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數字化轉型之路--數據科學和機器學習產品的實用交付指南 版權信息
- ISBN：9787504688965
- 條形碼：9787504688965 ; 978-7-5046-8896-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字化轉型之路--數據科學和機器學習產品的實用交付指南 本書特色
數字化是這個時代所有組織要面對的大趨勢，但是，在技術上采用了人工智能、坐擁海量數據，只是萬里長征的**步。比技術更有顛覆性的是文化、治理與思維方式，這也是很多企業在全面數字化轉型之路上的痛點難點。《數字化轉型之路》從如何收集、利用數據，構建機器學習軟件產品，到重新設計業務模式，重構戰略愿景，以及描繪轉型路線圖，建立能力與敏捷組織，講述了一套助力企業成功實現數字化轉型的、步步為營的細化方案，適用于所有傳統和新興業務領域。每個步驟還附有詳細的成功案例和常見的失敗陷阱，提供了可用的工具和范本。助力企業實現數字化轉型落地，在數字化時代游刃有余！
數字化轉型之路--數據科學和機器學習產品的實用交付指南 內容簡介
網飛、亞馬遜、優步等領先世界的數字化企業已經在核心業務流程中大規模使用了數據科學和機器學習，然而，許多傳統公司卻仍無法讓這些技術突破小規模試點。《數字化轉型之路》向企業展示了如何將數據和AI產品植根于核心業務，來享受數字化轉型的益處。本書不僅為企業制定數據和AI組合策略提出了必不可少的工具和理念，介紹了大規模交付機器學習產品所需的組織結構和敏捷流程，還詳細探討了數據架構和數據治理，分析了如何通過新的工作方式平衡利益相關者的需求，打破組織孤島。本書每一章都包含模板、常見的陷阱以及涵蓋保險、時尚、消費品、金融、制造業、汽車等行業的全球案例研究。《數字化轉型之路》從戰略、技術、產品和公司文化的全盤視角，闡述了企業如何進行組織轉型才能在AI時代拔得頭籌。
數字化轉型之路--數據科學和機器學習產品的實用交付指南 目錄
01 簡介
你可以從本書中獲得什么
數據與 AI 主導的新競技場
是什么讓機器變得智能？
數字玩家們如何利用機器學習獲得優勢？
為什么許多數字化轉型計劃舉步維艱？
如何在組織中實現數據與 AI 規模化？
小結
尾注
02 數據與 AI 的戰略和愿景
規劃戰略和愿景的主要原則
重新規劃企業戰略和商業愿景
創建數據產品戰略
衍生能力戰略
開發轉型戰略
有關戰略和愿景的經驗教訓
轉型路線圖模板
小結
尾注
03 數據產品設計
設計數據產品的主要原則
構思數據產品
設計數據產品
驗證數據產品
有關數據產品設計的經驗教訓
數據產品設計清單
小結
尾注
04 數據產品交付
交付數據產品的主要原則
規劃數據產品的交付
開發和部署數據產品
運營和推廣數據產品
有關數據產品交付的經驗教訓
數據產品交付清單
小結
尾注
05 能力與敏捷組織??
能力與敏捷組織的關鍵原則
確定數據與 AI 所需的核心能力
確定角色與責任，以落實能力建設
建立敏捷組織
實施和調整流程
有關能力與敏捷組織的經驗教訓
能力與敏捷組織清單
小結
尾注
06 技術與治理
技術與治理的主要原則
制定架構和開發標準
實施數據與 AI 治理
有關技術與治理的經驗教訓
技術與治理清單
小結
尾注
07 轉型與文化
轉型與文化的主要原則
創建數據與 AI 培育的文化
成功管理轉型變革
實施戰略與實現愿景
有關轉型與文化的經驗教訓
轉型與文化清單
小結
尾注
你可以從本書中獲得什么
數據與 AI 主導的新競技場
是什么讓機器變得智能？
數字玩家們如何利用機器學習獲得優勢？
為什么許多數字化轉型計劃舉步維艱？
如何在組織中實現數據與 AI 規模化？
小結
尾注
02 數據與 AI 的戰略和愿景
規劃戰略和愿景的主要原則
重新規劃企業戰略和商業愿景
創建數據產品戰略
衍生能力戰略
開發轉型戰略
有關戰略和愿景的經驗教訓
轉型路線圖模板
小結
尾注
03 數據產品設計
設計數據產品的主要原則
構思數據產品
設計數據產品
驗證數據產品
有關數據產品設計的經驗教訓
數據產品設計清單
小結
尾注
04 數據產品交付
交付數據產品的主要原則
規劃數據產品的交付
開發和部署數據產品
運營和推廣數據產品
有關數據產品交付的經驗教訓
數據產品交付清單
小結
尾注
05 能力與敏捷組織??
能力與敏捷組織的關鍵原則
確定數據與 AI 所需的核心能力
確定角色與責任，以落實能力建設
建立敏捷組織
實施和調整流程
有關能力與敏捷組織的經驗教訓
能力與敏捷組織清單
小結
尾注
06 技術與治理
技術與治理的主要原則
制定架構和開發標準
實施數據與 AI 治理
有關技術與治理的經驗教訓
技術與治理清單
小結
尾注
07 轉型與文化
轉型與文化的主要原則
創建數據與 AI 培育的文化
成功管理轉型變革
實施戰略與實現愿景
有關轉型與文化的經驗教訓
轉型與文化清單
小結
尾注
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數字化轉型之路--數據科學和機器學習產品的實用交付指南 作者簡介
亞歷山大·博雷克（Alexander Borek），數據、分析和機器學習策略領域的獨立顧問，曾任大眾汽車金融服務公司數據、分析和AI部門全球總監，在國際市場上推廣數據產品，領導了大眾汽車集團的數據轉型；曾任高德納咨詢公司和國際商業機器公司管理顧問。 納丁·普利爾（Nadine Prill），總部位于柏林的塔克特爾（Taktile）科技公司的產品負責人，為機器學習模型的部署、治理和可解釋性提供平臺；曾任普華永道產品經理，為實現審計數字化開發軟件產品。
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