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内容大纲
这是一套从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 -
作者介绍
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目录
《华为数字化转型之道(精)》
序一
序二
前言
认知篇
第1章 数字化转型，华为的战略选择
1.1 数字化转型是企业的必答题
1.1.1 解决时代难题：“鲍莫尔成本病”
1.1.2 为To B客户带来To C体验
1.1.3 构筑产业链端到端竞争优势
1.1.4 数据成为生产要素，实现企业智能升级
1.1.5 数字化转型必须由企业自身主导
1.2 数字化转型是一场全新变革
1.2.1 打破企业内的组织层级
1.2.2 重新定义甲方和乙方的关系
1.2.3 融合业务与IT能力
1.2.4 对准体验、效率和模式创新
1.2.5 5个转变保障变革成功
1.3 把数字世界带入华为
第2章 数字化转型框架
2.1 1套方法、4类场景、3个平台能力
2.1.1 用“1套方法”贯穿转型全过程
2.1.2 从“4类场景”着手业务重构
2.1.3 构建“3个平台能力”，为转型提供支撑
2.2 数字化转型成熟度评估方法
方法篇
第3章 愿景驱动的数字化转型规划
3.1 以终为始，描绘数字化愿景
3.1.1 业务战略是数字化转型的龙头
3.1.2 从“5看”入手描绘数字化转型愿景
3.1.3 华为数字化转型愿景
3.2 统一认识，设计架构蓝图
3.2.1 架构蓝图的6个设计原则
3.2.2 华为的数字化转型架构蓝图
3.2.3 “一体四面”细化架构蓝图
3.3 把握节奏，规划举措和项目
3.3.1 定举措，识别转型关键点
3.3.2 定项目，规划项目承接举措
3.3.3 定节奏，设定项目优先级
3.4 数字化转型规划的“三阶十二步法”
第4章 用变革的方法确保规划落地
4.1 变革管理实现“转人磨芯”
4.1.1 变革管理的“船模型”
4.1.2 洞察“危机”，适时发起变革
4.1.3 “运动”营造变革紧迫感
4.1.4 搭好班子选对人
4.1.5 读懂人心，消除变革阻力
4.1.6 调整组织和文化，让数字化落地生根
4.2 以项目方式推进变革，突破转型束缚
4.2.1 “七横八纵”的变革项目管理框架
4.2.2 立一个高质量的变革项目
4.2.3 以价值为纲的项目生命周期管理
4.2.4 运营夯实，防止回潮
4.3 变革评估，“第3只眼”看价值实现
4.3.1 为什么要做变革评估
4.3.2 变革评估方法
第5章 视IT为投资，用产品思维管理IT
5.1 数字时代IT系统的重新定位
5.2 IT产品的全生命周期管理
5.2.1 从被动响应到主动产品规划
5.2.2 价值与体验驱动的产品运营
5.3 组建业务和IT一体化团队
5.3.1 团队融合：配备关键角色
5.3.2 能力融合：业务人员懂IT，IT人员懂业务
5.4 用V模型指导服务化设计
5.4.1 引入服务化架构
5.4.2 V模型：从业务到IT的服务化设计方法
实践篇
第6章 数字化重构业务运作模式
6.1 业务运作模式重构是数字化转型的核心
6.1.1 从效率到创新，重构作业模式
6.1.2 从功能到场景，重构客户体验
6.1.3 从管道到平台，重构运营模式
6.1.4 对准业务价值，找主要矛盾和矛盾的主要方面
6.2 “3个数字化”是业务运作模式重构的基础
6.2.1 对象数字化：业务对象的全量全要素联接
6.2.2 过程数字化：业务过程的可视、可管理、可追溯
6.2.3 规则数字化：业务规则的显性化、结构化、可配置
6.3 Y模型：业务运作模式重构的方法
6.3.1 聚焦客户体验，识别价值流和业务场景
6.3.2 对准价值实现，规划和布局业务能力
6.3.3 流程的分层解耦设计
6.4 始于流程，终于流程，将数字化成果内化到管理体系中
第7章 数字化作业：减少业务高能耗点
7.1 传统作业模式面临的挑战
7.1.1 信息流跑不过实物流
7.1.2 资源耗散在高能耗点
7.1.3 复杂的异常处理
7.1.4 “人拉肩扛”已无法应对外部环境的复杂变化
7.2 数字化提升供应链作业效率
7.2.1 识别供应链全流程中的高能耗点
7.2.2 “人—仓—货—车—船—单”的全面数字化
7.2.3 万物互联，实现物流网络实时可视
7.2.4 确定性业务自动化，机器代替人
7.2.5
8.1 To B交易体验成为重要竞争力
8.1.1 ROADS体验创造客户价值
8.1.2 To B交易体验提升空间巨大
8.1.3 提升客户体验带来真正的双赢
8.2 交易流数字化的设计过程
8.2.1 基于设计思维的客户交易体验重构
8.2.2 从能力地图到服务化架构设计
8.3 交易流数字化的难点与应对方式
8.3.1 如何把交易数据从线下搬到线上
8.3.2 如何实现“一个客户一个交易流”
8.3.3 如何实现旧系统和规范的迁移
8.4 疫情下的无接触交易
8.4.1 疫情是数字化的试金石
8.4.2 交易流数字化的未来图景
第9章 数字化运营：实现业务运营模式升级
9.1 传统业务运营面临的3个挑战
9.1.1 运营仪表盘不真实
9.1.2 指挥链条过长
9.1.3 决策过于依赖个人经验
9.2 数字化运营提升业务效益
9.2.1 真实、全在线的可视化运营
9.2.2 事前、事中干预的实时运营
9.2.3 为业务提供主动服务的自动化运营
9.3 数字化运营改变组织运作模式
9.3.1 打破组织层级，实现透明高效的决策指挥
9.3.2 打破部门墙，实现跨部门的横向协同
9.4 数字化运营实现科学决策
9.4.1 复杂场景下的AI辅助决策
9.4.2 自我优化的智能运营
9.5 营造共享生态，实现从0到1再到N的转变
第10章 数字化办公：构建全方位的连接与协同
10.1 “三屏都装不下”的企业App
10.2 先立后破，打造数字化办公平台
10.2.1 越聚合，越简单
10.2.2 打造流水般的用户体验
10.2.3 快速汇聚场景形成生态
10.2.4 智能化助力体验和效率提升
10.3 实现人、知识、业务、设备的全连接
10.4 不仅是数字化办公，更是数字企业的载体
平台篇
第11章 统一的数据底座
11.1 华为数据治理概要
11.1.1 华为数据治理历程
11.1.2 华为数据治理愿景、目标与建设框架
11.2 支撑数字化转型的数据底座
11.2.1 数据底座的总体架构
11.3.3 数据入湖方式
11.4 数据主题联接：将数据转换为“信息”
11.4.1 5类数据主题联接
11.4.2 多维模型设计
11.4.3 图模型设计
11.4.4 标签设计
11.4.5 指标设计
11.4.6 算法模型设计
11.5 面向安全共享的数据服务建设
11.5.1 数据服务给企业带来的价值
11.5.2 数据服务的分类
11.5.3 打造数据供应的“三个1”
11.5.4 构建数据地图
第12章 云化数字平台
12.1 数字化转型需要数字平台
12.1.1 承载数字技术
12.1.2 支撑应用现代化
12.1.3 沉淀通用业务能力
12.1.4 数字平台能力框架
12.2 华为数字平台的4大服务域
12.2.1 数字平台建设历程
12.2.2 华为数字平台服务架构
12.2.3 “北向”服务域：业务数字化使能
12.2.4 “南向”服务域：多云环境下的资源与连接
12.2.5 “东向”服务域：支撑用数和赋智
12.2.6 “西向”服务域：实时安全服务
12.3 依托华为云搭建数字平台
第13章 变革治理体系
13.1 变革指导委员会
13.1.1 决策变革规划
13.1.2 决策变革投资
13.2 变革项目办公室
13.2.1 管理项目关联关系与冲突
13.2.2 变革项目验收评估
13.3 企业架构委员会
13.3.1 架构立法与治理
13.3.2 统一架构语言和方法
13.3.3 架构蓝图设计
13.4 业务主导的各领域变革团队
13.4.1 领域业务变革与IT管理团队
13.4.2 领域数字化与IT装备部
结语 数字化转型的8个成功要素
附录 缩略语
《华为数据之道(精)》
序一
序二
序三
前言
第1章 数据驱动的企业数字化转型
1.1 非数字原生企业的数字化转型挑战
1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存
1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高
1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重
1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高
1.2 华为数字化转型与数据治理
1.2.1 华为数字化转型整体目标
1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求
1.3 华为数据治理实践
1.3.1 华为数据治理历程
1.3.2 华为数据工作的愿景与目标
1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架
1.4 本章小结
第2章 建立企业级数据综合治理体系
2.1 建立公司级的数据治理政策
2.1.1 华为数据管理总纲
2.1.2 信息架构管理政策
2.1.3 数据源管理政策
2.1.4 数据质量管理政策
2.2 融入变革、运营与IT的数据治理
2.2.1 建立管理数据流程
2.2.2 管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系
2.2.3 通过变革体系和运营体系进行决策
2.2.4 数据治理融入IT实施
2.2.5 通过内控体系赋能数据治理
2.3 建立业务负责制的数据管理责任体系
2.3.1 任命数据Owner和数据管家
2.3.2 建立公司层面的数据管理组织
2.4 本章小结
第3章 差异化的企业数据分类管理框架
3.1 基于数据特性的分类管理框架
3.2 以统一语言为核心的结构化数据管理
3.2.1 基础数据治理
3.2.2 主数据治理
3.2.3 事务数据治理
3.2.4 报告数据治理
3.2.5 观测数据治理
3.2.6 规则数据治理
3.3 以特征提取为核心的非结构化数据管理
3.4 以确保合规遵从为核心的外部数据管理
3.5 作用于数据价值流的元数据管理
3.5.1 元数据治理面临的挑战
3.5.2 元数据管理架构及策略
3.5.3 元数据管理
3.6 本章小结
第4章 面向“业务交易”的信息架构建设
4.1 信息架构的四个组件
4.1.1 数据资产目录
4.1.2 数据标准
4.1.3 数据模型
4.1.4 数据分布
4.2 信息架构原则：建立企业层面的共同行为准则
4.3 信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地
4.3.1 按业务对象进行架构设计
4.3.2 按业务对象进行架构落地
4.4 传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则
4.5 本章小结
第5章 面向“联接共享”的数据底座建设
5.1 支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架
5.1.1 数据底座的总体架构
5.1.2 数据底座的建设策略
5.2 数据湖：实现企业数据的“逻辑汇聚”
5.2.1 华为数据湖的3个特点
5.2.2 数据入湖的6个标准
5.2.3 数据入湖方式
5.2.4 结构化数据入湖
5.2.5 非结构化数据入湖
5.3 数据主题联接：将数据转换为“信息”
5.3.1 5类数据主题联接的应用场景
5.3.2 多维模型设计
5.3.3 图模型设计
5.3.4 标签设计
5.3.5 指标设计
5.3.6 算法模型设计
5.4 本章小结
第6章 面向“自助消费”的数据服务建设
6.1 数据服务：实现数据自助、高效、复用
6.1.1 什么是数据服务
6.1.2 数据服务生命周期管理
6.1.3 数据服务分类与建设规范
6.1.4 打造数据供应的“三个1”
6.2 构建以用户体验为核心的数据地图
6.2.1 数据地图的核心价值
6.2.2 数据地图的关键能力
6.3 人人都是分析师
6.3.1 从“保姆”模式到“服务自助”模式
6.3.2 打造业务自助分析的关键能力
6.4 从结果管理到过程管理，从能“看”到能“管”
6.4.1 数据赋能业务运营
6.4.2 数据消费典型场景实践
6.4.3 华为数据驱动数字化运营的历程和经验
6.5 本章小结
第7章 打造“数字孪生”的数据全量感知能力
7.1 “全量、无接触”的数据感知能力框架
7.1.1 数据感知能力的需求起源：数字孪生
7.1.2 数据感知能力架构
7.2 基于物理世界的“硬感知”能力
7.2.1 “硬感知”能力的分类
7.2.2 “硬感知”能力在华为的实践
7.3 基于数字世界的“软感知”能力
7.3.1 “软感知”能力的分类
7.3.2 “软感知”能力在华为的实践
7.4 通过感知能力推进企业业务数字化
7.4.1 感知数据在华为信息架构中的位置
7.4.2 非数字原生企业数据感知能力的建设
7.5 本章小结
第8章 打造“清洁数据”的质量综合管理能力
8.1 基于PDCA的数据质量管理框架
8.1.1 什么是数据质量
8.1.2 数据质量管理范围
8.1.3 数据质量的总体框架
8.2 全面监控企业业务异常数据
8.2.1 数据质量规则
8.2.2 异常数据监控
8.3 通过数据质量综合水平牵引质量提升
8.3.1 数据质量度量运作机制
8.3.2 设计质量度量
8.3.3 执行质量度量
8.3.4 质量改进
8.4 本章小结
第9章 打造“安全合规”的数据可控共享能力
9.1 内外部安全形势，驱动数据安全治理发展
9.1.1 数据安全成为国家竞争的新战场
9.1.2 数字时代数据安全的新变化
9.2 数字化转型下的数据安全共享
9.3 构建以元数据为基础的安全隐私保护框架
9.3.1 以元数据为基础的安全隐私治理
9.3.2 数据安全隐私分层分级管控策略
9.3.3 数据底座安全隐私分级管控方案
9.3.4 分级标识数据安全隐私
9.4 “静”“动”结合的数据保护与授权管理
9.4.1 静态控制：数据保护能力架构
9.4.2 动态控制：数据授权与权限管理
9.5 本章小结
第10章 未来已来：数据成为企业核心竞争力
10.1 数据：新的生产要素
10.1.1 数据被列为生产要素：制度层面的肯定
10.1.2 数据将进入企业的资产负债表
10.1.3 数据资产的价值由市场决定
10.2 大规模数据交互的企业数据生态
10.2.1 数据生态离不开底层技术的支撑
10.2.2 数据主权是数据安全交换的核心
10.2.3 国际数据空间的目标与原则
10.2.4 多方安全计算强化数据主权
10.3 摆脱传统手段的数据管理方式
10.3.1 智能数据管理是数据工作的未来
10.3.2 内容级分析能力提供资产全景图
10.3.3 属性特征启发主外键智能联接
10.3.4 质量缺陷预发现
10.3.5 算法助力数据管理
10.3.6 数字道德抵御算法歧视
10.4 第四个世界：机器认知世界
10.4.1 真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”
10.4.2 映射“物理世界”的数字孪生——“数字世界”
10.4.3 “数字世界”中的智能认知——“机器认知世界”
10.5 本章小结
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