数据治理与能力 9787208145849 刘淑华,敬乂嘉-RT pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘淑华，敬乂嘉 著

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• 数据治理
• 数据能力
• 数字化转型
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• 商业分析
• 数据战略
• 数据质量
• 刘淑华

店铺： 万卷轩图书专营店

出版社： 上海人民出版社

ISBN：9787208145849

商品编码：29746035752

包装：平装-胶订

出版时间：2017-09-01

基本信息

书名：数据治理与能力

定价：45.00元

作者：刘淑华,敬乂嘉

出版社：上海人民出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787208145849

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：大16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书为系列出版物，由复旦大学国际与公共事务学院主办。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《精益管理：企业转型与持续改进的实践指南》 内容简介 在当今快速变化和竞争激烈的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战，如何实现高效运营、持续创新并保持市场领先地位，成为每一个管理者关注的核心议题。本书《精益管理：企业转型与持续改进的实践指南》深入剖析了精益管理（Lean Management）的核心理念、原则与工具，旨在为企业提供一套系统、可操作的转型路径和持续改进的方法论。 精益管理起源于丰田生产系统（TPS），其本质是通过识别并消除价值流中的一切浪费（Muda），从而提升效率、降低成本、缩短交付周期，并最终为客户创造最大价值。本书不仅是对精益理论的梳理，更是一本侧重于实践落地与文化构建的实战手册。 全书结构严谨，内容涵盖从宏观战略到微观执行的各个层面： 第一部分：精益思想与文化基石 本部分深入探讨了精益管理背后的哲学思想。我们首先界定了“价值”的真正含义——即客户愿意为之付费的任何活动。随后，系统阐述了精益管理的核心原则：价值流分析、流动、拉动、追求完美以及尊重人。 强调“人”是精益转型的核心驱动力。精益文化并非自上而下的命令，而是自下而上的赋能。我们详细探讨了如何培养一线员工的问题意识和持续改进的习惯（Kaizen Culture），以及领导者在构建透明、信任和学习型组织中所扮演的关键角色。本书特别指出，缺乏对精益文化的深刻理解和承诺，任何工具和技术的引入都将是徒劳的“精益表面化”现象。 第二部分：价值流诊断与可视化 价值流是产品或服务从原材料到最终交付所经过的所有步骤。理解和可视化当前的价值流是实现精益转型的第一步。本部分重点介绍了价值流图（Value Stream Mapping, VSM）的应用。 我们将指导读者如何绘制“现状图”（Current State Map），精确量化每一个流程步骤的增值时间、非增值时间、库存、周期时间和质量表现。通过数据驱动的分析，明确指出流程中的瓶颈、等待点和主要的浪费来源。随后，本书将引导读者设计“未来图”（Future State Map），设定清晰的改进目标，并制定出逐步实现的实施路线图。本书提供了丰富的案例分析，展示了如何通过VSM识别出隐藏在复杂流程背后的效率黑洞。 第三部分：精益工具箱与消除浪费 精益管理工具箱是实现价值流优化的技术支撑。本书系统介绍了最常用且行之有效的精益工具，并阐述了它们在不同业务场景下的具体应用： 1. 5S 管理与可视化控制： 强调现场管理是所有改进的基础。详细介绍了整理（Seiri）、整顿（Seiton）、清扫（Seiso）、清洁（Seiketsu）和素养（Shitsuke）的实施步骤和长期维护机制，确保工作环境的高效与安全。 2. 标准作业（Standardized Work）： 解释了标准作业如何成为质量和效率的基石，确保流程的一致性，并为持续改进提供稳定的基准点。 3. 拉动系统与看板（Pull System & Kanban）： 探讨了如何从“推动式生产”转向“需求驱动的拉动式生产”，通过看板系统实现对库存和在制品（WIP）的有效控制，减少过量生产这一最大的浪费。 4. 防错法（Poka-Yoke）： 介绍如何设计简单、低成本的装置或程序，从源头上杜绝人为错误的发生，将质量内建于流程之中。 5. 快速换模（SMED）： 针对制造环境，详细讲解了如何将内部作业（需要在停机时完成）转化为外部作业（可在机器运行时完成），大幅缩短换型时间，从而支持小批量、多品种的柔性生产。 第四部分：精益在不同领域的拓展应用 精益思想早已超越了传统的制造业范畴。本书特辟章节，探讨精益管理在知识工作、服务业以及软件开发中的应用： 精益办公室与行政管理： 聚焦于信息流、审批流程和会议效率的优化，消除文山会海等知识型浪费。 精益服务与客户体验： 如何应用价值流分析来优化客户接触点，缩短服务等待时间，提升客户满意度。 精益IT与敏捷开发（Lean-Agile Integration）： 探讨精益原则如何为敏捷开发提供更深层次的流程优化基础，强调快速反馈循环和最小可行产品（MVP）的理念。 第五部分：构建持续改进的组织（Kaizen） 精益转型的成功不在于一次性的项目，而在于建立一个永不满足于现状的组织。本部分聚焦于如何将“改善（Kaizen）”嵌入到日常运营中。 我们详细阐述了日产三 পরিদর্শন（Gemba Walk）的实践方法，强调领导者必须深入现场，观察事实，而不是仅仅听取报告。同时，本书介绍了如何设计有效的日常管理系统（Tiered Daily Management Systems），确保问题能够被及时识别、升级和解决。通过PDCA循环（计划-执行-检查-行动）的迭代，实现从问题解决到流程优化的闭环管理，最终形成组织强大的自我进化能力。 目标读者 本书适合企业高层管理者、运营总监、流程改进专家、质量管理人员，以及任何希望通过系统化方法提升组织效率、优化流程并推动企业文化变革的专业人士。 结语 精益管理是一场深刻的思维革命，它要求企业重新审视一切既定工作方式。本书致力于提供清晰的路线图、实用的工具和坚实的文化指导，帮助读者将精益理念转化为切实的业务成果，最终实现企业的卓越运营与可持续发展。阅读本书，即是开启企业全方位、无止境的价值创造之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光辉，我早就有所耳闻，只是至今未能一睹真容。我总觉得，在浩如烟海的书籍中，总有那么几本，是专门为我们这些在信息时代摸索前行的人量身打造的。这本书的名字，本身就充满了力量感和指引性。“数据治理”——这四个字，如同黑夜中的灯塔，照亮了我们在纷繁复杂的数据世界中前行的方向。如今，数据已成为企业乃至国家的核心资产，如何有效地管理、保护和利用这些宝贵的数据，早已不是一个简单的技术问题，而是一个关乎战略、运营乃至生存的重大课题。而“能力”二字，更是点睛之笔，它暗示了这本书不仅仅停留在理论层面，更注重培养读者解决实际问题的能力，提升组织的数据治理水平。我期待着，这本书能够为我揭示那些高效的数据治理框架，那些能够将数据转化为真正价值的实践方法，以及如何构建一个成熟的数据治理体系，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我眼前一亮。在信息爆炸的时代，数据的价值越来越被强调，但与此同时，如何规范化地管理和利用这些海量数据，也成为了一个巨大的挑战。这本书的出现，仿佛为我们提供了一个解决之道。“数据治理”这部分，我推测会深入探讨数据生命周期的各个环节，从数据的采集、存储、清洗、分析到最终的销毁，如何才能确保过程的合规、安全和高效。而“能力”二字，则更让我对其内容充满期待。它是否会从组织、技术、流程等多个维度，来阐述构建一个强大的数据治理能力体系的必要性？我希望这本书能够提供清晰的框架和实用的方法，帮助我们理解如何才能更好地驾驭数据，让数据真正成为企业发展的强大引擎，而非潜在的风险源。

评分☆☆☆☆☆

我最近被这本书的封面设计深深吸引了。那简洁而富有设计感的排版，传递出一种专业、严谨又不失现代的气息，让人忍不住想要翻开一探究竟。虽然我还没有机会深入阅读，但我能够感受到，这绝对是一本内容扎实的著作。在当前数字化浪潮席卷全球的背景下，数据的重要性不言而喻。然而，随之而来的数据泄露、数据孤岛、数据质量低下等问题，也让许多企业头疼不已。这本书的出现，恰逢其时，它就像一位经验丰富的向导，将带领我们穿越这些数据管理的迷雾。我尤其期待书中关于“能力”的部分，它是否会提供一套系统性的方法论，来帮助我们评估和提升组织在数据治理方面的核心能力？是否会包含一些具体的案例分析，让我们能够更直观地理解理论的落地？这些都是我迫切想要从书中获得的答案，我相信，这本书定能给我带来全新的视角和宝贵的启发。

评分☆☆☆☆☆

最近在书店里，我注意到了一本引起我强烈好奇的书，它的名字是《数据治理与能力》。光是听到这个书名，我就觉得它一定能解答我心中长久以来的一些困惑。我们知道，在这个大数据爆炸的时代，信息的洪流滚滚向前，而数据，无疑是这洪流中最具价值的珍珠。然而，如何才能有效地“治理”这些数据，确保它们的准确性、安全性、合规性，同时又能挖掘出其潜在的价值，这对于任何一个组织来说，都是一项艰巨的挑战。而“能力”这个词，则更让我感到这本书的实用性。它不仅仅是理论的阐述，更是对组织如何建立和提升数据治理能力的指导。我非常想知道，书中是否会提供一些切实可行的方法、工具和最佳实践，来帮助我们构建一个强大而高效的数据治理体系，从而更好地应对数据带来的机遇与风险。

评分☆☆☆☆☆

读了其他读者关于这本书的零星评价，我感觉它所探讨的主题，恰好是我目前工作中急需的知识。我所在的团队，一直在努力推进数据驱动的决策，但过程中遇到了不少关于数据质量和数据应用的瓶颈。这本书的名字，恰好点出了问题的核心——“数据治理”和“能力”。我猜测，这本书很可能深入剖析了当前企业在数据治理方面普遍存在的挑战，并且会提出一系列行之有效的解决方案。尤其让我期待的是，“能力”这个部分，它究竟是如何界定和衡量一个组织在数据治理方面的能力水平？是否会提供一些提升这些能力的具体途径，比如培训、技术选型，还是组织结构的调整？我希望能从中学习到如何才能真正建立起一套可持续的数据治理机制，让数据真正赋能业务，而不是成为阻碍。