數據驅動的商業決策演進》本身就傳遞瞭一種前沿和深刻的理念。我期望它不僅僅是停留在理論層麵，而是能夠提供真正具有實踐指導意義的內容。我推測，書中會對“感知”這個概念進行多維度的解讀。它可能不僅僅指對市場趨勢的感知，更包括對企業內部運營效率、供應鏈風險、員工滿意度乃至於競爭對手動嚮的全麵感知。而“數據驅動的商業決策演進”則是我最期待的部分。我希望作者能為我們揭示，當數據不再是簡單的報錶，而是能夠實時反饋、深度洞察的“活”的資産時，企業的決策模式會發生怎樣翻天覆地的變化。這是否意味著決策過程將更加敏捷，反應速度更快，能夠及時捕捉轉瞬即逝的市場機會，或是規避即將到來的風險？我希望書中能提供一些關於數據科學在企業決策中扮演角色的具體解析，比如預測模型如何幫助企業預判需求，關聯分析如何發現新的銷售機會，文本挖掘如何理解用戶反饋等等。同時，我也關心，在數據驅動決策的過程中，倫理和隱私問題如何被妥善處理？企業如何在利用數據的同時，保護用戶隱私，建立信任？這本書的價值，我認為在於它能否為那些在數字化轉型道路上迷茫的企業，指明方嚮，提供方法論，幫助它們從“數據存在”走嚮“數據賦能”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上“感知型企業”這幾個字就深深吸引瞭我，立刻勾起瞭我探究的興趣。在當今瞬息萬變的商業世界裏，企業如何纔能“感知”到市場的脈搏，用戶的需求，甚至是潛在的危機？而“數據驅動的商業決策演進”則進一步點明瞭核心議題——數據不僅僅是冰冷的數字，而是企業實現智能決策的燃料。我非常期待書中能夠深入剖析“感知”的機製，例如，企業可以通過哪些技術手段（可能是物聯網、傳感器、用戶行為分析等）來實時捕捉外界信息？這些信息又是如何被整閤、清洗、轉換，最終轉化為可供分析的數據集的？我希望作者能詳細闡述數據驅動決策的“演進”過程，這不僅僅是簡單地從經驗決策轉變為數據決策，而更應該是一種螺鏇上升的模式，即通過數據決策不斷優化企業策略，再由優化後的策略産生新的數據，形成一個良性循環。書中是否會提及不同行業在數據驅動決策上的側重點和差異？比如，零售業可能更關注用戶購買習慣分析，而製造業則可能側重於生産過程的優化。我特彆想知道，在從“感知”到“決策”的過程中，是否存在一些關鍵的瓶頸和挑戰，例如數據孤島、人纔短缺、技術實現成本過高，以及如何剋服這些挑戰。這本書的價值在於，它能否為企業提供一套切實可行的框架，幫助它們真正擁抱數據，實現從被動反應到主動齣擊的轉變。