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产品特色

编辑推荐

适读人群 ：一般大众读者、职业人士、管理者、分析师、大数据研究者、商业人士

《工作中的数据分析》是全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之四。用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

在数据铺天盖地的时代，《工作中的数据分析》为释放企业的数据潜力提供了一套清晰可靠的工具和路线图。

赛什公司创始人兼CEO吉姆?古德奈特、美国零售业领导者协会桑迪?肯尼迪、休斯顿火箭队总经理达里尔?莫雷集体盛赞！

湛庐文化出品。

内容简介

在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。全球商业思想家托马斯·达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著，本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型，并用各种案例进行了详细的解读，帮助企业稳步构建数据分析能力，释放企业中的数据潜力；用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题：

1. 如何更有效地利用数据，获取更有价值的商业洞见？

2. 在构建数据分析能力的不同阶段，企业应该做些什么，领导者应该提供哪些支持？

3. 如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系？

4. 如何聘用和管理数据分析师？

作者简介

托马斯·达文波特

1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。

畅销书作家，出版了近20本管理类畅销书，被多个国家引进出版，享誉全球。

珍妮·哈里斯

埃森哲卓越绩效研究院高级研究员，常驻芝加哥。

罗伯特·莫里森

世界知名企业顾问，拥有20多年商业研究经验。

精彩书评

今天的全球商业舞台对错误率几乎没有任何容忍度，但反过来说，其实这正是对洞察力的巨大回报。《工作中的数据分析》一书将让你看到：优秀的公司是如何利用数据科学来装备每个决策者，使其有能力做出好决策。

——吉姆·古德奈特

赛仕公司创始人兼CEO

在我的职业生涯中，一直在等待一本像《工作中的数据分析》一样的书。现在，它终于来了！看完这本书，企业创新者可以用书中提到的数据分析策略来超过竞争对手，成为行业佼佼者。这本书真的是太迷人了，而且读起来十分有亲切感！

——桑迪·肯尼迪

美国零售业领导者协会会长

《工作中的数据分析》是一本有影响力的有关数据分析的经验集萃。在火箭队，我们成功地实践了书中的DELTA模型。如果你还没有在业务中使用数据分析，那可真就落后了。

——达里尔·莫雷

休斯敦火箭队总经理

目录

前言 数据力，未来企业的核心竞争力
引言 未经检视的决策是不值得做出的

第1部分 DELTA 模型，5 要素重塑组织竞争力
01 D高质量、无间断的数据闭环
数据立方体
独特的数据，独特的数据战略
业务需求驱动数据融合
数据并非一定要无缺陷
能被访问的数据，才是好数据
数据隐私，让数据懂你但不认识你
至关重要的数据监管
数据公司的5 大阶段
可以跳过或加速的阶段
02 E 建立大数据战略，打破企业信息孤岛
企业级视角
搭建一个好平台
从企业级视角管理数据分析师
重新定位企业
03 L 不只是CEO，人人都要有数据领导力
数据领导力5 大元素
不同阶段的领导力
04 T 数据落地，跳出你所在的行业看世界
发现转瞬即逝的机遇
进行系统性的盘点
设定你的目标
五段企业的进化路线图
05 A 数据分析师，未来稀缺的人才
4 类分析师，好决策的灵魂
要精通数据，更要精通“人”
全情投入的驱动力
如何激励与留住数据分析师
高效能的分析师组织架构
将数据分析师作为战略来管理
分析师的工作分配
分析师管理5 阶段

第2部分 实践数据力，成为智能商业竞先者
06 让数据分析与业务流程高度融合
手工分析，还是工业化分析
三种类型的决策
分析型业务流程的好处
嵌入核心业务
4个步骤，解决数据分析融入业务流程的难题
IT基础架构，融合的核心
常见的7个障碍
07 营造自己的数据文化
数据文化，硬科学碰撞出的软要素
恩威并施
使用数据分析支持其他企业文化
重塑企业文化
发现障碍
竞争优势的进化
08 不断在变化中评估与修正
以评估推动创新
评估战略与商业模式
重新评估数据分析的目标
评估竞争对手
对客户和合作伙伴进行评估
评估技术、数据和信息
评估和管理模型
09 应对4 大挑战，破除数据化转型的障碍
寻找期初的切入点
组织并管理数据分析所需的资源
如何应对数据分析能力的供不应求
向数据分析型企业迈进
10 更好的决策，更好的结果
从直觉型决策到数据化决策
以流程的方式管理决策
数据化决策，并非通向成功的惟一之路

前言/序言

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买来给员工看，很好

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还不错，值得细读，作者的叙述很有条理。

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工作中的数据分析，也是一门学问。

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