具体描述
编辑推荐
?国内首部利用大数据思维和技术系统阐释大型企业运营分析体系的专著；?本书将大数据、云平台、虚拟现实、区块链、车联网这些新兴技术充分融入企业运营分析体系中，为企业创新发展提供持续技术驱动力，观点新颖，案例详实，强烈推荐。
内容简介
本书面向大型企业转型与发展，将大数据与运营分析深度结合，从建立数据思维、优化组织结构、开展业务设计、拓展研究方法、应用新兴技术和培育数据资产等方面，探索现代大型企业运营管理的发展趋势与规律，提出大型企业开展运营分析的核心理念。本书结合企业案例、分析实例，阐述运营分析实践之道，为大型企业尤其是中央企业应对市场变化、转变发展方式、提高运营效率效益提供思路借鉴与方法参考。本书共分为运营分析体系建设的背景、运营分析体系建设的主旨思想、运营分析体系的组织架构、企业级运营分析体系业务架构设计、新技术下运营分析体系创新发展和数据保障与机制创新六章。
本书适合从事相关专业的企业管理人员、管理咨询人员及科研工作者参考使用。
作者简介
孙艺新，国网能源研究院高级专家，高级工程师，管理咨询师，华北电力大学博士研究生，长期从事电网企业管理咨询研究、能源大数据分析与技术咨询、企业运营监测分析等工作。个人邮箱：easy632@126com目录
前言第一章 运营分析体系建设的背景
第一节 运营分析的概念与主要作用
第二节 大型企业运营发展遭遇困境
第三节 运营管理理论与实践的局限
第四节 大数据时代抓住运营发展新机遇
第二章 运营分析体系建设的主旨思想
第一节 建立数据思维
第二节 培育数据资产
第三节 优化分析资源
第四节 洞察运营发展
第三章 运营分析体系的组织架构
第一节 大型企业配置资源的方式
第二节 集团化统一管理数据资产
第三节 平台化推广运营分析应用
第四节 国家电网公司运营监测分析体系建设实践
第四章 企业级运营分析体系业务架构设计
第一节 企业级运营分析体系建设基本原则与目标
第二节 运营分析主题框架设计
第三节 多层次的运营分析产品开发
第五章 新技术下运营分析体系创新发展
第一节 基于大数据技术的信息价值判断与决策支撑
第二节 基于云平台与移动终端的智能作业
第三节 基于虚拟现实技术的远程监测应用
第四节 基于区块链技术的数据基础管理
第五节 基于车联网技术的运营模式创新
第六章 数据保障与机制创新
第一节 数据基础薄弱问题
第二节 数据统一集中管理
第三节 数据开放共享与安全防控
第四节 运营分析保障机制
参考文献 后记
前言/序言
近年来，全球经济复苏缓慢且不平衡，我国经济发展面临转型压力。在经济新常态下，供给侧结构性改革成为国家宏观经济调控的重点，持续推进的国资国企改革和电力体制改革对大型企业成本管控和盈利能力提出更高要求，资产利用效率和回报收益成为政府、企业与社会各界关注的焦点。同时，在互联网和信息技术的高速发展下，传统的商业运营模式和经营管理模式正在逐步被打破，智能设备引入、信息广泛互联，大型企业运营管理模式与发展方式面临新的机遇与挑战。本书所指大型企业，既包括统计意义上的大企业?，也包括以资本为纽带的企业集团?。相比于中小型企业，大型企业拥有更多的资本、技术、人才、品牌、商誉、专利，拥有成熟的商业模式与盈利渠道，拥有更深厚的客户关系等优势。大型企业也有“天然”的劣势，如管理链条长、管理层级多、对环境变化缺乏敏感度、对固有优势过分依赖等。面向未来发展，大型企业亟须转变思维，升级管理模式，从全局审视企业的内外部环境，提高对业务活动、客户需求、经营效益等方面的洞察力。 开展运营分析已成为大型企业转变发展方式、支撑经营决策的有效手段。自泰勒开创“科学管理”理论以来，重视对运营管理的测量与控制成为现代管理学的。统计意义上的大企业：国家统计局 2003 年 5 月 22 日发布的《统计上大中小型企业划分办法（暂行）》，大
型工业企业的划分标准为：同时满足销售额 3 亿元及以上，资产总额 4 亿元及以上，从业人员 2000 人及以上。国际上常用以下 5 个指标来衡量：创业的核心技术；规模经济，也就是成本优势；对供应链的管理能力；品牌价值；资源垄断。企业集团是指以资源实力雄厚的母公司为核心、以资本—产权关系为纽带、以协同运营为手段、以实现整体价值zui大化为目标的企业群体。其特征在于产权纽带、多级法人、多层控制权。 标志，其主要贡献在于打破了管理活动对管理者经验的依赖，使运营管理具备了可测量、可分析的事实与数据基础。随着专业化分工的不断深入，运营分析开始向专业化发展，诸如战略、财务、经营、人资、供应链等职能领域都有独立的分析体系。这些专业分析促进了企业运营管理向专业化发展，同时也造成了各个专业领域“只见树木，不见森林”的困惑。特别是进入 21 世纪以来，市场环境变化迅速，经济环境趋于复杂，传统经营模式与业务分析模式面临挑战，大型企业内部的协同配合作用凸显，建立企业级的运营分析能力是大型企业摆脱困境、成就
发展的必由之路。如何在新常态下开展面向全局、着眼长远的运营分析，如何对业务发展与产业变革建立深刻洞察力，成为大型企业亟须解决的战略性问题。
本书综合了笔者对大型企业管理咨询与研究实践的多年经验，在长期跟踪电力央企创新发展的基础上，提出基于大数据时代的运营分析之道，即建立数据思维，培育数据资产，优化分析资源，洞察运营发展。同时也综合了笔者近年来在运营分析领域的研究成果，涉及大数据思维与方法、企业运营监测监控、企业管理咨询以及新兴技术跟踪。这些领域的共同热点在于对数据资产价值的探索，本书以此作为破解大型企业运营分析体系的关键，并将数据思维、新兴技术、管理咨询方法与运营分析进行了一次跨界融合，希望能够为大型运营分析的复杂理论与实践提供一种思考与补充。
本书的出版，依托了国网能源研究院青年英才基金项目的资助，也得到了国网能源研究院主要领导、同事的大力支持，在此深表感谢！
由于时间仓促，书中难免有不足或疏漏之处，敬请读者指正。
编 者
2017 年 4 月
用户评价
这本书宛如一位资深顾问，在我迷茫的企业运营分析道路上点亮了前行的明灯。它所提供的体系化建设思路，让我在面对海量数据时不再手足无措，而是能够清晰地规划出数据分析的蓝图。我最欣赏的是书中关于“个性化推荐与精准营销”的章节。在如今信息爆炸的时代，如何将合适的信息推送给合适的用户，是提升营销效率和用户体验的关键。作者详细介绍了如何利用大数据技术构建个性化推荐模型，并将其应用于精准营销场景，从而实现销售额和用户参与度的双重提升。书中列举的多个成功案例，都充分展现了大数据在驱动商业价值方面的巨大潜力。另外，本书在“构建企业级数据能力”方面的论述也十分到位。它不仅强调了技术层面的投入，更着重于人才培养、组织协同以及数据文化建设，从多个维度为企业打造坚实的数据基础。我尤其认同书中关于“数据资产化”的理念，它帮助我重新认识了数据的价值，并开始思考如何将数据转化为企业核心竞争力。这本书的阅读体验非常流畅，内容丰富且具有前瞻性，对于任何希望在大数据时代提升企业运营水平的读者来说，都将是一次非常有价值的探索之旅。
评分这本书就像一本宝藏地图，指引着我在复杂的大数据海洋中找到了企业运营的航向。在过去，我们常常陷入零散的数据碎片中，难以形成全局观，更遑论做出前瞻性的决策。这本书的出现，彻底改变了我的认知。它不仅仅是理论的堆砌，更是实战经验的凝聚。我尤其欣赏作者在体系建设方面的深入剖析，从数据采集、清洗、存储，到模型构建、应用落地，每一个环节都讲解得鞭辟入里，逻辑严谨。特别是关于如何构建一套可扩展、可维护的运营分析体系，给我留下了深刻的印象。书中提出的“以终为始”的原则，让我能够清晰地梳理业务需求，将技术能力与业务目标紧密结合，避免了许多“为技术而技术”的陷阱。我尝试着将书中的一些方法论应用到我所在部门的数据分析工作中，效果立竿见影，显著提升了数据洞察的效率和准确性，也为部门的绩效改进提供了有力的数据支撑。对于那些渴望在大数据时代实现运营精细化、智能化转型的企业管理者和从业者来说，这本书无疑是一本不可或缺的案头读物。它不仅仅是提供了一个“怎么做”的指南，更重要的是，它教会了我们“为什么这么做”，以及如何在不断变化的商业环境中持续迭代优化。
评分读完这本书，我感觉自己就像一位经验丰富的航海家，手里握着精确的海图和指南针，能够从容应对大数据时代的汹涌波涛。本书最令我眼前一亮的是其对于“运营风险预警与控制”的深入探讨。在复杂的商业环境中，风险无处不在，而传统的风险管理往往滞后于实际发生。这本书提出了一种前瞻性的、基于数据的风险识别和预警机制。作者详细阐述了如何通过对海量运营数据的实时监控和模式识别，提前发现潜在的风险信号，并为管理者提供及时、可操作的应对方案。这种“防患于未然”的思路，对于任何一家希望稳健发展的企业来说都至关重要。另外，书中关于“跨部门数据协作与共享”的章节也给了我很大的启发。我们经常面临数据孤岛的问题，不同部门的数据难以互通，导致信息不对称，影响决策效率。本书提出了构建统一的数据平台和建立跨部门协作机制的解决方案，这对于打破部门壁垒，实现企业整体运营效能的最大化具有重要的指导意义。我尤其赞同书中关于“数据治理与数据安全”的强调，这是构建一个可靠的运营分析体系的基石。总而言之，这是一本集理论深度与实践广度于一体的优秀著作，它为企业在大数据时代如何构建强大的运营分析能力提供了全面而系统的解决方案。
评分这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本关于“技术”的书，更是一本关于“思维”和“战略”的书。作者巧妙地将大数据分析技术与企业运营管理的实际需求相结合，提供了一套将数据转化为可执行洞察的完整方法论。我特别喜欢书中关于“客户旅程分析与优化”的部分。通过对客户行为数据的深度挖掘，我们可以清晰地描绘出客户在不同触点的行为模式、痛点以及偏好，从而针对性地设计和优化产品、服务和营销策略，提升客户满意度和忠诚度。作者提供的分析框架和落地案例，让我对如何利用数据改善客户体验有了更深刻的理解。此外，书中关于“运营效率提升与成本优化”的论述也极具启发性。通过对运营流程中的关键节点进行数据分析，可以有效地识别出瓶颈和浪费，并提出切实可行的改进措施，从而实现降本增效的目标。例如，书中提到的供应链数据分析、生产过程优化等案例，都让我学到了很多实用的技巧和方法。这本书的价值在于，它能够帮助企业从“事后诸葛亮”转变为“事前诸葛亮”，用数据赋能每一个运营环节，最终实现可持续的业务增长。
评分我最近翻阅的一本关于企业运营分析的书，给我带来的启发远超我的预期。作者以一种极其务实和接地气的方式，深入浅出地探讨了在大数据时代，企业如何构建一套行之有效的运营分析体系。我印象最深的是书中关于“运营指标体系设计”的章节。过去，我们常常为了追求数量而忽视了指标的质量和业务相关性，导致大量的指标最终只是被束之高阁。这本书强调了指标设计的核心在于驱动业务增长和问题解决，作者提供了一套系统的设计框架，从战略层面到战术层面，层层递进，确保每一个指标都能清晰地反映运营现状、驱动决策、并最终衡量成效。此外，书中关于“数据驱动的决策流程”的论述也极具价值。它不仅仅是强调了数据的重要性，更重要的是阐述了如何将数据融入到日常的业务决策中，建立起一套科学的反馈闭环，让数据真正发挥其价值。我注意到书中详细地描述了数据可视化工具的应用、仪表盘的设计原则，以及如何通过数据故事来有效地沟通分析结果，这些都是在实际工作中非常容易被忽视但又至关重要的环节。这本书的实用性让我非常赞赏，它能够帮助读者跳出“数据收集者”的角色，成为一名真正的“数据赋能者”，真正地用数据来驱动业务的进步。
评分书不错
评分我是想深入了解项目，但书里项目每个2页就简要的介绍了下，连大数据怎么用的都没有，还不如不买，非常失望！！！
评分不错。
评分很好，物流配送快，非常实惠！
评分完全值得这个价格，太失望了。
评分送货很及时 价格很便宜
评分内容没太大用，大多说的是大数据的意义和广泛的运用。
评分买的专业书，挺好挺好。
评分具有参考价值
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