数据驱动的管理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王纹，毛彦著

图书标签:

数据驱动
管理
决策
商业智能
数据分析
绩效管理
数字化转型
领导力
战略
效率提升

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302448525

版次：1

商品编码：11968037

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：276

字数：298000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　数据驱动的管理

　　揭示了企业管理和企业信息化的一个崭新的方向

　　以案例给予项目启示

内容简介

　　在我们从事企业信息化工作的近20年间，“数据驱动的管理”就像一直隐藏在迷雾中一样，若隐若现。我们现在终于看清了她的全貌。回想起来，其实她一直在用一些令人苦恼的问题启示着我们。只是我们，乃至整个行业，都太骄傲而急功近利，对这些启示视而不见。传统的企业管理非常重视“流程”。而传统的企业信息化更多的是围绕着“流程”展开的，比如ERP、CRM、SRM、MES、BPM、TMS、WMS、电商系统、渠道管理系统……

　　流程真能解决所有问题吗？流程和数据不能兼得吗？那些信息化项目中出现的问题究竟是人的问题，还是另有隐情？数据和大数据在企业管理中究竟扮演什么样的角色？本书就是来回答这些问题的，并向读者揭示“数据驱动的管理”这个激动人心的新天地。

　　本书揭示了企业管理和企业信息化的一个崭新的方向：数据驱动型管理，以及它的精髓、秘密和迷人之处。本书适合企业各个层面和职能的管理者，尤其是高层管理人员，信息化从业人员，高等院校管理、金融、计算机、统计等专业的教师和学生。

作者简介

　　王纹，毕业于复旦大学国际金融系（本科）和美国杜克大学（MBA)，是中国注册会计师和英国特许注册会计师资深会员（FCCA)，在企业信息化领域从业近20年，曾任职于德勤会计师事务所、IBM、SAP等公司，曾任SAP中国副总裁，现任腾燊嘉诚（上海）信息科技股份有限公司首席架构师，出版4部专著，并在各种期刊杂志发表超过20篇文章。

　　毛彦，财务管理专业、工商管理硕士，专注于企业绩效管理信息化领域，曾就职于500强企业多年，负责企业绩效管理工作，曾SAP全球绩效管理方案部方案总监、SAP EPM产品设计总监,现任上海基甸信息科技有限公司合伙人,领导和管理过多个超大型企业的绩效管理相关项目，在企业财务管理和绩效管理领域包括计划和预算管理、企业财务控制、企业战略管理、平衡计分卡、集团企业财务合并等方面有丰富的实战经验，并乐于分享，定期组织相关主题研讨，可电邮angela.yan@epmvenus.com参与相关主题的探讨与分享。

内页插图

前言/序言

　　阅读导航

　　本书内容共分六篇。第一篇“总论”总体介绍了什么是数据驱动的管理，以及数据驱动的管理平台应该具有的特点。第二篇“分析”介绍了如何从大量的数据中，提炼出更有意义和价值的信息，主要是对数据分析方法和管理模型的介绍。第三篇“加工”介绍了如何根据某种原则，对原始数据进行各种计算、转换、处理，从而达成某项专门的管理目的，主要介绍了合并和格式报表，以及阿米巴和利润中心两个管理场景。第四篇“计划（模拟）”中的计划是指对未来的情况作出判断，并据此安排企业将来的各项活动；模拟是一种更高形式的计划，它意味着对多种情况（而不是一种情况）进行计划，并对结果进行比较。第五篇结合了分析、加工、计划（模拟）和大数据融合这四种数据方法的三个“综合应用场景”——动态投资管理、品类管理和有限产能排产（基于TOC），并介绍了大数据融合。第六篇介绍了三个“特定行业”的数据驱动的管理场景，分别是保险行业、银行业、和经济体数据造影和微创干预。

　　我们建议读者通读前五篇的内容，以便对数据驱动的管理形成整体概念。并根据自身行业特点选读第六篇的内容。

《数据驱动的管理》洞悉数据洪流，驾驭智慧未来——一本关于如何构建、解读并最终掌控数据力量以实现卓越管理的实操指南。在信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字堆砌，而是蕴藏着无限商业洞察与战略机遇的金矿。本书《数据驱动的管理》正是为应对这一时代浪潮而生，它并非空谈理论，而是致力于为管理者提供一套系统、落地的方法论，帮助企业从数据中提炼价值，实现决策的科学化、运营的高效化以及战略的精准化。第一部分：数据的基石——构建可靠的数据体系任何成功的管理都离不开坚实的数据基础。本部分将带领读者深入了解如何构建一套完整、准确、易于访问的数据体系，为后续的数据分析与应用打下坚实的基础。数据源的识别与整合：内部数据：深入挖掘企业内部各部门、各业务流程产生的数据，包括销售数据、生产数据、客户关系管理（CRM）数据、财务数据、人力资源数据、供应链数据等。强调数据收集的颗粒度、准确性和及时性。外部数据：探讨如何获取和利用外部数据，如市场调研数据、行业报告、竞争对手信息、社交媒体数据、宏观经济指标、地理位置信息等。分析不同外部数据源的可靠性与价值。数据源的统一与清洗：介绍数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）的概念，以及ETL（Extract, Transform, Load）流程的重要性。详细阐述数据清洗的常用方法，如去重、标准化、填补缺失值、异常值处理等，强调“垃圾进，垃圾出”的原则。数据治理与质量管理：引入数据治理的概念，包括数据标准、数据生命周期管理、数据安全与隐私保护。探讨如何建立数据质量监控机制，确保持续获取高质量数据。数据架构与基础设施：数据存储方案：介绍关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖（Data Lake）等不同数据存储技术的优缺点及其适用场景。数据采集与传输：探讨实时数据采集、批量数据传输等技术，以及消息队列、数据流处理等工具的应用。数据安全与访问控制：强调数据安全的重要性，包括数据加密、访问权限管理、审计日志等。第二部分：数据的解读——释放洞察力的分析艺术拥有了高质量的数据，接下来的关键是如何从中挖掘有价值的洞察。本部分将聚焦于数据分析的理论与实践，帮助管理者理解数据背后的故事。数据分析的基本原则与思维：从业务问题出发：强调一切数据分析都应服务于业务目标，而非为了分析而分析。假设驱动的分析：介绍如何提出有意义的假设，并通过数据来验证或证伪。探索性数据分析（EDA）：掌握可视化工具和统计方法，初步探索数据的分布、关联和趋势。可重复性与透明性：强调分析过程的可追溯性和可重复性，确保分析结果的可靠性。核心数据分析方法论：描述性分析：运用统计学方法，如均值、中位数、方差、百分比、比率等，描述业务现状。例如，分析销售额的增长趋势、客户的平均消费金额等。诊断性分析：深入探究“为什么”会发生。例如，分析销售额下降的原因，是由于市场变化、竞争加剧还是产品问题？介绍钻取（Drill-down）、切片（Slicing）和联动（Linking）等技术。预测性分析：利用历史数据预测未来。介绍时间序列分析、回归分析、机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树等）在预测模型构建中的应用，例如预测未来销售额、客户流失率等。规范性分析：在预测的基础上，提出行动建议，指导如何达成最优结果。例如，在预测到客户可能流失时，推荐最优的挽留策略。介绍优化算法、模拟技术等。常用分析工具与技术：数据可视化： Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2) 等工具的应用，将复杂数据转化为直观图表。统计软件： SPSS, SAS, R, Python (SciPy, Statsmodels) 等用于进行深入统计分析。大数据分析平台： Hadoop, Spark 等在处理海量数据时的应用。数据库查询语言： SQL 语言的掌握，是获取和处理数据的必备技能。第三部分：数据的应用——驱动卓越管理的实践数据分析的最终目的是指导决策和驱动行动。本部分将重点探讨如何在各个管理职能领域应用数据，实现业务的持续优化与创新。市场营销与客户管理：客户细分与画像：基于客户行为、偏好、价值等数据进行客户画像，实现精准营销。营销活动效果评估：量化不同营销渠道、活动的效果，优化营销投入。客户生命周期管理：识别客户购买过程中的关键节点，制定相应的触达和维护策略。客户流失预测与挽留：识别高风险流失客户，并采取主动措施进行挽留。产品开发与创新：市场需求分析：通过分析用户反馈、搜索趋势、竞品数据等，洞察潜在的市场需求。产品性能监控：收集用户使用数据，分析产品功能的使用情况、用户满意度，为产品迭代提供依据。 A/B测试与优化：通过对比不同版本产品或功能的效果，科学决策产品改进方向。运营效率提升：供应链优化：分析库存、物流、供应商数据，降低成本，提高效率。生产过程监控与优化：实时监控生产关键指标，预测设备故障，优化生产流程。服务质量管理：分析客户服务数据，识别瓶颈，提升客户满意度。财务管理与风险控制：财务预测与预算：基于历史数据和市场趋势，进行更准确的财务预测和预算编制。成本效益分析：量化各项业务活动的投入产出比，优化资源配置。欺诈检测与风险预警：通过分析交易模式、用户行为等数据，识别潜在的欺诈行为和运营风险。人力资源管理：人才招聘与评估：分析招聘渠道效果，优化候选人筛选流程。员工绩效分析：识别高绩效员工特征，制定培训和激励方案。员工流失预测：识别可能离职的员工，并采取措施进行保留。第四部分：数据驱动的文化与组织技术和工具只是手段，最终的成功依赖于组织文化和人才的支持。本部分将探讨如何建立一个真正拥抱数据、善于利用数据的组织。数据驱动的决策文化：高层领导的支持与示范：强调领导者在推动数据驱动文化中的关键作用。打破数据孤岛：鼓励跨部门数据共享与协作。培养数据素养：为全体员工提供数据分析和解读的基础培训。组织架构与人才队伍：数据科学家、数据分析师、数据工程师等角色的定位与协作。构建数据分析团队：内部组建还是外部合作？如何构建高效的数据团队？持续学习与技能提升：鼓励员工不断学习新的数据技术和分析方法。数据伦理与责任：数据隐私保护的合规性。避免数据误用和偏见。建立负责任的数据使用框架。结语：《数据驱动的管理》不仅仅是一本书，更是一份行动的邀请。它鼓励管理者们走出凭经验、凭感觉的传统管理模式，拥抱数据带来的客观视角和理性洞察。通过学习本书，您将掌握一套行之有效的工具与方法，能够更自信、更精准地应对商业挑战，在日益激烈的竞争环境中脱颖而出，引领企业走向更智能、更可持续的未来。这是一场关于认识数据、利用数据、最终被数据赋能的全面升级。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

读完《数据驱动的管理》，我最大的感受就是，这本书就像一位经验丰富的老船长，在茫茫的数据海洋中为我指明了方向。它不是那种讲高深理论、令人望而生畏的学术著作，而是更像一本实操指南，将复杂的数据概念拆解得清晰易懂，并且提供了大量切实可行的案例。我尤其欣赏书中对“因果关系”的深入剖析，这在很多管理书籍中往往被一带而过。作者用非常生动的语言解释了如何区分“相关性”和“因果性”，这对于我们日常做决策至关重要。想想看，如果我们将仅仅是“同时发生”的两个现象误以为是“原因”和“结果”，那么我们的决策很可能南辕北辙，甚至带来负面影响。书中提供了几种判断因果关系的方法，例如A/B测试、回归分析的巧妙运用，以及如何通过观察和实验来排除混淆变量。这些方法虽然听起来专业，但作者通过各种生活化的比喻，比如“下雨和打伞”、“吃冰淇淋和溺水”等，让我们这些非数据专业背景的读者也能快速理解其精髓。更让我惊喜的是，书中还详细讲解了如何构建有效的数据报告和仪表盘，如何让数据“说话”，让那些原本晦涩的数字变得直观且富有洞察力，这对于我们向团队和领导层汇报工作、争取资源提供了强大的支持。我敢说，这本书绝对是每个想在当下环境中提升管理效率、做出更明智决策的管理者的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

我对《数据驱动的管理》这本书的评价，可以用“颠覆性”和“实用性”来概括。我过去在工作中，常常依赖经验和直觉来做决策，也曾尝试过阅读一些关于数据分析的书籍，但总觉得它们离我的实际工作太远，理论性太强，难以落地。这本书完全不同，它更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何将数据思维融入到日常管理中。我特别喜欢书中关于“识别关键驱动因素”的部分，它教我如何从海量数据中抽丝剥茧，找到真正影响业务结果的核心要素。这比我过去盲目追求各种数据指标要有效得多。书中还提供了一个非常详细的“数据驱动决策模型”，这个模型清晰地展示了从数据收集、数据分析到数据洞察，再到最终决策和执行的整个流程。这个模型不仅逻辑严谨，而且非常容易理解和应用，我已经在我的工作中尝试使用这个模型来优化项目管理，效果非常显著。此外，书中还强调了“持续学习和改进”的重要性，它鼓励管理者要保持对新数据工具和分析方法的开放态度，并不断地去尝试和探索。这让我意识到，数据驱动的管理并非一成不变，而是一个不断迭代和优化的过程。这本书让我看到了数据在管理中的真正力量，它不仅能帮助我做出更明智的决策，更能提升我的管理效率和团队的整体绩效。

评分☆☆☆☆☆

《数据驱动的管理》这本书，对我而言，就像是打开了一扇全新的管理之门。在阅读之前，我一直认为管理的核心在于人的沟通和激励，而数据的角色更多是辅助性的，用于事后总结。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常系统且有说服力的方式，阐述了数据如何能够成为管理的“眼睛”和“大脑”，帮助管理者在决策过程中规避风险，抓住机遇。书中对“数据质量”的强调令我印象深刻，它反复提及“Garbage In, Garbage Out”（垃圾进，垃圾出）的原则，告诫我们不能盲目相信未经检验的数据。作者不仅指出了数据质量的重要性，还提供了一系列实用工具和方法来确保数据的准确性和可靠性，比如数据清洗、数据验证等。这让我意识到，建立一个可靠的数据基础是进行有效数据驱动管理的前提。更让我惊喜的是，书中还深入探讨了“数据伦理”和“隐私保护”等问题，在强调数据价值的同时，也提醒管理者要承担起相应的社会责任。这在当今信息爆炸的时代尤为重要。我尤其欣赏书中关于“ A/B测试”的详细介绍，这是一种能够直接检验不同策略效果的科学方法，它能够帮助我们避免主观臆断，而是用客观的数据来指导决策。这本书让我看到了数据在管理中更深层次的应用，它不仅仅是报表上的数字，更是能够驱动企业持续创新和成长的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

《数据驱动的管理》这本书，我必须说，它真的颠覆了我过去一些关于“直觉”和“经验”在管理中作用的认知。以前我总觉得，一个优秀的管理者，靠的是多年的经验积累和敏锐的直觉，能够“凭感觉”做出判断。但这本书让我意识到，这种“感觉”很多时候是基于潜意识里对数据的解读，只是我们没有将其量化和系统化。作者非常巧妙地将数据分析的逻辑融入到日常管理的各个环节，比如人员招聘、绩效评估、产品迭代，甚至是市场营销策略的制定。它提供了一个全新的视角，让我们能够用更客观、更科学的方式来审视和解决问题。我印象最深刻的是关于“指标设计”的部分，书中强调了“SMART原则”的重要性，并在此基础上延伸出如何选择真正能够驱动业务增长的关键绩效指标（KPIs），以及如何避免陷入“数据噪音”。它教会我如何避免仅仅追求数据的增长，而是要关注数据的“质量”和“意义”，确保我们追踪的每一个数字都与公司的战略目标紧密相连。此外，书中关于“数据可视化”的章节也给了我很多启发。我过去常常纠结于如何将复杂的分析结果清晰地呈现出来，而这本书则提供了一系列实用工具和技巧，比如如何选择最合适的图表类型，如何设计简洁明了的仪表盘，让数据报告不再是枯燥的数字堆砌，而是能够直接触达管理层决策的有效沟通工具。这是一本真正能将理论转化为实践的书籍，读完之后，我感觉自己对管理的理解层次得到了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到《数据驱动的管理》这本书的时候，内心是有些忐忑的，毕竟“数据”这两个字听起来就充满了技术含量，我怕这本书会充斥着我看不懂的算法和模型。然而，这本书的风格出乎意料地平易近人，甚至可以说是“有趣”。作者运用了大量的类比和故事，将抽象的数据概念具象化，让我这个原本对数据分析感到畏惧的读者，也能轻松地理解其中的逻辑。最令我耳目一新的是，书中并没有一味地强调“大数据的力量”，而是回归到最基础的数据思维，强调“小数据”的价值。它告诉我，即使我们没有庞大的数据库，也可以通过对现有数据的细致分析，发现意想不到的洞察。例如，书中举了一个关于如何通过分析客户的退货理由来优化产品设计的例子，这个案例非常贴合实际，让我意识到，只要用心去挖掘，身边的每一个细微数据都可能蕴藏着巨大的商业价值。此外，这本书还非常注重“沟通”和“协作”的部分，强调数据分析的最终目的是为了驱动决策和行动，而这个过程需要跨部门的沟通和理解。它提供了一些非常实用的方法，帮助管理者如何与技术团队、业务团队以及非技术背景的同事有效沟通数据结果，消除误解，共同达成目标。这让我觉得，这本书不仅仅是一本关于数据分析的书，更是一本关于如何运用数据来提升团队协作和组织效率的管理学著作。

评分☆☆☆☆☆

数据科学研究很好的参考

评分☆☆☆☆☆

书不错

评分☆☆☆☆☆

书不错

评分☆☆☆☆☆

解惑到位~

评分☆☆☆☆☆

包装完整，物流速度快，挺好的，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

实用实用实用