更新时间：2022-06-17 17:12:50
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作者简介
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前言
第1章 趋势之变——产业发展进入数智化时代
1.1 迎变局开新局
1.1.1 新一轮科技革命推动产业变革
1.1.2 新冠肺炎疫情加速数字化转型
1.1.3 产业链、价值链向中高端升级
1.2 数智化新时代
1.2.2 数智化时代的特征
1.3 拥抱数字经济
1.3.1 中国高度重视数字经济发展
1.3.2 国家推动“上云用数赋智”行动
第2章 价值之道——让数据创造真正的价值
2.1 数据：发现价值新大陆
2.1.1 数据作为生产要素的关键作用
2.1.2 数据价值化的巨大潜力
2.2 数字化企业：发掘内生价值
2.2.1 数字化转型的内涵
2.2.2 数字化企业的特征
2.2.4 企业数字化转型的内生价值
2.3 数字化产业链：创造外生价值
2.3.1 融合创新实现产业赋能
2.3.2 五种企业商业模式创新
2.4 打造数字生态：共享聚能价值
2.4.1 经营企业变成经营生态平台
2.4.2 生态型平台的内涵
2.4.3 生态平台型企业的运作模式
第3章 革命之法——价值驱动的数字化转型
3.1 转型之痛：不想、不会、不能、不敢
3.1.1 组织两难，导致“不想转”
3.1.2 能力两难，导致“不会转”
3.1.3 要素两难，导致“不能转”
3.1.4 效益两难，导致“不敢转”
3.2 思维转向：从自下而上到自上而下
3.2.1 从自下而上模式转向自上而下模式
3.2.2 建立“企业经营的数字孪生”
3.3 方法论：价值导向，数据驱动
3.3.1 业务数字化和数字业务化
3.3.2 从数字化到数智化的诸多挑战
3.3.3 价值导向，数据驱动
3.4 兵器谱：数据地基+应用平台+场景应用
3.4.1 打造数据地基，构筑数字化生态“基础底座”
3.4.2 开发应用平台，夯实服务应用的坚实基础
3.4.3 针对场景应用，构建特色服务，满足客户需求
3.5 目标系：数字生态引领价值实现
3.5.1 加快数字化转型，有效应对挑战
3.5.2 从产品供应到服务运营，实现更多价值
3.5.3 构建平台经济，实现生态聚合
第4章 数智化治理
4.1 数智化基础：数据要素的有效配置
4.1.1 技术推动生产力变革
4.1.2 从“数字化”到“数智化”
4.2 数据资源化：万物互联与海量汇聚
4.2.1 数据资源化有助于优化资源配置
4.2.2 实现数据资源化的技术核心
4.2.3 数据资源化的实践案例
4.3 数据资产化：分级分类与质量体系
4.3.1 数据资产化有助于提升业务效率
4.3.2 实现数据资产化的核心技术
4.3.3 数据治理的实践案例
4.4 数据资本化：数据共享与价值流通
4.4.1 数据资本化有助于数据流通和共享
4.4.2 实现数据资本化的核心技术
4.4.3 数据资本化的实践案例
4.5 本章小结
第5章 数智化孪生
5.1 数字孪生：企业数字化转型之钥
5.1.1 数字孪生的概念由来
5.1.2 数字孪生技术的沿革
5.1.3 数字孪生的应用价值
5.2 实物数字孪生：万物互联
5.2.1 实物数字孪生的应用价值
5.2.2 实物数字孪生的关键技术
5.2.3 实物数字孪生的实践案例
5.3 组织数字孪生：虚实互动
5.3.1 组织数字孪生的应用价值
5.3.2 组织数字孪生的关键技术
5.3.3 组织数字孪生的实践案例
5.4 本章小结
第6章 数智化决策
6.1 数智化价值体现：让数据实现最优决策
6.1.1 数智化时代下企业战略决策的变革
6.1.2 数智化时代企业管理决策面对的挑战
6.2 风险预警：保障经营活动效益
6.2.1 风险预警系统的建设要求
6.2.2 风险预警的运行机理
6.2.3 风险预警系统的实践案例
6.3 量化分析：挖掘数据价值
6.3.2 预测的作用和价值
6.3.3 预测分析的运行机理
6.3.4 量化分析的实践案例
6.4 模拟推演：基于数据的预测
6.4.1 模拟推演的价值
6.4.2 模拟推演的过程
