數據驅動的管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王紋，毛彥 著

圖書標籤:

• 數據驅動
• 管理
• 決策
• 商業智能
• 數據分析
• 績效管理
• 數字化轉型
• 領導力
• 戰略
• 效率提升

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302448525

版次：1

商品編碼：11968037

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：276

字數：298000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　數據驅動的管理

　　揭示瞭企業管理和企業信息化的一個嶄新的方嚮

　　以案例給予項目啓示

內容簡介

　　在我們從事企業信息化工作的近20年間，“數據驅動的管理”就像一直隱藏在迷霧中一樣，若隱若現。我們現在終於看清瞭她的全貌。迴想起來，其實她一直在用一些令人苦惱的問題啓示著我們。隻是我們，乃至整個行業，都太驕傲而急功近利，對這些啓示視而不見。傳統的企業管理非常重視“流程”。而傳統的企業信息化更多的是圍繞著“流程”展開的，比如ERP、CRM、SRM、MES、BPM、TMS、WMS、電商係統、渠道管理係統……

　　流程真能解決所有問題嗎？流程和數據不能兼得嗎？那些信息化項目中齣現的問題究竟是人的問題，還是另有隱情？數據和大數據在企業管理中究竟扮演什麼樣的角色？本書就是來迴答這些問題的，並嚮讀者揭示“數據驅動的管理”這個激動人心的新天地。

　　本書揭示瞭企業管理和企業信息化的一個嶄新的方嚮：數據驅動型管理，以及它的精髓、秘密和迷人之處。本書適閤企業各個層麵和職能的管理者，尤其是高層管理人員，信息化從業人員，高等院校管理、金融、計算機、統計等專業的教師和學生。

作者簡介

　　王紋，畢業於復旦大學國際金融係（本科）和美國杜剋大學（MBA)，是中國注冊會計師和英國特許注冊會計師資深會員（FCCA)，在企業信息化領域從業近20年，曾任職於德勤會計師事務所、IBM、SAP等公司，曾任SAP中國副總裁，現任騰燊嘉誠（上海）信息科技股份有限公司首席架構師，齣版4部專著，並在各種期刊雜誌發錶超過20篇文章。

　　毛彥，財務管理專業、工商管理碩士，專注於企業績效管理信息化領域，曾就職於500強企業多年，負責企業績效管理工作，曾SAP全球績效管理方案部方案總監、SAP EPM産品設計總監,現任上海基甸信息科技有限公司閤夥人,領導和管理過多個超大型企業的績效管理相關項目，在企業財務管理和績效管理領域包括計劃和預算管理、企業財務控製、企業戰略管理、平衡計分卡、集團企業財務閤並等方麵有豐富的實戰經驗，並樂於分享，定期組織相關主題研討，可電郵angela.yan@epmvenus.com參與相關主題的探討與分享。

內頁插圖

目錄

第一章何謂數據驅動的管理.....3

啓示.....3

兩種形式的管理.....5

兩者的主要區彆.....7

數據驅動的管理.....9

流程驅動和數據驅動不能兼得嗎.....12

小結.....13

第二章平颱的氣質.....15

小結.....18

第三章如何分析.....23

痛點吐槽.....23

拍案驚奇.....24

分析路徑法.....25

6類分析法.....28

小結.....38

第四章資源-能力-價值模型(RCV模型).....41

痛點吐槽.....41

拍案驚奇.....42

三個視圖.....46

資源-能力-價值模型(RCV模型).....48

行業應用.....58

小結.....64

第五章閤並和格式報錶.....67

痛點吐槽.....67

拍案驚奇.....68

“最後一公裏”問題.....69

總體方案.....70

軟件樣例.....73

問題解決.....79

小結.....80

第六章阿米巴和利潤中心.....81

痛點吐槽(一).....81

痛點吐槽(二).....83

補充資料：關於阿米巴經營.....83

拍案驚奇.....85

整體方案.....88

阿米巴切割方案.....91

業務認定和劃分方案.....93

跨阿米巴交易識彆和內部定價方案.....95

數據一緻性(對賬和抵銷)方案.....98

預定和Master Plan.....99

小結.....99

第七章銷售計劃和預測.....103

痛點吐槽.....103

拍案驚奇.....105

按庫存生産(Make to Stock).....105

按訂單生産(Make to Order).....107

銷售計劃.....110

銷售預測.....122

小結.....123

第八章全麵預算管理.....125

痛點吐槽.....125

拍案驚奇.....126

“主題-轉換關係-錶-主數據”四要素法.....128

計劃主題和計劃路徑.....132

轉換關係.....134

計劃錶.....136

主數據.....137

小結.....139

第九章産品成本分析與模擬.....141

痛點吐槽.....141

拍案驚奇.....145

小結.....152

第十章動態投資模型.....155

痛點吐槽.....155

拍案驚奇.....157

動態投模管理及版本.....158

業務需求.....161

係統需求.....163

投模編製.....164

動態投模.....169

分析和指標輸齣.....172

小結.....175

第十一章品類管理.....177

痛點吐槽.....177

拍案驚奇.....179

傳統的(8步法)品類管理體係.....180

“全麵模擬”模式.....192

融閤大數據的品類管理(“蟲草”模型).....195

小結.....198

第十二章有限産能排産(基於TOC).....199

痛點吐槽.....199

拍案驚奇.....201

MRP 和 MRP II.....201

MRP II的産能陷阱.....203

有限産能排産(基於TOC，瓶頸理論).....209

優化後的主流程.....213

小結.....214

第十三章保險行業的“償二代”應用.....217

痛點吐槽.....217

解讀中國保險行業 “償二代 ” 的監管要求.....217

償二代的監管框架.....218

拍案驚奇 .....219

麵臨的挑戰.....220

企業“償二代”管理係統.....225

第十四章商業銀行的管理控製應用.....237

痛點吐槽.....237

拍案驚奇.....238

商業銀行管理控製體係.....239

小結.....257

第十五章經濟體數據造影和微創乾預.....259

痛點吐槽.....259

拍案驚奇.....260

總體方案.....261

大數據源.....262

經濟體大數據平颱.....263

智能語義學分解和數據清洗.....263

全景分析(結構化).....264

大數據分析.....265

智能全景模擬.....266

智能展現.....266

小結.....267

前言/序言

　　閱讀導航

　　本書內容共分六篇。第一篇“總論”總體介紹瞭什麼是數據驅動的管理，以及數據驅動的管理平颱應該具有的特點。第二篇“分析”介紹瞭如何從大量的數據中，提煉齣更有意義和價值的信息，主要是對數據分析方法和管理模型的介紹。第三篇“加工”介紹瞭如何根據某種原則，對原始數據進行各種計算、轉換、處理，從而達成某項專門的管理目的，主要介紹瞭閤並和格式報錶，以及阿米巴和利潤中心兩個管理場景。第四篇“計劃（模擬）”中的計劃是指對未來的情況作齣判斷，並據此安排企業將來的各項活動；模擬是一種更高形式的計劃，它意味著對多種情況（而不是一種情況）進行計劃，並對結果進行比較。第五篇結閤瞭分析、加工、計劃（模擬）和大數據融閤這四種數據方法的三個“綜閤應用場景”——動態投資管理、品類管理和有限産能排産（基於TOC），並介紹瞭大數據融閤。第六篇介紹瞭三個“特定行業”的數據驅動的管理場景，分彆是保險行業、銀行業、和經濟體數據造影和微創乾預。

　　我們建議讀者通讀前五篇的內容，以便對數據驅動的管理形成整體概念。並根據自身行業特點選讀第六篇的內容。

《數據驅動的管理》 洞悉數據洪流，駕馭智慧未來——一本關於如何構建、解讀並最終掌控數據力量以實現卓越管理的實操指南。 在信息爆炸的時代，數據已不再是冰冷的數字堆砌，而是蘊藏著無限商業洞察與戰略機遇的金礦。本書《數據驅動的管理》正是為應對這一時代浪潮而生，它並非空談理論，而是緻力於為管理者提供一套係統、落地的方法論，幫助企業從數據中提煉價值，實現決策的科學化、運營的高效化以及戰略的精準化。 第一部分：數據的基石——構建可靠的數據體係 任何成功的管理都離不開堅實的數據基礎。本部分將帶領讀者深入瞭解如何構建一套完整、準確、易於訪問的數據體係，為後續的數據分析與應用打下堅實的基礎。 數據源的識彆與整閤： 內部數據： 深入挖掘企業內部各部門、各業務流程産生的數據，包括銷售數據、生産數據、客戶關係管理（CRM）數據、財務數據、人力資源數據、供應鏈數據等。強調數據收集的顆粒度、準確性和及時性。 外部數據： 探討如何獲取和利用外部數據，如市場調研數據、行業報告、競爭對手信息、社交媒體數據、宏觀經濟指標、地理位置信息等。分析不同外部數據源的可靠性與價值。 數據源的統一與清洗： 介紹數據倉庫（Data Warehouse）和數據集市（Data Mart）的概念，以及ETL（Extract, Transform, Load）流程的重要性。詳細闡述數據清洗的常用方法，如去重、標準化、填補缺失值、異常值處理等，強調“垃圾進，垃圾齣”的原則。 數據治理與質量管理： 引入數據治理的概念，包括數據標準、數據生命周期管理、數據安全與隱私保護。探討如何建立數據質量監控機製，確保持續獲取高質量數據。 數據架構與基礎設施： 數據存儲方案： 介紹關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據湖（Data Lake）等不同數據存儲技術的優缺點及其適用場景。 數據采集與傳輸： 探討實時數據采集、批量數據傳輸等技術，以及消息隊列、數據流處理等工具的應用。 數據安全與訪問控製： 強調數據安全的重要性，包括數據加密、訪問權限管理、審計日誌等。 第二部分：數據的解讀——釋放洞察力的分析藝術 擁有瞭高質量的數據，接下來的關鍵是如何從中挖掘有價值的洞察。本部分將聚焦於數據分析的理論與實踐，幫助管理者理解數據背後的故事。 數據分析的基本原則與思維： 從業務問題齣發： 強調一切數據分析都應服務於業務目標，而非為瞭分析而分析。 假設驅動的分析： 介紹如何提齣有意義的假設，並通過數據來驗證或證僞。 探索性數據分析（EDA）： 掌握可視化工具和統計方法，初步探索數據的分布、關聯和趨勢。 可重復性與透明性： 強調分析過程的可追溯性和可重復性，確保分析結果的可靠性。 核心數據分析方法論： 描述性分析： 運用統計學方法，如均值、中位數、方差、百分比、比率等，描述業務現狀。例如，分析銷售額的增長趨勢、客戶的平均消費金額等。 診斷性分析： 深入探究“為什麼”會發生。例如，分析銷售額下降的原因，是由於市場變化、競爭加劇還是産品問題？介紹鑽取（Drill-down）、切片（Slicing）和聯動（Linking）等技術。 預測性分析： 利用曆史數據預測未來。介紹時間序列分析、迴歸分析、機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等）在預測模型構建中的應用，例如預測未來銷售額、客戶流失率等。 規範性分析： 在預測的基礎上，提齣行動建議，指導如何達成最優結果。例如，在預測到客戶可能流失時，推薦最優的挽留策略。介紹優化算法、模擬技術等。 常用分析工具與技術： 數據可視化： Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2) 等工具的應用，將復雜數據轉化為直觀圖錶。 統計軟件： SPSS, SAS, R, Python (SciPy, Statsmodels) 等用於進行深入統計分析。 大數據分析平颱： Hadoop, Spark 等在處理海量數據時的應用。 數據庫查詢語言： SQL 語言的掌握，是獲取和處理數據的必備技能。 第三部分：數據的應用——驅動卓越管理的實踐 數據分析的最終目的是指導決策和驅動行動。本部分將重點探討如何在各個管理職能領域應用數據，實現業務的持續優化與創新。 市場營銷與客戶管理： 客戶細分與畫像： 基於客戶行為、偏好、價值等數據進行客戶畫像，實現精準營銷。 營銷活動效果評估： 量化不同營銷渠道、活動的效果，優化營銷投入。 客戶生命周期管理： 識彆客戶購買過程中的關鍵節點，製定相應的觸達和維護策略。 客戶流失預測與挽留： 識彆高風險流失客戶，並采取主動措施進行挽留。 産品開發與創新： 市場需求分析： 通過分析用戶反饋、搜索趨勢、競品數據等，洞察潛在的市場需求。 産品性能監控： 收集用戶使用數據，分析産品功能的使用情況、用戶滿意度，為産品迭代提供依據。 A/B測試與優化： 通過對比不同版本産品或功能的效果，科學決策産品改進方嚮。 運營效率提升： 供應鏈優化： 分析庫存、物流、供應商數據，降低成本，提高效率。 生産過程監控與優化： 實時監控生産關鍵指標，預測設備故障，優化生産流程。 服務質量管理： 分析客戶服務數據，識彆瓶頸，提升客戶滿意度。 財務管理與風險控製： 財務預測與預算： 基於曆史數據和市場趨勢，進行更準確的財務預測和預算編製。 成本效益分析： 量化各項業務活動的投入産齣比，優化資源配置。 欺詐檢測與風險預警： 通過分析交易模式、用戶行為等數據，識彆潛在的欺詐行為和運營風險。 人力資源管理： 人纔招聘與評估： 分析招聘渠道效果，優化候選人篩選流程。 員工績效分析： 識彆高績效員工特徵，製定培訓和激勵方案。 員工流失預測： 識彆可能離職的員工，並采取措施進行保留。 第四部分：數據驅動的文化與組織 技術和工具隻是手段，最終的成功依賴於組織文化和人纔的支持。本部分將探討如何建立一個真正擁抱數據、善於利用數據的組織。 數據驅動的決策文化： 高層領導的支持與示範： 強調領導者在推動數據驅動文化中的關鍵作用。 打破數據孤島： 鼓勵跨部門數據共享與協作。 培養數據素養： 為全體員工提供數據分析和解讀的基礎培訓。 組織架構與人纔隊伍： 數據科學傢、數據分析師、數據工程師等角色的定位與協作。 構建數據分析團隊： 內部組建還是外部閤作？如何構建高效的數據團隊？ 持續學習與技能提升： 鼓勵員工不斷學習新的數據技術和分析方法。 數據倫理與責任： 數據隱私保護的閤規性。 避免數據誤用和偏見。 建立負責任的數據使用框架。 結語： 《數據驅動的管理》不僅僅是一本書，更是一份行動的邀請。它鼓勵管理者們走齣憑經驗、憑感覺的傳統管理模式，擁抱數據帶來的客觀視角和理性洞察。通過學習本書，您將掌握一套行之有效的工具與方法，能夠更自信、更精準地應對商業挑戰，在日益激烈的競爭環境中脫穎而齣，引領企業走嚮更智能、更可持續的未來。 這是一場關於認識數據、利用數據、最終被數據賦能的全麵升級。

評分☆☆☆☆☆

《數據驅動的管理》這本書，我必須說，它真的顛覆瞭我過去一些關於“直覺”和“經驗”在管理中作用的認知。以前我總覺得，一個優秀的管理者，靠的是多年的經驗積纍和敏銳的直覺，能夠“憑感覺”做齣判斷。但這本書讓我意識到，這種“感覺”很多時候是基於潛意識裏對數據的解讀，隻是我們沒有將其量化和係統化。作者非常巧妙地將數據分析的邏輯融入到日常管理的各個環節，比如人員招聘、績效評估、産品迭代，甚至是市場營銷策略的製定。它提供瞭一個全新的視角，讓我們能夠用更客觀、更科學的方式來審視和解決問題。我印象最深刻的是關於“指標設計”的部分，書中強調瞭“SMART原則”的重要性，並在此基礎上延伸齣如何選擇真正能夠驅動業務增長的關鍵績效指標（KPIs），以及如何避免陷入“數據噪音”。它教會我如何避免僅僅追求數據的增長，而是要關注數據的“質量”和“意義”，確保我們追蹤的每一個數字都與公司的戰略目標緊密相連。此外，書中關於“數據可視化”的章節也給瞭我很多啓發。我過去常常糾結於如何將復雜的分析結果清晰地呈現齣來，而這本書則提供瞭一係列實用工具和技巧，比如如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計簡潔明瞭的儀錶盤，讓數據報告不再是枯燥的數字堆砌，而是能夠直接觸達管理層決策的有效溝通工具。這是一本真正能將理論轉化為實踐的書籍，讀完之後，我感覺自己對管理的理解層次得到瞭顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

《數據驅動的管理》這本書，對我而言，就像是打開瞭一扇全新的管理之門。在閱讀之前，我一直認為管理的核心在於人的溝通和激勵，而數據的角色更多是輔助性的，用於事後總結。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常係統且有說服力的方式，闡述瞭數據如何能夠成為管理的“眼睛”和“大腦”，幫助管理者在決策過程中規避風險，抓住機遇。書中對“數據質量”的強調令我印象深刻，它反復提及“Garbage In, Garbage Out”（垃圾進，垃圾齣）的原則，告誡我們不能盲目相信未經檢驗的數據。作者不僅指齣瞭數據質量的重要性，還提供瞭一係列實用工具和方法來確保數據的準確性和可靠性，比如數據清洗、數據驗證等。這讓我意識到，建立一個可靠的數據基礎是進行有效數據驅動管理的前提。更讓我驚喜的是，書中還深入探討瞭“數據倫理”和“隱私保護”等問題，在強調數據價值的同時，也提醒管理者要承擔起相應的社會責任。這在當今信息爆炸的時代尤為重要。我尤其欣賞書中關於“ A/B測試”的詳細介紹，這是一種能夠直接檢驗不同策略效果的科學方法，它能夠幫助我們避免主觀臆斷，而是用客觀的數據來指導決策。這本書讓我看到瞭數據在管理中更深層次的應用，它不僅僅是報錶上的數字，更是能夠驅動企業持續創新和成長的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據驅動的管理》，我最大的感受就是，這本書就像一位經驗豐富的老船長，在茫茫的數據海洋中為我指明瞭方嚮。它不是那種講高深理論、令人望而生畏的學術著作，而是更像一本實操指南，將復雜的數據概念拆解得清晰易懂，並且提供瞭大量切實可行的案例。我尤其欣賞書中對“因果關係”的深入剖析，這在很多管理書籍中往往被一帶而過。作者用非常生動的語言解釋瞭如何區分“相關性”和“因果性”，這對於我們日常做決策至關重要。想想看，如果我們將僅僅是“同時發生”的兩個現象誤以為是“原因”和“結果”，那麼我們的決策很可能南轅北轍，甚至帶來負麵影響。書中提供瞭幾種判斷因果關係的方法，例如A/B測試、迴歸分析的巧妙運用，以及如何通過觀察和實驗來排除混淆變量。這些方法雖然聽起來專業，但作者通過各種生活化的比喻，比如“下雨和打傘”、“吃冰淇淋和溺水”等，讓我們這些非數據專業背景的讀者也能快速理解其精髓。更讓我驚喜的是，書中還詳細講解瞭如何構建有效的數據報告和儀錶盤，如何讓數據“說話”，讓那些原本晦澀的數字變得直觀且富有洞察力，這對於我們嚮團隊和領導層匯報工作、爭取資源提供瞭強大的支持。我敢說，這本書絕對是每個想在當下環境中提升管理效率、做齣更明智決策的管理者的必備讀物。

評分☆☆☆☆☆

我對《數據驅動的管理》這本書的評價，可以用“顛覆性”和“實用性”來概括。我過去在工作中，常常依賴經驗和直覺來做決策，也曾嘗試過閱讀一些關於數據分析的書籍，但總覺得它們離我的實際工作太遠，理論性太強，難以落地。這本書完全不同，它更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何將數據思維融入到日常管理中。我特彆喜歡書中關於“識彆關鍵驅動因素”的部分，它教我如何從海量數據中抽絲剝繭，找到真正影響業務結果的核心要素。這比我過去盲目追求各種數據指標要有效得多。書中還提供瞭一個非常詳細的“數據驅動決策模型”，這個模型清晰地展示瞭從數據收集、數據分析到數據洞察，再到最終決策和執行的整個流程。這個模型不僅邏輯嚴謹，而且非常容易理解和應用，我已經在我的工作中嘗試使用這個模型來優化項目管理，效果非常顯著。此外，書中還強調瞭“持續學習和改進”的重要性，它鼓勵管理者要保持對新數據工具和分析方法的開放態度，並不斷地去嘗試和探索。這讓我意識到，數據驅動的管理並非一成不變，而是一個不斷迭代和優化的過程。這本書讓我看到瞭數據在管理中的真正力量，它不僅能幫助我做齣更明智的決策，更能提升我的管理效率和團隊的整體績效。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到《數據驅動的管理》這本書的時候，內心是有些忐忑的，畢竟“數據”這兩個字聽起來就充滿瞭技術含量，我怕這本書會充斥著我看不懂的算法和模型。然而，這本書的風格齣乎意料地平易近人，甚至可以說是“有趣”。作者運用瞭大量的類比和故事，將抽象的數據概念具象化，讓我這個原本對數據分析感到畏懼的讀者，也能輕鬆地理解其中的邏輯。最令我耳目一新的是，書中並沒有一味地強調“大數據的力量”，而是迴歸到最基礎的數據思維，強調“小數據”的價值。它告訴我，即使我們沒有龐大的數據庫，也可以通過對現有數據的細緻分析，發現意想不到的洞察。例如，書中舉瞭一個關於如何通過分析客戶的退貨理由來優化産品設計的例子，這個案例非常貼閤實際，讓我意識到，隻要用心去挖掘，身邊的每一個細微數據都可能蘊藏著巨大的商業價值。此外，這本書還非常注重“溝通”和“協作”的部分，強調數據分析的最終目的是為瞭驅動決策和行動，而這個過程需要跨部門的溝通和理解。它提供瞭一些非常實用的方法，幫助管理者如何與技術團隊、業務團隊以及非技術背景的同事有效溝通數據結果，消除誤解，共同達成目標。這讓我覺得，這本書不僅僅是一本關於數據分析的書，更是一本關於如何運用數據來提升團隊協作和組織效率的管理學著作。

評分☆☆☆☆☆

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