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『簡體書』工作中的数据分析

書城自編碼: 3139138
分類: 簡體書→大陸圖書→經濟經濟學理論
作 者: [美国]托马斯?达文波特[Thomas H. Davenpo
國際書號(ISBN): 9787213086588
出版社: 浙江人民出版社
出版日期: 2018-03-01
版次: 1
頁數/字數: 228/172
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 454

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編輯推薦:
l 《工作中的数据分析》是全球杰出商业思想家托马斯达文波特智能商业五部曲之四。用数据科学装备每个决策者,使其做出更精准的决策,成就更高效的组织。
l 在数据铺天盖地的时代,《工作中的数据分析》为释放企业的数据潜力提供了一套清晰可靠的工具和路线图。
l 赛什公司创始人兼CEO吉姆古德奈特、美国零售业领导者协会桑迪肯尼迪、休斯顿火箭队总经理达里尔莫雷集体盛赞!
l 湛庐文化出品。
內容簡介:
l 在数据铺天盖地的时代,许多企业积累了大量数据,但却没能充分有效地实现其价值。全球商业思想家托马斯达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著,本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型,并用各种案例进行了详细的解读,帮助企业稳步构建数据分析能力,释放企业中的数据潜力;用数据科学装备每个决策者,使其做出更精准的决策,成就更高效的组织。
l 《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题:
如何更有效地利用数据,获取更有价值的商业洞见?
在构建数据分析能力的不同阶段,企业应该做些什么,领导者应该提供哪些支持?
如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系?
如何聘用和管理数据分析师?
關於作者:
托马斯达文波特
l 1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学,曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任,美国知名商学院巴布森学院教授。
l 流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者,多次预见商业未来,《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。
l 畅销书作家,出版了近20本管理类畅销书,被多个国家引进出版,享誉全球。


珍妮哈里斯
l 埃森哲卓越绩效研究院高级研究员,常驻芝加哥。
托马斯达文波特
l
1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学,曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任,美国知名商学院巴布森学院教授。
l
流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者,多次预见商业未来,《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。
l
畅销书作家,出版了近20本管理类畅销书,被多个国家引进出版,享誉全球。


珍妮哈里斯
l
埃森哲卓越绩效研究院高级研究员,常驻芝加哥。


罗伯特莫里森
世界知名企业顾问,拥有20多年商业研究经验。
目錄
前 言 数据力,未来企业的核心竞争力
引 言 未经检视的决策是不值得做出的
第1部分 DELTA 模型,5 要素重塑组织竞争力
01 D 高质量、无间断的数据闭环
数据立方体
独特的数据,独特的数据战略
业务需求驱动数据融合
数据并非一定要无缺陷
能被访问的数据,才是好数据
数据隐私,让数据懂你但不认识你
至关重要的数据监管
数据公司的5 大阶段
可以跳过或加速的阶段

02 E 建立大数据战略,打破企业信息孤岛
企业级视角
搭建一个好平台
从企业级视角管理数据分析师
重新定位企业

03 L 不只是CEO,人人都要有数据领导力
数据领导力5 大元素
不同阶段的领导力

04 T 数据落地,跳出你所在的行业看世界
发现转瞬即逝的机遇
进行系统性的盘点
设定你的目标
五段企业的进化路线图

05 A 数据分析师,未来稀缺的人才
4 类分析师,好决策的灵魂
要精通数据,更要精通人
全情投入的驱动力
如何激励与留住数据分析师
高效能的分析师组织架构
将数据分析师作为战略来管理
分析师的工作分配
分析师管理5 阶段

第2部分 实践数据力,成为智能商业竞先者
06让数据分析与业务流程高度融合
手工分析,还是工业化分析
三种类型的决策
分析型业务流程的好处
嵌入核心业务
4 个步骤,解决数据分析融入业务流程的难题
IT
基础架构,融合的核心
常见的7
个障碍

07营造自己的数据文化
数据文化,硬科学碰撞出的软要素
恩威并施
使用数据分析支持其他企业文化
重塑企业文化
发现障碍
竞争优势的进化

08不断在变化中评估与修正
以评估推动创新
评估战略与商业模式
重新评估数据分析的目标
评估竞争对手
对客户和合作伙伴进行评估
评估技术、数据和信息
评估和管理模型

09应对4 大挑战,破除数据化转型的障碍
寻找期初的切入点
组织并管理数据分析所需的资源
如何应对数据分析能力的供不应求
向数据分析型企业迈进

10更好的决策,更好的结果
从直觉型决策到数据化决策
以流程的方式管理决策
数据化决策,并非通向成功的惟一之路

结 语 数据分析,决战智能商业时代的关键

 

 

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