數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	[美]托馬斯·埃爾(Thomas Erl),[美]羅杰·斯托弗斯(Roger Stoffers)
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111739050	出版時(shí)間：	2022-05-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案四部分。第一部分闡述了什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么導(dǎo)致了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、什么推動(dòng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。第二部分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)要素，包括實(shí)現(xiàn)以客戶為中心、數(shù)據(jù)智能、智能決策。第三部分簡(jiǎn)要介紹了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)簡(jiǎn)介和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡(jiǎn)介。第四部分給出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案，剖析了一個(gè)以客戶為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案實(shí)例的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案和剖析以客戶為中心的解決方案。

作者簡(jiǎn)介

　　作者簡(jiǎn)介：托馬斯·埃爾（Thomas Erl）作為Arcitura Education的創(chuàng)始人和總裁，領(lǐng)導(dǎo)開(kāi)發(fā)了國(guó)際認(rèn)可的、供應(yīng)商中立的培訓(xùn)和認(rèn)證計(jì)劃的課程體系，包括100多門(mén)課程、90多個(gè)Pearson VUE考試和40多個(gè)認(rèn)證途徑，涵蓋數(shù)字化轉(zhuǎn)型、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、DevOps、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、容器化、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（AI）、網(wǎng)絡(luò)安全、面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析等主題。羅杰·斯托弗斯（Roger Stoffers）TOGAF認(rèn)證的企業(yè)架構(gòu)師，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和集成充滿熱情。Roger在電信、政府和金融行業(yè)的組織中工作（包括與組織合作），在跨國(guó)組織中積累了25年的經(jīng)驗(yàn)。他曾擔(dān)任數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型倡議的首席和主導(dǎo)企業(yè)域架構(gòu)師，強(qiáng)調(diào)客戶關(guān)系和分布式環(huán)境。譯者簡(jiǎn)介：方志剛，研究興趣包括數(shù)字化工廠、智慧企業(yè)和工業(yè)4.0愿景。從1995年加入IBM咨詢服務(wù)部（前身為普華永道咨詢）起，他在北京、美國(guó)費(fèi)城、上海等分公司歷任顧問(wèn)、高級(jí)顧問(wèn)、首席架構(gòu)師、咨詢總監(jiān)等職，專注于為制造業(yè)、鋼鐵、石油行業(yè)等大客戶提供信息化規(guī)劃、咨詢和實(shí)施服務(wù)，主要服務(wù)過(guò)的客戶包括中航工業(yè)、航天科工、中國(guó)石油、中海油、上海汽車(chē)、寶鋼、海爾、青島四方等等，并具有美國(guó)和日本實(shí)施大型IT項(xiàng)目工作經(jīng)驗(yàn)。方志剛曾獲得北京科技大學(xué)管理信息系統(tǒng)學(xué)士和碩士學(xué)位。

圖書(shū)目錄

目　錄前言第一部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素第1章　理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型 2 1.1　業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)和人員 4 1.1.1　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù) 4 1.1.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù) 6 1.1.3　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù) 7 1.1.4　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人員 8 1.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案與組織 10 第2章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素 11 2.1　適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)增長(zhǎng) 12 2.2　提高組織敏捷性與業(yè)務(wù)一致性 15 2.3　擺脫低效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)智能 19 2.4　提升自動(dòng)化能力與生產(chǎn)力 21 2.5　改善客戶體驗(yàn)，提升客戶信心 24 第3章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素 31 3.1　強(qiáng)有力和多樣化的數(shù)據(jù)獲取 32 3.2　數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 34 3.3　高級(jí)自動(dòng)化技術(shù) 35 3.4　自主決策 36 3.5　集中化、可擴(kuò)展、彈性的IT資源 37 3.6　不可變的數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 39 3.7　多體驗(yàn)訪問(wèn) 40 第4章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 42 4.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量差和數(shù)據(jù)偏差 43 4.2　數(shù)字化數(shù)據(jù)增加，易受攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加 44 4.3　抵制數(shù)字文化 46 4.4　過(guò)度自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn) 47 4.5　難以治理 48 第二部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素第5章　實(shí)現(xiàn)以客戶為中心 52 5.1　產(chǎn)品 53 5.2　客戶 53 5.3　產(chǎn)品中心模型與客戶中心模型的關(guān)系 55 5.4　交易價(jià)值與關(guān)系價(jià)值行為 56 5.5　面向客戶與以客戶為導(dǎo)向的行為 58 5.6　關(guān)系價(jià)值和溫暖度 60 5.6.1　溝通中的熱情 61 5.6.2　主動(dòng)提供熱情服務(wù) 62 5.6.3　給客戶獎(jiǎng)勵(lì) 64 5.6.4　超越客戶期望 65 5.7　單渠道、多渠道和全渠道的客戶交互 66 5.8　客戶旅程 69 5.9　客戶信息與客戶檔案 70 第6章　數(shù)據(jù)智能 76 6.1　數(shù)據(jù)來(lái)源 77 6.1.1　組織數(shù)據(jù) 78 6.1.2　第三方數(shù)據(jù) 78 6.1.3　創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)智能 79 6.2　常見(jiàn)數(shù)據(jù)類型 79 6.2.1　運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù) 80 6.2.2　客戶數(shù)據(jù) 82 6.2.3　社交媒體數(shù)據(jù) 82 6.2.4　公共數(shù)據(jù) 83 6.2.5　私營(yíng)數(shù)據(jù) 84 6.3　數(shù)據(jù)獲取方法 84 6.3.1　手動(dòng)輸入數(shù)據(jù) 85 6.3.2　自動(dòng)輸入或獲取數(shù)據(jù) 85 6.3.3　捕獲遙測(cè)數(shù)據(jù) 85 6.3.4　信息數(shù)字化 86 6.3.5　數(shù)據(jù)輸入 88 6.4　數(shù)據(jù)利用 88 6.4.1　分析和報(bào)告 89 6.4.2　自動(dòng)化決策 90 6.4.3　解決方案輸入 90 6.4.4　機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化 90 6.4.5　模型訓(xùn)練和再訓(xùn)練 90 6.4.6　保留歷史記錄 91 第7章　智能決策 92 7.1　條件自動(dòng)化決策 93 7.2　計(jì)算機(jī)輔助決策 94 7.3　智能自動(dòng)化決策 94 7.3.1　直接驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化決策 97 7.3.2　定期自動(dòng)化決策 98 7.3.3　實(shí)時(shí)自動(dòng)化決策 99 7.4　計(jì)算機(jī)輔助決策與智能自動(dòng)化決策 100 第三部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù) 第8章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)簡(jiǎn)介 104 8.1　云計(jì)算 105 8.1.1　云計(jì)算實(shí)踐 106 8.1.2　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 110 8.2　區(qū)塊鏈 111 8.2.1　區(qū)塊鏈實(shí)踐 112 8.2.2　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 119 8.3　物聯(lián)網(wǎng) 120 8.3.1　物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 121 8.3.2　物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐 125 8.3.3　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 127 8.4　機(jī)器人流程自動(dòng)化 128 8.4.1　機(jī)器人流程自動(dòng)化實(shí)踐 129 8.4.2　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 132 第9章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡(jiǎn)介 134 9.1　大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè) 136 9.1.1　大數(shù)據(jù)的5個(gè)V 138 9.1.2　大數(shù)據(jù)實(shí)踐 140 9.1.3　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 140 9.2　機(jī)器學(xué)習(xí) 141 9.2.1　模型訓(xùn)練 142 9.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐 144 9.2.3　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 147 9.3　人工智能 147 9.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 148 9.3.2　自主決策 149 9.3.3　人工智能實(shí)踐 151 9.3.4　常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 152 9.4　數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)總結(jié) 154 第四部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案第10章　理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案 158 10.1　分布式解決方案設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 159 10.2　數(shù)據(jù)輸入基礎(chǔ) 163 10.2.1　文件拉取 163 10.2.2　文件推送 164 10.2.3　API拉取 165 10.2.4　API推送 166 10.2.5　數(shù)據(jù)流傳輸 166 第11章　剖析以客戶為中心的解決方案 169 11.1　術(shù)語(yǔ)回顧 170 11.2　場(chǎng)景背景 171 11.2.1　業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 172 11.2.2　原始的客戶旅程 172 11.2.3　業(yè)務(wù)目標(biāo) 175 11.3　提升客戶旅程 176 11.4　擴(kuò)展業(yè)務(wù)流程 178 11.5　制定未來(lái)決策 212