數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)

定　價：￥89.00

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

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ISBN：	9787111739050	出版時間：	2022-05-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(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、什么推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。第二部分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實現(xiàn)要素，包括實現(xiàn)以客戶為中心、數(shù)據(jù)智能、智能決策。第三部分簡要介紹了數(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)簡介和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡介。第四部分給出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案，剖析了一個以客戶為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案實例的業(yè)務(wù)場景，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。

作者簡介

　　作者簡介：托馬斯·埃爾（Thomas Erl）作為Arcitura Education的創(chuàng)始人和總裁，領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了國際認(rèn)可的、供應(yīng)商中立的培訓(xùn)和認(rèn)證計劃的課程體系，包括100多門課程、90多個Pearson VUE考試和40多個認(rèn)證途徑，涵蓋數(shù)字化轉(zhuǎn)型、機器人流程自動化（RPA）、DevOps、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、容器化、機器學(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），在跨國組織中積累了25年的經(jīng)驗。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，強調(diào)客戶關(guān)系和分布式環(huán)境。譯者簡介：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、美國費城、上海等分公司歷任顧問、高級顧問、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、咨詢和實施服務(wù)，主要服務(wù)過的客戶包括中航工業(yè)、航天科工、中國石油、中海油、上海汽車、寶鋼、海爾、青島四方等等，并具有美國和日本實施大型IT項目工作經(jīng)驗。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。

圖書目錄

目　錄前言第一部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素第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)動因素 11 2.1　適應(yīng)快速變化的市場，實現(xiàn)市場增長 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，增強數(shù)據(jù)智能 19 2.4　提升自動化能力與生產(chǎn)力 21 2.5　改善客戶體驗，提升客戶信心 24 第3章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動因素 31 3.1　強有力和多樣化的數(shù)據(jù)獲取 32 3.2　數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 34 3.3　高級自動化技術(shù) 35 3.4　自主決策 36 3.5　集中化、可擴展、彈性的IT資源 37 3.6　不可變的數(shù)據(jù)存儲 39 3.7　多體驗訪問 40 第4章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險和挑戰(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)險增加 44 4.3　抵制數(shù)字文化 46 4.4　過度自動化的風(fēng)險 47 4.5　難以治理 48 第二部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)要素第5章　實現(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　交易價值與關(guān)系價值行為 56 5.5　面向客戶與以客戶為導(dǎo)向的行為 58 5.6　關(guān)系價值和溫暖度 60 5.6.1　溝通中的熱情 61 5.6.2　主動提供熱情服務(wù) 62 5.6.3　給客戶獎勵 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　常見數(shù)據(jù)類型 79 6.2.1　運營數(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　私營數(shù)據(jù) 84 6.3　數(shù)據(jù)獲取方法 84 6.3.1　手動輸入數(shù)據(jù) 85 6.3.2　自動輸入或獲取數(shù)據(jù) 85 6.3.3　捕獲遙測數(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　分析和報告 89 6.4.2　自動化決策 90 6.4.3　解決方案輸入 90 6.4.4　機器人驅(qū)動的自動化 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　條件自動化決策 93 7.2　計算機輔助決策 94 7.3　智能自動化決策 94 7.3.1　直接驅(qū)動的自動化決策 97 7.3.2　定期自動化決策 98 7.3.3　實時自動化決策 99 7.4　計算機輔助決策與智能自動化決策 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)簡介 104 8.1　云計算 105 8.1.1　云計算實踐 106 8.1.2　常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 110 8.2　區(qū)塊鏈 111 8.2.1　區(qū)塊鏈實踐 112 8.2.2　常見風(fēng)險和挑戰(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)實踐 125 8.3.3　常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 127 8.4　機器人流程自動化 128 8.4.1　機器人流程自動化實踐 129 8.4.2　常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 132 第9章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡介 134 9.1　大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測 136 9.1.1　大數(shù)據(jù)的5個V 138 9.1.2　大數(shù)據(jù)實踐 140 9.1.3　常見風(fēng)險和挑戰(zhàn) 140 9.2　機器學(xué)習(xí) 141 9.2.1　模型訓(xùn)練 142 9.2.2　機器學(xué)習(xí)實踐 144 9.2.3　常見風(fēng)險和挑戰(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　人工智能實踐 151 9.3.4　常見風(fēng)險和挑戰(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)語回顧 170 11.2　場景背景 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　擴展業(yè)務(wù)流程 178 11.5　制定未來決策 212