《数循环:数字化转型的核心布局》(继畅销书《决战大数据》《数据的本质》后,阿里巴巴集团前副总裁、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉重磅新作,帮助企业更好地做好数字化转型,真正实现企业的数字化变革)车品觉【文字版_PDF电子书_下载】

《数循环:数字化转型的核心布局,决战大数据,数据的本质》封面图片
书名:数循环
作者:【中】车品觉
出版社:北京联合出版公司
译者:
出版日期:2021-4
页数:310
ISBN:9787559650580
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内容简介:

为什么你功地拥有很多数据还是无法成做到数字化转型?为什么你有了数字化转型的优秀团队乃至所有技术依然会失败?因为在数据量极大丰富的时代,拥有越多数据并不一定会拥有更有竞争力的未来。因为未来的竞争核心,本质上是关于数据治理能力的竞争,而非管理能力以及技术的竞争。

继畅销书《决战大数据》《数据的本质》之后,阿里巴巴前副总裁,红杉资本中国基金专家合伙人车品觉再度推出新作。《数循环》一书将从数据战略的本质开始讲起,引出数据治理的通用法则以及数据中台的构建模型,帮助企业更好地做好数字化转型,真正实现企业的数字化变革。

如果说《决战大数据》是帮助企业玩转大数据 人工智能时代的上半场,《数据的本质》是帮助企业玩转大数据 人工智能时代的下半场,那么《数循环》就是帮助企业决胜终场的寻宝图。

作者简介:

车品觉

阿里巴巴集团前副总裁,首任阿里数据委员会会长。阿里巴巴集团前副总裁,阿里数据委员会首任会长。现担任红杉资本中国基金专家合伙人,并任职阿里巴巴商学院特聘讲座教授暨学术委员会委员,是中国信息社会50人论坛成员。2015—2017年,担任全国信息标准委员会大数据标准工作小组副组长,为国家大数据的标准化做总体规划,长期参与在政府干部及公营机构培训工作中。从2016年至今,曾先后作为大数据顾问专家服务于北京市经信委、上海巿经信委、贵阳市政府,工作方向包括智慧城市顶层设计、公共数据开放、数据流通共享及数据治理等。

中国数据化思考先行者,拥有十几年丰富的数据实战经验,致力于帮助企业进行数字化转型,并在实践中形成了独到的数据化思考及管理方式,对大数据未来趋势有着独到的见解。2014年,所领导的阿里数据团队获得“中国最佳信息化团队奖”;2017年,被国家信息中心评为“中国十大最具影响力大数据企业家”之一;2018年,荣获“中囯大数据科技领军人奖”。

曾于欧洲工商管理学院及清华大学经济管理学院进修。多年来致力于数字化转型的研究,著有畅销书《决战大数据》及《数据的本质》,译有《数据驱动的智能城市》。

目  录:

推荐序1 数循环,一种全新的思维方式

杜平

国家信息中心原党委书记、常务副主任

国家“十三五”规划专家委秘书长

推荐序2 数据要素视角下的数字化转型

马智涛

微众银行副行长兼首席信息官

引言 敏捷转型,从“以用促通”到“以通促用”

01 谁能早一步用好数循环, 谁就能最先赢得数字化转型的红利

数字化转型不全是技术活

数据战略、数据治理、数据中台,构建持续型数循环的 必经之路

堵、独、慢、漏,数据战略落地的四大阻力

数据治理精髓,切忌用短期解决方案解决系统问题

组织架构与配套激励机制,做好数据中台的前提

共享共创,提升数据中台的巅峰价值

数据思维 数字化转型是一个从错误中学习的过程

第一部分 数据战略缺位,只会局部胜而全局败

02 打通“内外视角”,构建全局化的数据战略

最致命:数字智能时代,企业数据战略缺位

最本质:企业数字化转型的战略之“道”

终局思维:企业数据战略必须基于业务战略

战略性数据是企业数据战略的前提

“从外到内”和“从内到外”,两个视角缺一不可

数据思维 从“无用—能用—有用—好用”的数据中, 建立城市的领导驾驶舱

03 做到“上下一体”,让数据战略真正落地

数据战略必不可少的“四大抓手”

数据驱动如何运作

建立数据驱动的企业组织架构

数据思维 数字化转型切入点 = 痛点解决后的影响力 × 解决痛点的概率

第二部分 数据治理6×6矩阵,学会挖掘数据所有“对”的价值

04 做好数据盘点,才能做对数据治理

结构化数据:企业中最容易搜索和组织的数据

非结构化数据:很难搜索、管理与分析的数据

半结构化数据:不符合关系数据库预期的结构数据

盘点数据资产是治理的抓手

做好数据资产盘点,实现数字化的第一步

数据思维 数据唾手可得,也可能会是最大的负担

05 布局6大模块,打造数据治理路线图

模块1 数据获取:最重要而又最容易被忽略的环节之一

模块2 数据同步处理:数据质控前置

模块3 数据部署:有序和结构化的分类组织

模块4 数据使用:“从看到用”必经的4个阶段

模块5 数据共享:打开再创新的窗口

模块6 数据重复使用、销毁、归档,晚不如早

数据思维 大数据不能包治百病

06 掌握6大通关要素, 避免数据过度治理

关键要素1 数据目的和价值:为什么需要数据,需要 什么数据

关键要素2 数据所有权,是对数据分发、获取和使用 的控制

关键要素3 数据安全性:只要转移数据,就可能有安 全隐患

关键要素4 数据隐私权:匿名数据的安全性变得越来 越重要

关键要素5 “无质量不数据”:资产化有助于价值的 穿透

关键要素6 公众认知:缺乏信任是问题的根源

解决棋盘矩阵的痛点,真正“以通促用”

数据思维 智能构建是“数据—信息—知识—智能决策” 的闭环

07 遵从3大阶段,将数循环框架推至全局

阶段1 收拢期:敢于“反地心引力”

阶段2 基础治理期:围绕数据生命周期,逐步落实

阶段3 架构成型期:数据中台的优质产出

数据思维 数字化转型全局化前必须跨越的3大陷阱

第三部分 建立数据中台,真正让数循环创造价值

08 企业中台,让隔阂的数据流动起来

数据中台建设刻不容缓

连接和共享是数据中台的核心

数据治理是数据中台的起点

数据服务促进快速创新

企业中台的“黄金法则”

完善相应的组织架构与配套的激励机制

数据思维 沉淀共性,让商业走向敏捷

09 数据专区,建立共创共享的社会生态

数字经济时代早已悄然来临

数据专区是探索“双轨循环”的最佳试验田

数据专区正悄然以各种形态引发热议

数据专区建设框架的5个要素

“区内区外”的思考,决定数据流动下产生价值的潜力

数据思维 大型跨国企业的数字化转型,成功与否在于全员是否具备数据思维

结语 从科技伦理、信息伦理到数据伦理,让数据持续循环的关键

附录1 美国大数据的发展源于“开放意识”

附录2 中国大数据发展的黄金10年

附录3 沙盒模式的全球格局探索

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