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内容大纲
数字时代下，传统组织数字化转型需求迫切，但超70％企业项目未达预期。比尔·施玛泽所著《数智化行动路线图》，为这一系统工程提供科学指引。
作为数字化资深专家，施玛泽跳出传统信息技术视角，聚焦数据与分析核心，以经济学框架阐释数字资产“复用边际成本近零、价值随用例积累、随分析模块改进提升”三大效应，点明其是“学习经济”超越“规模经济”、构建数字组织竞争力的关键。书中针对“数据孤岛”“分析鸿沟”提供解法，还给出“大数据商业模式成熟度指数”“数字化转型8大法则”等实用工具，并结合案例佐证：谷歌靠开源战略提升Tensor Flow能力，特斯拉借自主AI战略让全自动驾驶分析资产升值，Chipotle餐厅用数据优化年增收近2亿美元。
施玛泽强调，数字化转型非线性变革，需重塑商业模式、重定组织功能，为传统组织培育数字思维、提升数字能力提供兼具理论与实操性的指南。 -
作者介绍
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目录
推荐序一 大数据的经济学原理是数字化转型的重要基础
推荐序二 在“价值为王”的时代，构建可复用的智能化生产力
推荐序三 唯有推动业务的数据，才对组织有价值
译者序 只有适应时代要求的数字组织，才能重新找到并巩固生态位
前言 从战略识别到技术落地的完整路径
第1章 从数据驱动到价值驱动
从数据驱动思维到价值驱动思维
理解大数据商业模式成熟度指数
5个阶段，驾驭大数据商业模式成熟度指数
第2章 数据科学价值工程框架
第1步：确定战略业务计划
第2步：确定关键业务利益相关者
第3步：集思广益，确定决策的优先次序
第4步：确定支持性分析资产
第5步：确定潜在的数据源和价值评估策略
第6步：确定支持性架构和技术
第3章 数据经济学，回归第一性原理
经济价值曲线，让组织少花钱多办事
供求法则，决定数据价值的终极因素
经济乘数效应，让数据资产价值倍增
边际成本和沉没成本，反复使用一个组织最有价值的数据
稀缺性，有限资产和无限机会的平衡
延迟理论，做出更好的决策
效率理论，用数据与分析驱动组织提效
资本理论，让数据资本转化为收入
价格弹性，对数据的信心是一切
经济效用函数，数据资产的感知价值
第4章 创造数据的经济价值
探寻数据经济价值的征程
协作创造数据价值的平台
Chipotle公司的数据价值实践
第5章 数据经济价值5大定理
EvD定理1：数据本身提供的价值很小
EvD定理2：是预测，而不是数据，驱动价值
EvD定理3：预测通过用例驱动价值
EvD定理4：数据经济乘数效应是真正的游戏规则改变者
EvD定理5：预测使“少花钱多办事”成为可能
价值计算：量化数据经济价值的方法
第6章 AI经济学，可组合、可复用与可持续
孤立分析：阻碍数据价值提升的难题
可组合、可复用、可持续学习的AI分析模块架构
深度学习、强化学习与AI
案例研究1：谷歌TensorFlow的开源策略
案例研究2：特斯拉全自动驾驶汽车的价值提升
AI的自主圣杯
第7章 施玛泽经济数字资产估值定理
规模经济vs.学习经济：像数据科学家一样思考
数字经济学效应1：边际成本趋于平稳
数字经济学效应2：数字资产的经济价值在增长
数字经济学效应3：数字资产的经济价值加速提升
运用施玛泽经济数字资产估值定理
第8章 数字化转型8大法则
法则1：数字化转型与商业模式有关，而不仅仅是业务流程
法则2：数字化转型，而不仅仅是数字化
法则3：用客户的语言和他们沟通
法则4：创造新的数字资产
法则5：从预测到规范，再到自主的转变
法则6：AI驱动的自主运营策略
法则7：识别价值来源并将其程序化和运营化
法则8：数字化转型的三视界
第9章 授权，推动可持续数智化转型的创新文化
团队授权的历史经验
授权1：将组织的使命内化
授权2：用客户的语言和他们沟通
授权3：通过组织即兴授权团队
授权4：接受“和”的心态
授权5：接受批判性思维
附录 最受欢迎的信息图
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