| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111797098 |
| 所属分类：图书>管理>工具书 |
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内容简介
在数字化转型的浪潮中，数据与已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业，还是科技领先企业，能否高效利用数据与技术，将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、技术与商业场景的深度融合应用。通过框架、生成式、与等前沿技术，结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景，提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说，是一本有价值的参考书，能够帮助企业从战略制定到实施落地，全面掌握数据与的赋能之道。
目 录
译者序
推荐序
前 言
致 谢
第 部分 数据与 在现代商业中的竞争优势
第 章 数据与：构建公平竞争新格局
业务的高速变革与演进
本书阅读指南
本书核心
致企业领导者和高层管理者
致产品经理和项目经理
致数据与 领域的专业人士
译者序
推荐序
前 言
致 谢
第 部分 数据与 在现代商业中的竞争优势
第 章 数据与：构建公平竞争新格局
业务的高速变革与演进
本书阅读指南
本书核心
致企业领导者和高层管理者
致产品经理和项目经理
致数据与 领域的专业人士
第 章 数据战略导论
框架简介
快速见效型应用场景与战略型应用场景
生成式 与基座模型概述
微调、 与 技术导论
制定有效方案：数据战略与 战略的对比
数据产品、数据项目与数据计划的区别
第 章 基于业务目标的数据密集型应用场景分类
运营优化型应用场景
产品主导增长优化型应用场景
增长营销优化型应用场景
决策支持优化型应用场景
财务优化型应用场景
数据变现型应用场景
第 章 数据与 驱动的产品主导增长
充分利用数据驱动产品主导增长
产品分析与机器学习在产品主导增长中的作用
以基座模型驱动产品主导增长
第 章 数据与 驱动的营销效能提升
和机器学习驱动的营销战略支持
客户细分与营销活动级别优化
全面提升常态化营销活动的运营效率
第 章 验证数据与 商业产品及服务的产品市场契合度
探析科技初创企业失败的主要原因
产品市场契合度
实践产品市场契合度的基本原则
探索产品市场契合度战略制定中的有效实践方法
第 部分 数据与 的三重维度：伦理考量、部署策略与竞争分析
第 章 遵循监管与伦理标准
标准规范
前期监管合规考虑
伦理问题应当置于首位
构建生成式模型的重要考量
第 章 成功部署 的实施策略
部署的基础架构
部署的关键考量要素
选择适配部署需求的技术栈
成本考虑：自建与购买
速度和效率
基于敏捷与原则的部署
部署中的常见误区与最佳实践策略
构建基座模型应考虑的要素
部署的关键考虑要素
第 部分 支持增长的技术基础
第 章 行业与组织调研
生成式驱动的市场研究
开展技术快速评估
确定合适的案例研究
调研并识别合适的应用场景
从现有文档和访谈中提取关键信息
确定最佳匹配的应用场景
生成式应用场景的补充考量
第 章 技术评估
评估现有数据清单的有效性与使用效率
评估与分析现有参考架构
通过初步技术差距分析识别关键技术鸿沟
在数据基础架构中的基座模型应用考量
第 章 利益相关方的参与和数据素养能力
利益相关方的界定、分类与优先级管理
需求收集与利益相关方访谈
评估企业高管及全员数据素养需求现状
第 章 评估组织的现状
构建反映组织现状的基础流程、组织架构、技术体系与信息模型
评估组织的数据成熟度
开展数据技能调查与审计
评估管理和微调基座模型所需的专业技能
开展数据资源审计与报告编制
评估基座模型的基础结构与计算成本
第 章 评估当前状态：伦理与数据隐私
审视企业的法律与监管体系
的可问责性、可解释性和公平性的差距分析
实践应用与案例分析
提升整体依从性与合规性的策略
第 部分 战略的制定与实施
第 章 筛选并界定最佳应用场景
记录整理潜在应用场景
基座模型选择标准
识别与推荐最佳应用场景
界定数据计划的范围、进度表、利益相关方及关键绩效指标
制定项目章程的方法
向关键利益相关方推介项目
第 章 评估全部相关资源
明确目标用户及其需求
数据资源需求评估
评估与项目相关的数据架构
弥补数据技能与数据素养的缺口
制定培训方案
制定招聘方案
评估供应商合作关系并制定供应商管理方案
应对基座模型的伦理与社会影响
构建基座模型的监控与运维挑战
数据项目中的高级风险防控与治理
第 章 技术战略规划：实现未来的目标规划
剖析技术战略规划的构成要素
深入探究基础概述部分
撰写技术愿景部分
第 章 制定最终战略规划
制定实施路线图
合规要求
资源分配与预算
利益相关方与部门协同
培训和人才招聘方案
风险管理与应急预案
监控与管理体系
数据战略的高级项目管理
战略规划的总结与展望
实施方案优化的工具、技术与资源
这仅是开始
显示全部信息
内容简介
在数字化转型的浪潮中，数据与已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业，还是科技领先企业，能否高效利用数据与技术，将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、技术与商业场景的深度融合应用。通过框架、生成式、与等前沿技术，结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景，提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说，是一本有价值的参考书，能够帮助企业从战略制定到实施落地，全面掌握数据与的赋能之道。
目 录
译者序
推荐序
前 言
致 谢
第 部分 数据与 在现代商业中的竞争优势
第 章 数据与：构建公平竞争新格局
业务的高速变革与演进
本书阅读指南
本书核心
致企业领导者和高层管理者
致产品经理和项目经理
致数据与 领域的专业人士
译者序
推荐序
前 言
致 谢
第 部分 数据与 在现代商业中的竞争优势
第 章 数据与：构建公平竞争新格局
业务的高速变革与演进
本书阅读指南
本书核心
致企业领导者和高层管理者
致产品经理和项目经理
致数据与 领域的专业人士
第 章 数据战略导论
框架简介
快速见效型应用场景与战略型应用场景
生成式 与基座模型概述
微调、 与 技术导论
制定有效方案：数据战略与 战略的对比
数据产品、数据项目与数据计划的区别
第 章 基于业务目标的数据密集型应用场景分类
运营优化型应用场景
产品主导增长优化型应用场景
增长营销优化型应用场景
决策支持优化型应用场景
财务优化型应用场景
数据变现型应用场景
第 章 数据与 驱动的产品主导增长
充分利用数据驱动产品主导增长
产品分析与机器学习在产品主导增长中的作用
以基座模型驱动产品主导增长
第 章 数据与 驱动的营销效能提升
和机器学习驱动的营销战略支持
客户细分与营销活动级别优化
全面提升常态化营销活动的运营效率
第 章 验证数据与 商业产品及服务的产品市场契合度
探析科技初创企业失败的主要原因
产品市场契合度
实践产品市场契合度的基本原则
探索产品市场契合度战略制定中的有效实践方法
第 部分 数据与 的三重维度：伦理考量、部署策略与竞争分析
第 章 遵循监管与伦理标准
标准规范
前期监管合规考虑
伦理问题应当置于首位
构建生成式模型的重要考量
第 章 成功部署 的实施策略
部署的基础架构
部署的关键考量要素
选择适配部署需求的技术栈
成本考虑：自建与购买
速度和效率
基于敏捷与原则的部署
部署中的常见误区与最佳实践策略
构建基座模型应考虑的要素
部署的关键考虑要素
第 部分 支持增长的技术基础
第 章 行业与组织调研
生成式驱动的市场研究
开展技术快速评估
确定合适的案例研究
调研并识别合适的应用场景
从现有文档和访谈中提取关键信息
确定最佳匹配的应用场景
生成式应用场景的补充考量
第 章 技术评估
评估现有数据清单的有效性与使用效率
评估与分析现有参考架构
通过初步技术差距分析识别关键技术鸿沟
在数据基础架构中的基座模型应用考量
第 章 利益相关方的参与和数据素养能力
利益相关方的界定、分类与优先级管理
需求收集与利益相关方访谈
评估企业高管及全员数据素养需求现状
第 章 评估组织的现状
构建反映组织现状的基础流程、组织架构、技术体系与信息模型
评估组织的数据成熟度
开展数据技能调查与审计
评估管理和微调基座模型所需的专业技能
开展数据资源审计与报告编制
评估基座模型的基础结构与计算成本
第 章 评估当前状态：伦理与数据隐私
审视企业的法律与监管体系
的可问责性、可解释性和公平性的差距分析
实践应用与案例分析
提升整体依从性与合规性的策略
第 部分 战略的制定与实施
第 章 筛选并界定最佳应用场景
记录整理潜在应用场景
基座模型选择标准
识别与推荐最佳应用场景
界定数据计划的范围、进度表、利益相关方及关键绩效指标
制定项目章程的方法
向关键利益相关方推介项目
第 章 评估全部相关资源
明确目标用户及其需求
数据资源需求评估
评估与项目相关的数据架构
弥补数据技能与数据素养的缺口
制定培训方案
制定招聘方案
评估供应商合作关系并制定供应商管理方案
应对基座模型的伦理与社会影响
构建基座模型的监控与运维挑战
数据项目中的高级风险防控与治理
第 章 技术战略规划：实现未来的目标规划
剖析技术战略规划的构成要素
深入探究基础概述部分
撰写技术愿景部分
第 章 制定最终战略规划
制定实施路线图
合规要求
资源分配与预算
利益相关方与部门协同
培训和人才招聘方案
风险管理与应急预案
监控与管理体系
数据战略的高级项目管理
战略规划的总结与展望
实施方案优化的工具、技术与资源
这仅是开始
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