數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)
定 價：89 元
叢書名：數(shù)字化轉(zhuǎn)型系列
- 作者：[美]托馬斯·埃爾(ThomasErl),[美]羅杰·斯托弗斯(RogerStoffers)
- 出版時間：2022/5/1
- ISBN：9787111739050
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：F272.7
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
本書分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案四部分。
第一部分闡述了什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么導(dǎo)致了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。
第二部分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)要素，包括實(shí)現(xiàn)以客戶為中心、數(shù)據(jù)智能、智能決策。
第三部分簡要介紹了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)簡介和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡介。
第四部分給出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案，剖析了一個以客戶為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案實(shí)例的業(yè)務(wù)場景，包括理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案和剖析以客戶為中心的解決方案。
本書描述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的常見驅(qū)動因素、目標(biāo)和益處，以便讀者能夠理解為什么需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型。作者又進(jìn)一步以客戶為中心，闡述了可應(yīng)用于推進(jìn)這種復(fù)雜業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，并用一個實(shí)際案例研究貫穿全書。
本書用通俗易懂的語言闡述數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素、實(shí)現(xiàn)要素、關(guān)鍵技術(shù)和解決方案。下面簡要介紹本書的組織結(jié)構(gòu)、涵蓋和未涵蓋的主題，以及在所有章節(jié)中使用的體例。
本書的組織結(jié)構(gòu)
本書分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案四部分。
第一部分包括第1～4章，分別闡述了什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么導(dǎo)致了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。
第二部分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)要素，包括第5～7章。
第三部分簡要介紹了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，包括第8章和第9章。
第四部分給出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案，剖析了一個以客戶為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案實(shí)例的業(yè)務(wù)場景，包括第10章和第11章。
本書涵蓋的內(nèi)容
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是什么，何時應(yīng)用以及如何應(yīng)用。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何出現(xiàn)的以及為什么出現(xiàn)。
成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)的商業(yè)目標(biāo)和收益。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及的挑戰(zhàn)和風(fēng)險。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型與以客戶為中心的關(guān)系。
數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)智能的作用和重要性。
手動和自動決策的作用和重要性。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案如何獲取數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能。
如何在現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)現(xiàn)以客戶為中心。
本書未涵蓋的內(nèi)容
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的安全問題。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型對組織結(jié)構(gòu)和文化的影響。
管理和治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
本書體例
本書用藍(lán)色表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案相關(guān)圖和表，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型參與者的符號，包括組織、解決方案、人員、技術(shù)、產(chǎn)品等，如圖A所示。
圖A
此外，轉(zhuǎn)換箭頭通常用于展示場景的進(jìn)展，或者比較之前和之后場景，如圖B所示。如果之后場景展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用，則使用圖B中上圖藍(lán)色過渡箭頭。如果不涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型，則使用圖B中下圖所示的灰色箭頭。
圖B
注釋：經(jīng)常會區(qū)分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化優(yōu)化。當(dāng)目標(biāo)主要是改善現(xiàn)有的業(yè)務(wù)運(yùn)營、產(chǎn)品和服務(wù)時，則使用后者。當(dāng)一個企業(yè)打算數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，目標(biāo)通常也是將新的模式引入企業(yè)并推出新的產(chǎn)品和服務(wù)。為簡單起見，本書中僅使用數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個術(shù)語。
閱讀向?qū)?正如本書所解釋和展示的那樣，以客戶為中心是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心，以形成組織與客戶之間的良好關(guān)系。實(shí)現(xiàn)以客戶為中心是要盡可能使客戶體驗(yàn)溫暖和易于訪問。為了將其付諸實(shí)踐，本書引入圖C所示的圖標(biāo)，來作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的友好向?qū)�，以突出和總結(jié)關(guān)鍵主題。
圖C
作者簡介：
托馬斯·埃爾（Thomas Erl）
作為Arcitura Education的創(chuàng)始人和總裁，領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了國際認(rèn)可的、供應(yīng)商中立的培訓(xùn)和認(rèn)證計(jì)劃的課程體系，包括100多門課程、90多個Pearson VUE考試和40多個認(rèn)證途徑，涵蓋數(shù)字化轉(zhuǎn)型、機(jī)器人流程自動化（RPA）、DevOps、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、容器化、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（AI）、網(wǎng)絡(luò)安全、面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析等主題。
羅杰·斯托弗斯（Roger Stoffers）
TOGAF認(rèn)證的企業(yè)架構(gòu)師，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和集成充滿熱情。Roger在電信、政府和金融行業(yè)的組織中工作（包括與組織合作），在跨國組織中積累了25年的經(jīng)驗(yàn)。他曾擔(dān)任數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型倡議的首席和主導(dǎo)企業(yè)域架構(gòu)師，強(qiáng)調(diào)客戶關(guān)系和分布式環(huán)境。
譯者簡介：
方志剛，研究興趣包括數(shù)字化工廠、智慧企業(yè)和工業(yè)4.0愿景。從1995年加入IBM咨詢服務(wù)部(前身為普華永道咨詢)起，他在北京、美國費(fèi)城、上海等分公司歷任顧問、高級顧問、首席架構(gòu)師、咨詢總監(jiān)等職，專注于為制造業(yè)、鋼鐵、石油行業(yè)等大客戶提供信息化規(guī)劃、咨詢和實(shí)施服務(wù)，主要服務(wù)過的客戶包括中航工業(yè)、航天科工、中國石油、中海油、上海汽車、寶鋼、海爾、青島四方等等，并具有美國和日本實(shí)施大型IT項(xiàng)目工作經(jīng)驗(yàn)。方志剛曾獲得北京科技大學(xué)管理信息系統(tǒng)學(xué)士和碩士學(xué)位。
目 錄
前言
第一部分 數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素
第1章 理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型 2
1.1 業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)和人員 4
1.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù) 4
1.1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù) 6
1.1.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù) 7
1.1.4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人員 8
1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案與組織 10
第2章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)驅(qū)動因素 11
2.1 適應(yīng)快速變化的市場，實(shí)現(xiàn)市場增長 12
2.2 提高組織敏捷性與業(yè)務(wù)一致性 15
2.3 擺脫低效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)智能 19
2.4 提升自動化能力與生產(chǎn)力 21
2.5 改善客戶體驗(yàn)，提升客戶信心 24
第3章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動因素 31
3.1 強(qiáng)有力和多樣化的數(shù)據(jù)獲取 32
3.2 數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 34
3.3 高級自動化技術(shù) 35
3.4 自主決策 36
3.5 集中化、可擴(kuò)展、彈性的IT資源 37
3.6 不可變的數(shù)據(jù)存儲 39
3.7 多體驗(yàn)訪問 40
第4章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險和挑戰(zhàn) 42
4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量差和數(shù)據(jù)偏差 43
4.2 數(shù)字化數(shù)據(jù)增加，易受攻擊的風(fēng)險增加 44
4.3 抵制數(shù)字文化 46
4.4 過度自動化的風(fēng)險 47
4.5 難以治理 48
第二部分 數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素
第5章 實(shí)現(xiàn)以客戶為中心 52
5.1 產(chǎn)品 53
5.2 客戶 53
5.3 產(chǎn)品中心模型與客戶中心模型的關(guān)系 55
5.4 交易價值與關(guān)系價值行為 56
5.5 面向客戶與以客戶為導(dǎo)向的行為 58
5.6 關(guān)系價值和溫暖度 60
5.6.1 溝通中的熱情 61
5.6.2 主動提供熱情服務(wù) 62
5.6.3 給客戶獎勵 64
5.6.4 超越客戶期望 65
5.7 單渠道、多渠道和全渠道的客戶交互 66
5.8 客戶旅程 69
5.9 客戶信息與客戶檔案 70
第6章 數(shù)據(jù)智能 76
6.1 數(shù)據(jù)來源 77
6.1.1 組織數(shù)據(jù) 78
6.1.2 第三方數(shù)據(jù) 78
6.1.3 創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)智能 79
6.2 常見數(shù)據(jù)類型 79
6.2.1 運(yùn)營數(shù)據(jù) 80
6.2.2 客戶數(shù)據(jù) 82
6.2.3 社交媒體數(shù)據(jù) 82
6.2.4 公共數(shù)據(jù) 83
6.2.5 私營數(shù)據(jù) 84
6.3 數(shù)據(jù)獲取方法 84
6.3.1 手動輸入數(shù)據(jù) 85
6.3.2 自動輸入或獲取數(shù)據(jù) 85
6.3.3 捕獲遙測數(shù)據(jù) 85
6.3.4 信息數(shù)字化 86
6.3.5 數(shù)據(jù)輸入 88
6.4 數(shù)據(jù)利用 88
6.4.1 分析和報告 89
6.4.2 自動化決策 90
6.4.3 解決方案輸入 90
6.4.4 機(jī)器人驅(qū)動的自動化 90
6.4.5 模型訓(xùn)練和再訓(xùn)練 90
6.4.6 保留歷史記錄 91
第7章 智能決策 92
7.1 條件自動化決策 93
7.2 計(jì)算機(jī)輔助決策 94
7.3 智能自動化決策 94
7.3.1 直接驅(qū)動的自動化決策 97
7.3.2 定期自動化決策 98
7.3.3 實(shí)時自動化決策 99
7.4 計(jì)算機(jī)輔助決策與智能自動化決策 100
第三部分 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)
第8章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)簡介 104
8.1 云計(jì)算 105
8.1.1 云計(jì)算實(shí)踐 106
8.1.2 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 110
8.2 區(qū)塊鏈 111
8.2.1 區(qū)塊鏈實(shí)踐 112
8.2.2 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 119
8.3 物聯(lián)網(wǎng) 120
8.3.1 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 121
8.3.2 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐 125
8.3.3 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 127
8.4 機(jī)器人流程自動化 128
8.4.1 機(jī)器人流程自動化實(shí)踐 129
8.4.2 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 132
第9章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡介 134
9.1 大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測 136
9.1.1 大數(shù)據(jù)的5個V 138
9.1.2 大數(shù)據(jù)實(shí)踐 140
9.1.3 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 140
9.2 機(jī)器學(xué)習(xí) 141
9.2.1 模型訓(xùn)練 142
9.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐 144
9.2.3 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 147
9.3 人工智能 147
9.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 148
9.3.2 自主決策 149
9.3.3 人工智能實(shí)踐 151
9.3.4 常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 152
9.4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)總結(jié) 154
第四部分 數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案
第10章 理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案 158
10.1 分布式解決方案設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 159
10.2 數(shù)據(jù)輸入基礎(chǔ) 163
10.2.1 文件拉取 163
10.2.2 文件推送 164
10.2.3 API拉取 165
10.2.4 API推送 166
10.2.5 數(shù)據(jù)流傳輸 166
第11章 剖析以客戶為中心的解決方案 169
11.1 術(shù)語回顧 170
11.2 場景背景 171
11.2.1 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 172
11.2.2 原始的客戶旅程 172
11.2.3 業(yè)務(wù)目標(biāo) 175
11.3 提升客戶旅程 176
11.4 擴(kuò)展業(yè)務(wù)流程 178
11.5 制定未來決策 212
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