书单 | 如何用数据赋能企业、驱动增长?这些权威经典书告诉你!

博文小编

2021-07-28

当前,数据不仅是企业的核心资产和重要战略资源,也是重要的生产要素。数据资产已日益成为企业抢占未来发展主动权的前提和保障,做好数据治理、学会用数据赋能企业、驱动增长势在必行。

当一个时代来临的时候,最怕的是我们看不懂。

所以,为了帮大家看懂这个数智驱动的时代,博文菌为大家精心挑选了8本与数据赋能企业相关的权威经典书,希望帮助大家了解未来商业新形态的思考与实践,全面认识企业数智化转型,找到驱动企业持续增长的新力量,成为企业不可或缺的新势力人才!

01


《数智驱动新增长》
肖利华,田野,洪东盈,杨文雅,陈赋明 等 著
新商业学院 编

企业数智化转型实战之书

阿里副总裁肖利华领衔写作

中科院黄维院士、清华大学经济管理学院副院长李纪珍、李宁、阿里达摩院院长张建锋、浙江大学等知名专家力荐

本书对全链路数智化转型等方法论进行阐述,并深度解析 6 个标杆企业数智化转型的真实案例,探讨数智化对于未来商业新形态的思考与实践,推动企业全面认识数智化转型。希望能够帮助政府领导、企业管理者以及所有对数智化感兴趣的弄潮儿打开思路,找到驱动企业持续增长的新力量!

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02


《数字蝶变:企业数字化转型之道》
赵兴峰 著

中国企业数字化转型实战总结

系统深入的数字化转型框架,不再盲人摸象

清晰实用的数字化转型地图,不再束手无策

本书以扎实的理论研究为基础,提出了一套系统框架,可以引导管理者思考与实践。二是实践困境,即如何推进数字化转型。一些企业虽然急于进行数字化转型,但并不清楚向哪里转、从哪里转、如何转。本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱。

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03


《数据治理:工业企业数字化转型之路》
祝守宇,蔡春久 等 著

一本数据从业者都需要的工作指南

国内工业企业数据管理专业人士的集体智慧

本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚,既具有理论高度,也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家,所有案例均来自这些企业的实践。

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04


《数据赋能:数字化营销与运营新实战(全彩)》
宋星 著

坐拥500w读者的“互联网分析在中国”博主、数据营销教父宋星十年磨一剑

用真实案例生动讲解合规获取数据并进行深度优化与运营

本书围绕数据为企业数字化营销和业务增长赋能的两大主线——数据驱动和数据分析展开,详细介绍了企业应该如何利用目前先进的数字化技术,合规获取消费者在数字世界中的各种数据,并将这些数据应用于更前沿的数字广告投放、消费者的个性化触达、数字渠道效果的评估与优化、消费者数字体验优化、消费者转化优化、消费者深度运营等领域的诸多关键方法,同时辅以近几年在中国企业界实际应用的真实案例进行生动讲解。

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05


《数据驱动:从方法到实践》
桑文锋 著

见证数据驱动如何交付价值

Alistair Croll、宋星、曹政、车品觉、王淮、吕厚昌等业界大咖联合力荐

本书以四大行业实践谈数据驱动如何交付业务价值,破解企业数据驱动实践中面临的困惑、幻想与失望,传递真正数据驱动价值!

本书贴近企业真实场景,是广泛适用的普及读物,适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。

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06


《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》
黄成明 著

不谈大数据,只讲小数据

不仅分析数据,更懂商业逻辑

本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事,通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中,最终形成数据化管理模型,从而帮助企业提高运营管理能力。

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07


《活用数据:驱动业务的数据分析实战》
陈哲 著

用数据破解日常业务难题的入门实操书

深入浅出、实战还原,深度解读9大业务需求

沈浩、邓凯、黄成明、宋星等多位老师力荐

本书具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。

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08


《企业经营数据分析:思路、方法、应用与工具》
赵兴峰 著

用数据治理企业、改变企业!

不是数据的罗列,而是管理问题的挖掘

不是泛泛的总结,而是一针见血的洞见

既需要规避经营暗礁,更需要筑建竞争壁垒

本书为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。书中的内容来自笔者长期从业经验的总结,所有的内容都是从企业的实际应用出发,涵盖了多个行业,其中包括生产制造业、零售服务业、电商行业等,读者可以将其中的思路和方法轻松地应用到实践工作中。

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