管理者數據能力晉級

《管理者數據能力晉級》是2022年7月電子工業出版社出版圖書，作者是趙興峰。

基本介紹

• 書名：管理者數據能力晉級
• 作者：趙興峰
• 出版社：電子工業出版社
• 出版時間：2022年7月
• 頁數：340 頁
• 定價：89 元
• 開本：16 開
• ISBN：9787121436420

內容簡介

一本數據分析\數據思維修煉手冊。

在數字智慧型時代，數據能力已經成為管理者的基本能力，成為其勝任未來管理崗位和晉級領導崗位的必需能力。管理者的數據能力水平決定著其在企業中所能夠勝任的層級。提升管理者的數據能力成為企業數位化轉型的關鍵舉措之一。

《管理者數據能力晉級（雙色）》主要介紹了企業管理者所需要具備的數據能力，包括管理者的數據能力維度與4M 模型、數據思維能力、數據管理能力、數據體系化場景的套用能力、數據分析能力、數據領導能力。

圖書目錄

第1 章數據能力已經成為管理者的基本能力 / 001

1.1 數字智慧型時代的新趨勢 / 002

1.1.1 算法正在改變世界 / 002

1.1.2 數字孿生共生機制 / 005

1.2 管理者的數據能力成為關鍵競爭要素 / 007

1.2.1 DT 與IT 有著本質的區別 / 007

1.2.2 DT 在疊代中升級 / 009

1.2.3 DT 的本質是認知技術、思考技術和決策技術 / 010

1.2.4 數據資產管理與套用是數位化轉型的技術關鍵 / 013

1.3 管理者的數據能力是企業數位化轉型的關鍵 / 019

1.3.1 傳統企業管理者的數據能力較弱 / 019

1.3.2 數據人才培養學科不健全 / 021

1.3.3 數據人才成為稀缺人才 / 021

1.3.4 數據人才自主培養成為企業首選方案 / 022

1.4 數據能力的背後是思維模式 / 023

1.4.1 從專業知識到實踐需要一個長期的過程 / 023

1.4.2 數據能力是一項實踐性非常強的能力 / 024

1.4.3 測一測你對數位化轉型和數據化管理的認知程度 / 024

第2 章管理者的數據能力維度與4M 模型 / 027

2.1 數據價值挖掘和數據能力 / 027

2.1.1 數據用於回答“發生了什麼” / 027

2.1.2 數據用於回答“為什麼發生” / 028

2.1.3 數據用於回答“將要發生什麼” / 028

2.1.4 數據用於回答“應該怎么做” / 029

2.2 管理者的數據能力 / 032

2.2.1 不同時代對管理者數據能力的要求不同 / 032

2.2.2 新時代對管理者數據能力的要求 / 034

2.2.3 管理者數據能力4M 模型 / 036

2.3 管理者數據能力4M 模型之M1（Mind）：數據意識與數據思維 / 038

2.3.1 數據意識：對數據價值和意義的識別 / 038

2.3.2 數據意識模型 / 039

2.3.3 數據思維：利用數據模擬人類的認知模式 / 042

2.3.4 先有數據意識，後有數據思維 / 044

2.4 管理者數據能力4M 模型之M2（Methods）：數據分析方法 / 045

2.4.1 數據分析方法是數據掘金的工具 / 045

2.4.2 數據分析方法是認知世界的思維模式 / 045

2.4.3 數據分析方法需要總結和沉澱 / 046

2.5 管理者數據能力4M 模型之M3（Mastery）： 數據工具 / 047

2.5.1 每一個管理者都需要數據工具 / 047

2.5.2 數據工具正在不斷進化 / 048

2.5.3 工具永遠是工具，替代不了思想 / 049

2.5.4 熟練掌握一種適合自己的工具 / 050

2.5.5 測一測你的Excel 工具操作能力 / 051

2.6 管理者數據能力模型之M4（Move On）：數據套用 / 052

2.6.1 數據套用是一個複雜的系統工程 / 052

2.6.2 數據套用需要複合能力 / 053

2.6.3 變革推動力是數位化轉型的核心動力 / 054

第3 章數據思維能力晉級 / 055

3.1 數據思維與數據思維訓練 / 055

3.1.1 什麼是數據思維 / 055

3.1.2 常用的數據思維 / 056

3.1.3 數據思維衍生的數據分析方法和算法 / 056

3.2 對比思維模式 / 056

3.2.1 對比三要素 / 057

3.2.2 對比客體的設定 / 057

3.2.3 對比維度的選擇 / 059

3.2.4 從被動到主動：主動識別和主動設計 / 062

3.3 分類思維模式 / 062

3.3.1 單維度分類分析方法 / 064

3.3.2 雙維度矩陣分類分析方法 / 066

3.3.3 三維度魔方分類分析方法 / 070

3.3.4 多維度分類分析方法 / 072

3.4 關係思維模式 / 73

3.4.1 事物之間存在的四種關係 / 073

3.4.2 企業經營和管理決策中的y =f (x )關係 / 074

3.4.3 不確定的因果關係案例 / 076

3.5 解構思維模式 / 079

3.5.1 解構思維模式：一種強大的思維模式 / 079

3.5.2 解構思路：決定分析思路 / 080

3.5.3 解構的四種方法 / 082

3.5.4 解構的原則：相互獨立，完全窮盡（MECE 原則） / 087

3.5.5 解構的工具：思維導圖 / 087

3.6 過程思維模式 / 089

3.6.1 過程思維模式：重點在於過程管理 / 089

3.6.2 事物的發展都有一個過程：探索背後的規律 / 089

3.6.3 目標的達成需要一個有效的過程：研究做事的方法 / 094

3.6.4 企業的管理需要一套有效的流程：讓成功可複製 / 096

3.6.5 過程思維在數位化流程中的套用 / 099

第4 章數據管理能力晉級 / 101

4.1 數據基礎知識 / 102

4.1.1 數據的概念 / 102

4.1.2 主數據管理 / 102

4.1.3 交易數據管理 / 106

4.1.4 元數據管理 / 109

4.1.5 數據質量管理 / 110

4.1.6 數據結構管理 / 117

4.1.7 數據資產管理 / 119

4.2 建立數據管理標準和規範數據質量管理 / 121

4.2.1 企業常見的數據問題 / 121

4.2.2 梳理數據需求 / 125

4.2.3 診斷數據質量 / 127

4.2.4 建立數據管理標準 / 129

4.2.5 規範數據質量管理 / 132

4.3 數據綜合治理 / 135

4.3.1 什麼是“數據孤島” / 136

4.3.2 打通數據 / 138

4.3.3 數據綜合治理體系 / 141

4.3.4 數據安全管理 / 144

4.4 業務流程數位化建設 / 147

4.4.1 業務流程數位化再造 / 147

4.4.2 數據源自業務流程，又服務於業務流程 / 148

4.4.3 業務流程數位化是數據採集的基礎源頭 / 149

4.4.4 業務流程數位化建設的基本思路和方法 / 152

4.4.5 敏態業務流程與動態數據採集 / 155

4.5 新型數據技術體系建設 / 158

4.5.1 數位化不是信息化 / 158

4.5.2 數位化轉型所要求的信息化 / 159

4.5.3 反向伺服與反向控制體系構築閉環 / 161

4.5.4 以數據資產管理為中心 / 163

4.5.5 數位化轉型的七層技術架構 / 165

4.6 數據中台建設 / 172

4.6.1 “組織三台”與“數據三台”的概念 / 173

4.6.2 數據中台提供的數據服務 / 176

4.6.3 數據中台的意義與價值 / 181

4.6.4 數據中台的建設是一個過程 / 183

第5 章數據體系化場景的套用能力晉級 / 185

5.1 企業數據化管理套用場景的規劃和設計 / 185

5.1.1 從數據的四層價值中尋找套用場景 / 185

5.1.2 價值導向：提效+創新 / 187

5.1.3 服務於業務：管理預警與管理導航 / 191

5.1.4 回歸現實：體系化調研與場景設計 / 193

5.2 業務流程數位化管理 / 198

5.2.1 用數據技術替代人工 / 199

5.2.2 數據表征流程節點績效 / 201

5.2.3 數據賦能業務流程決策 / 202

5.2.4 算法導航業務流程活動（替代人腦） / 203

5.2.5 線上化算法提效管理決策 / 206

5.3 企業數據化管理的體系化晉級 / 207

5.3.1 業務流程數位化 / 208

5.3.2 數據指標化管理 / 212

5.3.3 套用指標可視化看板 / 213

5.3.4 數據指標標準化與目標管理 / 214

5.3.5 數據模型化管理 / 215

5.3.6 決策規範化管理 / 217

5.3.7 智慧化管理晉級 / 218

5.4 數據指標化管理 / 220

5.4.1 理解數據指標 / 220

5.4.2 數據指標梳理的三種方法 / 223

5.4.3 數據指標化管理體系構建七步法 / 225

5.4.4 數據指標標準建設 / 233

5.4.5 動態數據指標管理 / 234

5.5 管理者駕駛艙建設 / 235

5.5.1 管理者駕駛艙是一種管理方式創新 / 235

5.5.2 搭建管理者駕駛艙 / 239

5.5.3 管理者駕駛艙的數據技術體系 / 243

5.5.4 推動管理者駕駛艙落地 / 244

5.6 企業數據化管理升級 / 247

5.6.1 推動數據化管理建設的四個關鍵成功要素 / 247

5.6.2 數據化管理升級的四條主線 / 249

5.6.3 數據化管理升級實施的常見困難 / 251

5.6.4 數據化管理升級的項目管理十要素 / 253

第6 章數據分析能力晉級 / 263

6.1 數據的四層價值 / 263

6.1.1 發生了什麼 / 263

6.1.2 為什麼發生 / 264

6.1.3 將會發生什麼 / 264

6.1.4 應該怎么做才好 / 265

6.2 企業經營管理中基本的數據分析方法 / 265

6.2.1 數據可視化本身就是數據分析 / 266

6.2.2 數據指標的五種常規對比分析 / 269

6.2.3 面對數據表可做的分析 / 273

6.2.4 提升常規數據分析的敏捷性 / 283

6.3 企業經營管理中常用的數據分析方法 / 284

6.3.1 對比分析方法 / 285

6.3.2 分類分析方法 / 285

6.3.3 關係分析方法 / 289

6.3.4 預測分析方法 / 290

第7 章數據領導能力晉級 / 302

7.1 數據可視化表達 / 302

7.1.1 事物對比 / 302

7.1.2 組分對比 / 303

7.1.3 關係對比 / 304

7.1.4 時序對比 / 305

7.1.5 頻布對比 / 306

7.1.6 誤導視覺結論的方法 / 306

7.2 數據圖表解讀方法 / 308

7.2.1 看差異、看變化 / 308

7.2.2 看結構、看特徵 / 308

7.2.3 看趨勢、看規律 / 309

7.2.4 看關係、看關聯 / 311

7.3 數據分析報告 / 313

7.3.1 唯 一 原則 / 313

7.3.2 完整原則 / 314

7.3.3 總分結構原則 / 315

7.3.4 精簡原則 / 316

7.3.5 確定原則 / 316

7.3.6 主線原則 / 318

7.3.7 結論原則 / 318

7.4 用數據分析解決問題的七步法 / 319

7.4.1 問題假設 / 320

7.4.2 解構根本原因 / 320

7.4.3 收集數據 / 321

7.4.4 分析數據 / 322

7.4.5 洞察管理 / 322

7.4.6 設計方案 / 323

7.4.7 採取行動 / 324

後記 未來管理者的能力展望 / 325

作者簡介

趙興峰（Hilton），中國實戰數位化轉型戰略與數位化管理專家，智慧型企業架構師；明悅數據（Data2Biz）創始人， 2012年創立Data2Biz推動企業數位化轉型與數位化管理套用落地，通過挖掘企業內部數據價值，賦能中國企業經營管理效率與效益提升以及商業創新增長，10 年+數位化轉型和數位化管理諮詢輔導落地實操經驗； 原寶潔（P&G）、惠氏製藥(Wyeth)等國際500強公司商業智慧型高管，摩立特集團（Monitor Group）中國區數據中心負責人/戰略顧問，20年+商業智慧型/數位化經營管理豐富實踐。