從0到1:數字化轉型孵化新商業的秘密

[美] 安東尼·史蒂文斯(Anthony Stevens),路易斯·施特勞斯(Louis Strauss)著 萬金 於楠 譯

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商品描述

洞悉商業核心邏輯,重建數字商業帝國 奠定文化基石,打造成熟的數字化團隊 闡明數字化核心平臺、數據與智能 獲得高層支持,重新審視投資和技術風險 數字化已成為新的商業範式。本書將幫您梳理企業的核心商業模式,將其轉化為數字化增長引擎,帶您走進新的商業時代!

作者簡介

Anthony Stevens,曾是畢馬威(KPMG)合夥人兼首席數字官,目前擔任在線風險評估和合規平台6clicks的創始人兼CEO,並兼任另幾家高增長科技初創公司的創始人和非執行董事。
加入畢馬威之前,Anthony曾在上市和私營企業擔任高管。
Anthony擁有墨爾本大學的商業學士學位、信息系統學士學位和商法碩士學位,於□011年被AFRBOSS評為年度上佳青年執行官。Anthony對戰略、組建高度敬業的團隊、數字化轉型和精益執行充滿熱情。


Louis Strauss,曾在畢馬威牽頭開發和創建“顧問-客戶”溝通平台,目前擔任6clicks產品負責人兼創始人。
加入畢馬威之前,Louis在柏林工作期間構建了DobbelBerlin搜索引擎。
Louis擁有墨爾本大學的工程學士學位和信息系統碩士學位。
Louis在利益相關者管理、需求收集、產品測試、產品改進和項目實施方面擁有出眾的能力。


譯者簡介
萬金,在金融、電商、通信、雲計算和製造領域擁有18年從業經驗,曾任軟件工程師、架構師、技術專家與諮詢總監等職。
曾供職於國內外多家大型企業,包括IBM、埃森哲、ThoughtWorks、華為、京東、金山雲等。
從具體研發實踐到提升軟件研發管理水平;從敏捷、精益和DevOps理念,再到幫助企業建立技術中台、數據中台,提升企業競爭力,都有豐富的實戰經驗。
曾擔任中國區解決方案中心總監,幫助企業搭建技術中台和數據中台,助力大型金融集團進行數字化轉型。
資深DevOps諮詢顧問,敏捷導師,國內大型通信企業全面DevOps轉型推動者,一站式DevCloud研發平台方□□締造者。
工信部國家標準《研發運營一體化(DevOps)能力成熟度標準》編寫與製定評審委員會成員之一。
《DevOps實施手冊》譯者,國內外DevOps著作與報告中國區譯者團隊核心成員。
多次參加科技領域國際峰會,分享新技術洞見,並擔任主持人,被聽眾投票評為金牌講師。


於楠,資深媒體人、外宣工作者、高級翻譯,參與一系列重大外宣報導翻譯任務,如全國兩會、中非合作論壇、“一帶一路”峰會、G□0峰會等。
出色的雙語採訪、編譯經驗,採訪及報導國家部委、國際組織、海外著名華企、駐華大使和商界領袖等。
翻譯審定量達數百萬字。
擁有英國萊斯特大學大眾傳媒專業碩士學位,是密蘇里新聞學院訪問學者。
擁有CATTI二級筆譯證書。
曾獲聯合國文件翻譯大賽職業組二等獎,全國翻譯資格考試考生譯著成果展上佳譯著獎。
譯著包括《大數據MBA——通過大數據實現與分析驅動企業決策與轉型》《大數據策略——如何成功使用大數據與10個行業案例分享》《街拍的攝影藝術》《死神的噩夢》等。

目錄大綱

第Ⅰ部分 重大決策
第1章 成功的戰略 3
1.1 傳統模式 4
1.2 頂層戰略部署 6
1.3 重建城堡 8
1.4 注意力紅利守恆定律 9
1.5 需求側和供給側的規模經濟 11
1.6 再次將這些戰略應用於城堡 12
1.7 拓寬護城河 14
1.7.1 不再是要素的“護城河特性” 15
1.7.2 三種制勝的傳統護城河 16
1.8 數字護城河:審視飛輪效應 17
1.9 問題 19
1.10 本章小結 20

第2章 組織陣型 23
2.1 核心業務盈利放緩 24
2.2 徹底的戰略轉型 25
2.3 引擎A 26
2.4 引擎B 29
2.4.1 賦能引擎B團隊 29
2.4.2 引擎B以軟件為核心 31
2.4.3 數據驅動思維的重要性 32
2.4.4 與客戶一起拓展需求側規模 33
2.5 問題 34
2.6 本章小結 35

第3章 文化 37
3.1 您的企業文化是否阻礙數字化轉型 38
3.2 數字化企業的文化基石 40
3.2.1 信息流通 40
3.2.2 關注客戶 41
3.2.3 敏捷性 41
3.2.4 好奇心 41
3.2.5 員工經驗和參與 41
3.3 建立成熟的數字化團隊 42
3.3.1 從看得見的領導力開始 42
3.3.2 打破倉筒 44
3.3.3 教育 44
3.3.4 分佈式決策 45
3.3.5 鼓勵團隊的多樣化 46
3.3.6 關注交付 47
3.4 問題 48
3.5 本章小結 49

第Ⅱ部分 數字化為變革賦能
第4章 數據 55
4.1 三大關鍵知識點 56
4.2 數據的飛輪效應 58
4.3 厚數據的應用 59
4.4 數據使用及應用框架 61
4.5 優先關注的三個領域 64
4.5.1 利用數據來完善決策 66
4.5.2 改善經營 68
4.5.3 數據資產變現 69
4.6 問題 70
4.7 本章小結 70

第5章 平台 73
5.1 平台的網絡效應 76
5.2 平台的速成課 78
5.2.1 平台型企業的誕生 79
5.2.2 整合的力量 80
5.2.3 互補性與開放 82
5.3 從連接型企業到平台型企業 83
5.4 搭建平台 84
5.5 外向型管理 89
5.6 定義成功 91
5.7 問題 92
5.8 本章小結 92

第6章 智能係統 95
6.1 機器學22崛起 96
6.1.1 監督式學習 97
6.1.2 無監督學習 97
6.1.3 強化學習 98
6.2 數據的完美拍檔 98
6.3 人工智能的五個關鍵因素 99
6.4 創建智能係統 102
6.4.1 理解 103
6.4.2 識別 103
6.4.3 排序和計劃 103
6.4.4 執行和監控 104
6.5 組建團隊 104
6.6 大數據的五個特性 105
6.7 建造高防禦性護城河 106
6.8 問題 109
6.9 本章小結 109

第III部分 加速變革
第7章 投資管理 113
7.1 三種創新 114
7.1.1 顛覆性創新 114
7.1.2 持續性創新 115
7.1.3 效率型創新 115
7.2 平衡短期回報和長期投資 116
7.3 投資者心態 116
7.3.1 建立創新文化氛圍 117
7.3.2 更快的增長 117
7.3.3 鼓勵投資效率 119
7.4 問題 121
7.5 本章小結 121

第8章 技術風險管理 123
8.1 網絡安全的新規則 125
8.2 與開源軟件做朋友 128
8.3 走出雲計算的誤區 130
8.4 問題 133
8.5 本章小結 133

第9章 給董事會和董事們的建議 135
9.1 獲得董事會的支持 136
9.1.1 提出議案 136
9.1.2 重新審視重大決策 136
9.1.3 董事會和首席執行官之間要保持平衡 137
9.2 任命數字專家 138
9.3 提倡多樣化和創新 139
9.4 加強技術風險管理 140
9.4.1 成立技術諮詢委員會 141
9.4.2 任命數字執行官 141
9.5 問題 142
9.6 本章小結 142

結語 145
參考文獻 149