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第1章 企业为什么要进行数字化转型 1

1.1 顺势而为谋发展 2

顺势而为，顺应数字智能趋势 2

把握机会，开启数字化转型之路 6

洞察本质，利用数据技术实现认知升级 7

谋局而定，布局数据技术应用 9

高效管理，升级管理4.0模式 14

1.2 数字时代新模式 19

资源共享化 20

产品服务化 22

服务智能化 23

员工社会化 26

客户员工化 28

公司平台化 28

1.3 维度融合助升级 30

企业1.0，零维的企业做公司 30

企业2.0，一维的企业做产业链（管道型企业） 31

企业3.0，二维的企业做平台 34

企业4.0，三维的企业做生态 35

第2章 企业数字化转型涉及的技术 39

2.1 数据技术可以产生智慧 41

数据技术的本质是智慧 41

数据技术威力尽显 42

未来企业的竞争优势将基于数据构建 43

正在迈向“机喻时代” 45

2.2 构建“感知—思考—响应—反馈优化”闭环 46

大数据底层模型 46

实现瞬时决策 49

具有敏捷性 50

迭代升级的模式 51

数据驱动工业互联网转型升级 52

2.3 数据应用的四个层级 55

用数据发现问题 55

用数据发现规律 56

用数据发现未来 57

用数据发现规范（范式） 59

2.4 企业的发展离不开的七大类数据技术 62

移动互联网、移动通信技术 63

物联网IoT设备数据采集、边缘计算和反向伺服设备技术 68

社交化技术 69

大数据分析和挖掘技术 72

区块链技术 73

云计算技术 76

虚拟现实、强化现实和数字孪生技术 77

2.5 企业数字化转型是趋势 79

“跨界打劫”现象越来越普遍 79

数字化是实现“跨界打劫”的超级武器 81

数字化转型成为新趋势 81

第3章 企业数字化转型的方式与策略 83

3.1 企业数字化转型方式 84

精益式转型 85

增强式转型 88

创新式转型 88

跃迁式转型 90

3.2 企业数字化转型所应具备的实力 91

资本决定速度 93

环境决定选择 94

巨变行业求创新 95

稳定行业求突破性发展 96

3.3 企业数字化转型路线选择 98

看企业的数据应用能力 98

看企业的资本实力 101

3.4 企业数字化转型要内外兼修 102

由外而内，优先提升客户体验和改善供应商关系 102

由内而外，改变生产方式、管理方式和决策方式 104

内外兼修，长远规划，阶段实施，收割阶段成果 108

3.5 利用数据技术构筑产业生态 109

电商平台的一次交易撮合 109

美团的两次交易撮合 110

产业促进平台的多次交易撮合 110

企业内部的多次交易撮合创新 112

未来跨界融合的创新模式 115

第4章 企业经营的数字化升级 120

4.1 客户体验数字化 121

培养用户的数字化习惯 121

客户关系数字化，洞察客户有基础 123

客户关系多元化，互动提升体验 124

数据个性化，从千人一面到千人千面，再到一人千面 126

销售导航系统，让数据指挥人聪明地工作 127

4.2 业务流程数字化 131

沉淀数据是基础 131

业务流程从信息化到数字化，再到智能化 133

数字化流程，效率随时可见，效果随时可查 136

数据技术替代人工，优化体验，节省成本，提高效率 142

4.3 市场洞察数字化 144

市场洞察方式在变化，数字智能时代的新媒体 145

客户在哪里，营销就应该在哪里 146

洞察客户需求，从更精细化的行为出发 148

动态化的客户洞察，创新传统研究方法 150

4.4 运营管控数字化 152

运营管控指标化，让管理看得见 152

运营管控数字化，提高运营管控敏捷性 156

消除浑水摸鱼，推动阳光化治理 158

组织社交化，打破影响效率的桎梏 160

4.5 数据平台系统化 163

信息化和数据化的基本逻辑不同 164

数据中心的逻辑与数据中台建设 166

基于数据资产的数据平台逻辑架构 168

数据资产管理，企业数据资产综合治理 170

数据资产价值开发，为管理者提供高效数据工具 172

数据资产应用，服务业务才能创造价值 174

IT负责人的角色转换 176

第5章 企业管理的数字化升级 178

5.1 创新管理模式 179

既自上而下，又自下而上 180

既进行技术变革，也进行管理变革 181

既要利用式学习，也要探索式学习 183

5.2 塑造数据文化新体系 185

数据文化是一种能力 185

数据文化根植于管理 188

数据文化实施必须有第一推动力 189

数据文化落地需要用对方法 191

5.3 搭建敏捷组织新架构 193

传统组织架构面临的挑战 193

平台型组织崛起 194

生态型组织创新 196

5.4 构建数据运营新资产 198

数据标签化运营 199

数据指标化运营 200

数据可视化运营 201

数据模型化运营 202

后记 我的数据技术应用实践录 205

生在大山下，从无知到敏锐 206

凡事皆有道理，因思考而知性 207

化工工艺设计逻辑：以终为始 207

配方思维：企业经营有最佳配方 208

量化思维：因数据而入宝洁 209

因特殊经历而善于观察差异 210

数据分析：长期训练养成的职业习惯 212

双校学习：拓宽知识宽度 215

数据分析：探寻事物发展背后的规律 216

优化经营决策：要掌握数据分析方法 217

理性投资：用数据驱动战略投资决策 219

数据驱动经营和管理模式升级 220

用数据创造价值：做乙方亦快乐 220

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