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編輯推薦：
本书提供了多种思路，探讨如何使现有的数据战略更加人性化。作者结合个人经历和专业洞察力提出一个简洁而有力的5C框架——胜任力、协作力、沟通力、创造力和道德意识——深刻揭示了数据战略人性化的一面，深入探讨了如何在组织中构建卓越的数据战略。
內容簡介：
明确定义数据战略之后，组织才能更加有效、高效地利用数据资产。本书提供了多种思路，探讨如何使现有的数据战略更加人性化。作者结合个人经历和专业洞察力提出一个简洁而有力的5C框架——胜任力、协作力、沟通力、创造力和道德意识——深刻揭示了数据战略人性化的一面，深入探讨了如何在组织中构建卓越的数据战略。本书共7章，第1章开宗明义地提出了数据战略5C框架；第2~6章逐项深入解读5C框架的核心维度；第7章以问卷的形式给出了行动指南。本书对所有数据管理者都极具价值，它不仅适合资深专家，也适合行业新手。对于希望采用以人为本的方法来重塑其数据战略并实现真正可持续成功的人士而言，本书是一本之作。
關於作者：
冯天凯（Tiankai Feng）国际知名的数据战略专家与企业数字化转型思想领袖，现任Thoughtworks全球数据与人工智能战略总监（Global Director for Data & AI Strategy），同时兼具作家、TEDx国际演讲人及DGIQ 2023年度峰会主旨演讲嘉宾等多重专业身份。冯天凯先生深耕数据分析、治理及战略规划领域十余年，始终致力于推动数据价值创造与人文关怀的深度融合。其开创性的“数据艺术化”实践尤为瞩目——通过将音乐创作、数据可视化表情包等艺术形式创新性融入数据传播，成功革新传统数据呈现范式，将复杂的数据逻辑转化为公众可感知的文化符号。这一跨学科探索已在全球数字化转型领域引发持续关注。
目錄
赞誉致谢推荐序译者序前言第1章 数据战略5C框架第2章胜任力（Competence）2.1数据素养与商业洞察能力2.2从理论到实践之不忘所学2.3“企业大学”贯通理论与实践2.4领导技能不等于专业知识2.5自信在能力塑造中的利弊2.6数据工作涉及的“角色帽子”2.7职业发展路线与岗位转换2.8人力资源是关键合作伙伴第3章 协作力（Collaboration）3.1如影随形：协作力与人才生命周期3.2捷径误区：简捷的不一定是正确的3.3正确的事：质量的共识化与自动化3.4价值共创：数据协作的第三种选择3.5生命之环：数据生命中的关键角色3.6追随痛感：以影响为驱动力的方法3.7追本溯源：引发数据问题的三剑客3.8追光而行：数据宗旨指导战略选择3.9步步为营：志存高远不忘脚踏实地3.10响应变化：临时请求与需求管理3.11提振士气：即时激励阶段性进展3.12取长补短：充分发挥社区的效用3.13以身作则：为数据文化树立榜样3.14无信不立：信任感的传递与强化第4章 沟通力（Communication）4.1构建组织和个人层面的价值框架4.2讲述故事以获得认同并减少阻力4.3运用幽默的艺术来增强影响力4.4通过识别角色管理利益相关者4.5事前预防用于纠正“行动谬误”4.6反馈作为衡量成功的一种方式4.7现实的乐观主义与有毒的积极性4.8有意识的沟通需要提前规划第5章 创造力（Creativity）5.1要理解创造力的多样性5.2为创造力营造有利环境5.3将创造力视作一块肌肉5.4将反思作为灵感的源泉第6章道德意识（Conscience）6.1乐观是积极求变的催化剂6.2数据风险的四大关键类型6.3跨职能监督强化道德意识6.4关注多样性、公平性和包容性6.5数据的可持续性创造美好未来第7章 付诸行动结束语参考文献
內容試閱
我们共同拥有的人性是我们所有角色和互动的基石。无论是作为读者、客户、利益相关者、供应商、合作伙伴、同事，还是我们试图分析其数据的客户，我们都是情感丰富、行为复杂的人类。在追求分析型、理性的、基于事实的决策——即所谓的数据驱动型决策——的过程中，我们往往忽视了人类情感的复杂性及其不可预测性。简而言之，创造一个完全中立和客观的真相是一项不可能完成的任务。尽管如此，我们仍然倾向于将数据和分析视为实现“基于事实的决策”的唯一途径，并将数据视为终极的、无可争议的真相。在数据的生命周期中，从收集到处理、转换、消费和解释的每一个环节，人类的决策都在不断地引入偏见。机器学习和人工智能等尖端技术不仅可能放大这些偏见，还可能加速这些偏见性结论的应用，同时使它们变得更加不透明。此外，人类固有的特质也常常导致在领导、管理和指导数据团队及职能时出现效率低下的问题。我们往往未能深入挖掘并解决根本问题，而是急于得出需要进一步重组或更换公司高层领导的结论。传奇的人权活动家玛雅·安吉罗（Maya Angelou）曾经深刻地指出：“我深刻地认识到，人们可能会忘记你说过的话和做过的事，但他们永远不会忘记你带给他们的感受。”当我们回顾与我们合作过的每一个人时，这一观点的深刻性变得愈发明显。我们更有可能记住他们的举止和个性，而非他们说过的具体话语或采取的具体行动。因此，我们应当重新评估数据战略中的“人”因素，不再将其视为潜在的弱点，而是开始将同理心、同情心以及对人类动机的深刻理解等人类特质融入其中。这种转变不仅有助于我们构建更为全面和有效的数据战略，而且能增强我们与数据互动时的人性化体验。数据如今受到了前所未有的关注，这主要归结于以下几个因素。1)数字化转型的加速：这不仅加快了数据项目的运行速度，也增加了其复杂性。2)数据素养与数据民主化的进步：这使得组织内的个人能够利用数据创造有趣的新项目，但也可能导致数据使用透明度的降低。3)政府机构对人工智能风险的认识：政府机构开始认识到与人工智能相关的风险，并着手通过制定法规来规范企业行为。4)新兴技术的重大进展：诸如人工智能、云存储等技术的发展，使得数据处理能力变得前所未有地强大。所有这些趋势表明，数据处理应更加审慎、有序和安全。换句话说，我们需要一个数据战略，以降低风险，同时最大化收集、分析和使用数据的收益。人员、流程和技术三者必须协同工作，数据战略才能发挥效力。然而，与人打交道是最具挑战性但也是最具成就感的部分。从个人经验来看，让一群人共同努力实现同一目标，比发布一个新的仪表板功能更有成就感。每个人都是独一无二的，由我们独特的家庭背景、成长经历和生活体验塑造而成。我出生在德国，父母是中国移民，他们来到德国攻读工程学博士学位，后来决定永久定居。在成长过程中，我常常是学校或任何社区中唯一的亚洲面孔，因此我变得外向、喧闹且幽默，以打破人们对亚洲人的刻板印象，更容易融入其中。在我的整个童年（实际上，即使现在作为成年人也是如此），我一直在德国人和中国人之间经历着身份危机。我不仅经常被问到更像中国人还是德国人，常常还会被以“另一种身份”来评判。例如我不准时，就被认为不够德国；如果我乒乓球打得不够好，就被认为不够中国。这让我在任何环境中都感到像个外人。虽然我习惯了感到与众不同，但我也将此视为适应和与他人建立联系的动力。同时，我遵循父母的教导：要在生活中取得成功，就必须在学校里取得成功，因此我在数学和科学课程中总是获得优异的成绩。我之所以分享这些经历，有以下三个原因。1)我们的经历使每个人都是独一无二的，采用一刀切的方法来引导他人是行不通的。2)我们从自身的身份中了解到，事情并非黑白分明，因此即使在数据领域，我们也需要承认这一点。3)我自己的经历让我对让数据成为一个更具包容性和成就感的工作领域充满热情——本书旨在实现并激励这一目标。因此，在本书中，我希望你作为读者能够有以下几点收获。1)解码使数据战略更“人性化”的关键领域。2)更加关注日常生活中的人性因素。3)运用框架来评估和改善你的数据战略。你准备好深入探索数据战略中的“人性”层面了吗？请系好安全带，让我们马上开始这段旅程吧！
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