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『簡體書』数据领导力:人工智能时代数据化转型的关键路径

書城自編碼: 3507087
分類: 簡體書→大陸圖書
作 者: 王安,常莹
國際書號(ISBN): 9787301253052
出版社: 北京大学出版社
出版日期: 2020-05-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 294

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在象牙塔里,我们曾以为数据科学是一个算法,是一门语言或一种工具。但当我们进入工业界,近距离观察数据科学时才发现:从需求的收集、资源的整合,到给出一个合理的解决方案的过程竟是如此复杂。2010年至2020年刚好是数据科学激荡发展的十年,几乎每天都有新的思想、技术和资本的涌入,湍急水流中负重前行是每个从业者的常态。我是谁,我要到哪里去?这本书虽然没有给我们明确的答案,但是给了我们一个指引看看同行和前辈们在职业生涯曾经面对的困难和挑战,以及他们如何在这样一个纷繁复杂的环境下实现梦想的心路历程。接下来的十年,必将是数据科学的黄金时代,我们每个从业者的专业可能不同,背景也可能不同,但心至苦,事至盛也,我们将是这个时代的参与者和缔造者。
51Talk首席数据科学家 刘思喆
这是一本关于数据领导力的书,关于人工智能时代的书,关于数据化转型的书,关于数据化转型关键路径的书。与其他类似图书不同的是,这本书里没有任何大道理,没有说教,甚至没有太多的对错判断,它只是忠实地记录了很多事实,以及将这些事实穿插起来的精彩故事。
北京大学光华管理学院教授 王汉生
这本书完全从不同的视角,以数据从业者的亲身经
內容簡介:
《数据领导力:人工智能时代数据化转型的关键路径》以七个人物的经历为轴心,记录了不同行业数据化转型的历程,展现了数据化转型过程中的具体困境、经验和教训,说明了数据领导力发挥作用的场景和路径。
七个人物所处行业不同、职位不同,但都在实际工作中展现了领导力,并一步步推动了数据化转型的进程。他们不仅要展现数据价值,还要影响周围的人,帮助组织接受数据化的理念,实现数据驱动流程的再造。每一步他们都有目标,都会尝试和反思,无论是成功还是失败,读者参照自己的切实场景,都能有所收获和借鉴。
希望本书可以帮助读者跨越数据技术和商业价值之间的鸿沟,为人工智能时代的数据化转型提供切实的帮 助。本书适合人工智能、数据分析方向的从业人员,同时也适合企业的管理者、变革者,以及对数据化转型感兴趣的大众读者。
關於作者:
王安,在数据决策领域深耕15年,曾为工行、建行、光大、太平洋保险等大中型金融公司提供数据化咨询服务。曾作为数据负责人,帮助钱方好近公司建立公司级数据驱动运营体系,推广数据文化。后联合创办布本智能公司,服务中国银联、一汽大众等企业。现专注于帮助企业和学校培养数据决策和金融科技人才,推广数据决策理念与方法。
常莹,狗熊会高级研究员、课程开发总监,狗熊会在线实习项目负责人。西安欧亚学院特聘教师;北京大学光华管理学院商务统计硕士;专注互联网数据分析与价值实现,曾服务于阿里巴巴集团、美丽联合集团、宝宝树等企业。
目錄
01 见证者小R 1
02 数据助力创业企业成长吴形 24
03 与客户一同成长叶茂 50
04 信用卡中心的年轻人林旭 76
05 数据驱动风险管理蒙田 98
06 数据产品经理之路程易 118
07 面向未来的首席数据官陆哲 140
內容試閱
领导力是管理者充分利用资源达成目标的一种能力,无论是组织发展还是人才自身发展,领导力都是成功的关键因素之一。近几年来,大数据人工智能等概念相继火爆,带动数据科学产业有了一日千里的发展。这个行业的从业者、希望从数据中找到发展新契机的组织,都面临着如何培养数据领导力的问题,他们都希望通过数据使人们的工作变得更有效率,使人们取得更好的成果。
我们两位作者在不同的行业从事数据工作多年,在成长的过程中经历过很多迷惘。在与同行们的交流中,我们发现自己的困惑并非个例,无论是资深的前辈还是刚入行的年轻人,很多人都曾有过和我们类似的困惑。比如,在某个特定的业务环境中,数据人才或团队要如何做才能充分发挥数据的价值?又如,我们应该如何规划自己的职业生涯?再如,如何带动整个企业实现全面数据化转型?
在我们职业生涯的早期,由于数据科学行业在国内尚处于萌芽阶段,要与前辈和同行交流比现在困难得多。我们不得不一路懵懂试错而来,走过许多弯路,积累了一些教训和有限的经验,特别希望将它们分享给整个行业,以期后来者以此为基础继续前进,这就是我们写作这本书的初衷。我们很幸运地找到了许多志同道合的朋友,他们愿意分享自己的故事。他们的许多思考和总结,对于解决组织在数据化转型过程中经常遇到的典型问题非常有借鉴意义。
这些受访者所处的行业不同、担任的职位不同,但都在自己的岗位上展现出了非凡的数据领导力,并且引领着企业的数据化转型进程不断加深。有的受访者一直专注于数据专业工作,通过不断的努力和积累成为团队骨干和管理者,一手建立起数据团队在公司中的影响力;有的受访者转岗加入了业务部门,将自己从数据中整理出的构想逐一验证落实;有的受访者在大公司的广阔平台上施展才华;有的受访者则迷恋创业阶段的想象空间,享受密集迎接挑战的快感;有的受访者选择服务于企业内部的数据部门,从组织内部发起数据文化和工作习惯的变革;有的受访者选择了第三方数据服务公司,与客户共同成长,帮助客户实现和深化数据化转型。
为了更集中地展现行业中的各种典型问题,我们对受访者的经历进行了一定程度的整合,最后呈现给读者的是数据价值实现工作中的七个典型角色,每个角色的故事其实都是一组职业经历相似的同行的群像。这七个典型角色的主要背景如下。
第一章:小R,数据科学行业十几年来发展的见证者,商业数据分析师,加入过多个行业,服务过大中小型公司。
第二章:吴形,互联网创业公司的首席数据分析师,通过数据帮助创业企业快速学习和成长。
第三章:叶茂,服务于业界知名的数据服务提供商,通过数据项目帮助企业客户完成数据化转型。
第四章:林旭,银行信用卡中心的数据分析团队负责人,见证了传统行业在实现数据化转型过程中的困扰与成就。
第五章:蒙田,互联网金融公司的首席风险官,需要在瞬息万变的行业背景下,建立数据驱动型的风险管理业务流程、执行方法和数据文化。
第六章:程易,互联网公司的数据产品经理,主要面对如何将数据成果转化为生产力的问题。
第七章:陆哲,互联网教育公司的首席数据官,将人工智能和数据分析技术落实到驱动教育产业变革的解决方案中,同时自己也走向了数据科学从业者职业生涯的一个高峰。
数据产业发展迅速,影响范围几乎覆盖了所有重要行业和新兴领域。由于本书篇幅所限,我们记录下的典型问题和应用场景有限,难免挂一漏万。希望这本书能够抛砖引玉,为各位同行与合作伙伴提供一个契机,未来我们可以一起继续分享、共同进步。我们诚挚地期盼能听到各位读者讲述属于自己数据领导力的精彩故事。
最后,感谢数据产业高端智库狗熊会对于本书的支持。我们两位作者是狗熊会的员工和长期的合作伙伴,在本书的写作过程中,同事们为我们提供了大量生动的素材和帮助。感谢北京大学出版社的魏雪萍老师和王继伟老师,不辞辛苦地全程陪伴我们的写作过程,给予我们悉心的帮助和指点。当然,最应当感谢的还是几十位接受我们采访的同行,感谢你们的信任,你们无私地讲出自己的故事,为行业和后来者的发展夯实了路基。

 

 

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