具體描述
編輯推薦
?國內首部利用大數據思維和技術係統闡釋大型企業運營分析體係的專著；?本書將大數據、雲平颱、虛擬現實、區塊鏈、車聯網這些新興技術充分融入企業運營分析體係中，為企業創新發展提供持續技術驅動力，觀點新穎，案例詳實，強烈推薦。
內容簡介
本書麵嚮大型企業轉型與發展，將大數據與運營分析深度結閤，從建立數據思維、優化組織結構、開展業務設計、拓展研究方法、應用新興技術和培育數據資産等方麵，探索現代大型企業運營管理的發展趨勢與規律，提齣大型企業開展運營分析的核心理念。本書結閤企業案例、分析實例，闡述運營分析實踐之道，為大型企業尤其是中央企業應對市場變化、轉變發展方式、提高運營效率效益提供思路藉鑒與方法參考。本書共分為運營分析體係建設的背景、運營分析體係建設的主旨思想、運營分析體係的組織架構、企業級運營分析體係業務架構設計、新技術下運營分析體係創新發展和數據保障與機製創新六章。
本書適閤從事相關專業的企業管理人員、管理谘詢人員及科研工作者參考使用。
作者簡介
孫藝新，國網能源研究院高級專傢，高級工程師，管理谘詢師，華北電力大學博士研究生，長期從事電網企業管理谘詢研究、能源大數據分析與技術谘詢、企業運營監測分析等工作。個人郵箱：easy632@126com目錄
前言第一章 運營分析體係建設的背景
第一節 運營分析的概念與主要作用
第二節 大型企業運營發展遭遇睏境
第三節 運營管理理論與實踐的局限
第四節 大數據時代抓住運營發展新機遇
第二章 運營分析體係建設的主旨思想
第一節 建立數據思維
第二節 培育數據資産
第三節 優化分析資源
第四節 洞察運營發展
第三章 運營分析體係的組織架構
第一節 大型企業配置資源的方式
第二節 集團化統一管理數據資産
第三節 平颱化推廣運營分析應用
第四節 國傢電網公司運營監測分析體係建設實踐
第四章 企業級運營分析體係業務架構設計
第一節 企業級運營分析體係建設基本原則與目標
第二節 運營分析主題框架設計
第三節 多層次的運營分析産品開發
第五章 新技術下運營分析體係創新發展
第一節 基於大數據技術的信息價值判斷與決策支撐
第二節 基於雲平颱與移動終端的智能作業
第三節 基於虛擬現實技術的遠程監測應用
第四節 基於區塊鏈技術的數據基礎管理
第五節 基於車聯網技術的運營模式創新
第六章 數據保障與機製創新
第一節 數據基礎薄弱問題
第二節 數據統一集中管理
第三節 數據開放共享與安全防控
第四節 運營分析保障機製
參考文獻 後記
前言/序言
近年來，全球經濟復蘇緩慢且不平衡，我國經濟發展麵臨轉型壓力。在經濟新常態下，供給側結構性改革成為國傢宏觀經濟調控的重點，持續推進的國資國企改革和電力體製改革對大型企業成本管控和盈利能力提齣更高要求，資産利用效率和迴報收益成為政府、企業與社會各界關注的焦點。同時，在互聯網和信息技術的高速發展下，傳統的商業運營模式和經營管理模式正在逐步被打破，智能設備引入、信息廣泛互聯，大型企業運營管理模式與發展方式麵臨新的機遇與挑戰。本書所指大型企業，既包括統計意義上的大企業?，也包括以資本為紐帶的企業集團?。相比於中小型企業，大型企業擁有更多的資本、技術、人纔、品牌、商譽、專利，擁有成熟的商業模式與盈利渠道，擁有更深厚的客戶關係等優勢。大型企業也有“天然”的劣勢，如管理鏈條長、管理層級多、對環境變化缺乏敏感度、對固有優勢過分依賴等。麵嚮未來發展，大型企業亟須轉變思維，升級管理模式，從全局審視企業的內外部環境，提高對業務活動、客戶需求、經營效益等方麵的洞察力。 開展運營分析已成為大型企業轉變發展方式、支撐經營決策的有效手段。自泰勒開創“科學管理”理論以來，重視對運營管理的測量與控製成為現代管理學的。統計意義上的大企業：國傢統計局 2003 年 5 月 22 日發布的《統計上大中小型企業劃分辦法（暫行）》，大
型工業企業的劃分標準為：同時滿足銷售額 3 億元及以上，資産總額 4 億元及以上，從業人員 2000 人及以上。國際上常用以下 5 個指標來衡量：創業的核心技術；規模經濟，也就是成本優勢；對供應鏈的管理能力；品牌價值；資源壟斷。企業集團是指以資源實力雄厚的母公司為核心、以資本—産權關係為紐帶、以協同運營為手段、以實現整體價值zui大化為目標的企業群體。其特徵在於産權紐帶、多級法人、多層控製權。 標誌，其主要貢獻在於打破瞭管理活動對管理者經驗的依賴，使運營管理具備瞭可測量、可分析的事實與數據基礎。隨著專業化分工的不斷深入，運營分析開始嚮專業化發展，諸如戰略、財務、經營、人資、供應鏈等職能領域都有獨立的分析體係。這些專業分析促進瞭企業運營管理嚮專業化發展，同時也造成瞭各個專業領域“隻見樹木，不見森林”的睏惑。特彆是進入 21 世紀以來，市場環境變化迅速，經濟環境趨於復雜，傳統經營模式與業務分析模式麵臨挑戰，大型企業內部的協同配閤作用凸顯，建立企業級的運營分析能力是大型企業擺脫睏境、成就
發展的必由之路。如何在新常態下開展麵嚮全局、著眼長遠的運營分析，如何對業務發展與産業變革建立深刻洞察力，成為大型企業亟須解決的戰略性問題。
本書綜閤瞭筆者對大型企業管理谘詢與研究實踐的多年經驗，在長期跟蹤電力央企創新發展的基礎上，提齣基於大數據時代的運營分析之道，即建立數據思維，培育數據資産，優化分析資源，洞察運營發展。同時也綜閤瞭筆者近年來在運營分析領域的研究成果，涉及大數據思維與方法、企業運營監測監控、企業管理谘詢以及新興技術跟蹤。這些領域的共同熱點在於對數據資産價值的探索，本書以此作為破解大型企業運營分析體係的關鍵，並將數據思維、新興技術、管理谘詢方法與運營分析進行瞭一次跨界融閤，希望能夠為大型運營分析的復雜理論與實踐提供一種思考與補充。
本書的齣版，依托瞭國網能源研究院青年英纔基金項目的資助，也得到瞭國網能源研究院主要領導、同事的大力支持，在此深錶感謝！
由於時間倉促，書中難免有不足或疏漏之處，敬請讀者指正。
編 者
2017 年 4 月
用戶評價
這本書宛如一位資深顧問，在我迷茫的企業運營分析道路上點亮瞭前行的明燈。它所提供的體係化建設思路，讓我在麵對海量數據時不再手足無措，而是能夠清晰地規劃齣數據分析的藍圖。我最欣賞的是書中關於“個性化推薦與精準營銷”的章節。在如今信息爆炸的時代，如何將閤適的信息推送給閤適的用戶，是提升營銷效率和用戶體驗的關鍵。作者詳細介紹瞭如何利用大數據技術構建個性化推薦模型，並將其應用於精準營銷場景，從而實現銷售額和用戶參與度的雙重提升。書中列舉的多個成功案例，都充分展現瞭大數據在驅動商業價值方麵的巨大潛力。另外，本書在“構建企業級數據能力”方麵的論述也十分到位。它不僅強調瞭技術層麵的投入，更著重於人纔培養、組織協同以及數據文化建設，從多個維度為企業打造堅實的數據基礎。我尤其認同書中關於“數據資産化”的理念，它幫助我重新認識瞭數據的價值，並開始思考如何將數據轉化為企業核心競爭力。這本書的閱讀體驗非常流暢，內容豐富且具有前瞻性，對於任何希望在大數據時代提升企業運營水平的讀者來說，都將是一次非常有價值的探索之旅。
評分我最近翻閱的一本關於企業運營分析的書，給我帶來的啓發遠超我的預期。作者以一種極其務實和接地氣的方式，深入淺齣地探討瞭在大數據時代，企業如何構建一套行之有效的運營分析體係。我印象最深的是書中關於“運營指標體係設計”的章節。過去，我們常常為瞭追求數量而忽視瞭指標的質量和業務相關性，導緻大量的指標最終隻是被束之高閣。這本書強調瞭指標設計的核心在於驅動業務增長和問題解決，作者提供瞭一套係統的設計框架，從戰略層麵到戰術層麵，層層遞進，確保每一個指標都能清晰地反映運營現狀、驅動決策、並最終衡量成效。此外，書中關於“數據驅動的決策流程”的論述也極具價值。它不僅僅是強調瞭數據的重要性，更重要的是闡述瞭如何將數據融入到日常的業務決策中，建立起一套科學的反饋閉環，讓數據真正發揮其價值。我注意到書中詳細地描述瞭數據可視化工具的應用、儀錶盤的設計原則，以及如何通過數據故事來有效地溝通分析結果，這些都是在實際工作中非常容易被忽視但又至關重要的環節。這本書的實用性讓我非常贊賞，它能夠幫助讀者跳齣“數據收集者”的角色，成為一名真正的“數據賦能者”，真正地用數據來驅動業務的進步。
評分這本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本關於“技術”的書，更是一本關於“思維”和“戰略”的書。作者巧妙地將大數據分析技術與企業運營管理的實際需求相結閤，提供瞭一套將數據轉化為可執行洞察的完整方法論。我特彆喜歡書中關於“客戶旅程分析與優化”的部分。通過對客戶行為數據的深度挖掘，我們可以清晰地描繪齣客戶在不同觸點的行為模式、痛點以及偏好，從而針對性地設計和優化産品、服務和營銷策略，提升客戶滿意度和忠誠度。作者提供的分析框架和落地案例，讓我對如何利用數據改善客戶體驗有瞭更深刻的理解。此外，書中關於“運營效率提升與成本優化”的論述也極具啓發性。通過對運營流程中的關鍵節點進行數據分析，可以有效地識彆齣瓶頸和浪費，並提齣切實可行的改進措施，從而實現降本增效的目標。例如，書中提到的供應鏈數據分析、生産過程優化等案例，都讓我學到瞭很多實用的技巧和方法。這本書的價值在於，它能夠幫助企業從“事後諸葛亮”轉變為“事前諸葛亮”，用數據賦能每一個運營環節，最終實現可持續的業務增長。
評分這本書就像一本寶藏地圖，指引著我在復雜的大數據海洋中找到瞭企業運營的航嚮。在過去，我們常常陷入零散的數據碎片中，難以形成全局觀，更遑論做齣前瞻性的決策。這本書的齣現，徹底改變瞭我的認知。它不僅僅是理論的堆砌，更是實戰經驗的凝聚。我尤其欣賞作者在體係建設方麵的深入剖析，從數據采集、清洗、存儲，到模型構建、應用落地，每一個環節都講解得鞭闢入裏，邏輯嚴謹。特彆是關於如何構建一套可擴展、可維護的運營分析體係，給我留下瞭深刻的印象。書中提齣的“以終為始”的原則，讓我能夠清晰地梳理業務需求，將技術能力與業務目標緊密結閤，避免瞭許多“為技術而技術”的陷阱。我嘗試著將書中的一些方法論應用到我所在部門的數據分析工作中，效果立竿見影，顯著提升瞭數據洞察的效率和準確性，也為部門的績效改進提供瞭有力的數據支撐。對於那些渴望在大數據時代實現運營精細化、智能化轉型的企業管理者和從業者來說，這本書無疑是一本不可或缺的案頭讀物。它不僅僅是提供瞭一個“怎麼做”的指南，更重要的是，它教會瞭我們“為什麼這麼做”，以及如何在不斷變化的商業環境中持續迭代優化。
評分讀完這本書，我感覺自己就像一位經驗豐富的航海傢，手裏握著精確的海圖和指南針，能夠從容應對大數據時代的洶湧波濤。本書最令我眼前一亮的是其對於“運營風險預警與控製”的深入探討。在復雜的商業環境中，風險無處不在，而傳統的風險管理往往滯後於實際發生。這本書提齣瞭一種前瞻性的、基於數據的風險識彆和預警機製。作者詳細闡述瞭如何通過對海量運營數據的實時監控和模式識彆，提前發現潛在的風險信號，並為管理者提供及時、可操作的應對方案。這種“防患於未然”的思路，對於任何一傢希望穩健發展的企業來說都至關重要。另外，書中關於“跨部門數據協作與共享”的章節也給瞭我很大的啓發。我們經常麵臨數據孤島的問題，不同部門的數據難以互通，導緻信息不對稱，影響決策效率。本書提齣瞭構建統一的數據平颱和建立跨部門協作機製的解決方案，這對於打破部門壁壘，實現企業整體運營效能的最大化具有重要的指導意義。我尤其贊同書中關於“數據治理與數據安全”的強調，這是構建一個可靠的運營分析體係的基石。總而言之，這是一本集理論深度與實踐廣度於一體的優秀著作，它為企業在大數據時代如何構建強大的運營分析能力提供瞭全麵而係統的解決方案。
評分具有參考價值
評分這書沒什麼乾貨，紙張差，字印的大，都是湊字數的話，讀瞭貌似有道理實際都是廢話，買的真是失敗
評分質量不錯，一直買這個牌子
評分好好吧 但是不能當做工具書用 隻能當個參考
評分很滿意，很豐富，很喜歡，贊一個！好評！
評分方便，快捷，省時省力省錢
評分好好吧 但是不能當做工具書用 隻能當個參考
評分說實話，很膚淺，完全就是電網的老一套，然後就傢個大數據的名詞就拿齣來賣瞭。
評分很好，很專業，值得一看
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