指標體系與指標平臺：方法與實踐

定　價：￥109.00

作　者：	數(shù)勢科技大數(shù)據(jù)技術(shù)標準推進委員會
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111757764	出版時間：	2024-07-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　內(nèi)容簡介這是一部講解企業(yè)如何利用指標推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產(chǎn)品設計和技術(shù)架構(gòu)、指標在各行業(yè)落地應用的方法。本書由行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商數(shù)勢科技官方出品，融合了其創(chuàng)始人在百度、平安、京東等頭部企業(yè)的技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗和其團隊服務近百家企業(yè)的實戰(zhàn)經(jīng)驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內(nèi)容：（1）從指標驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營新模式開始，介紹指標管理對企業(yè)經(jīng)營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產(chǎn)品設計與技術(shù)架構(gòu)，介紹了作者團隊在多年實踐中總結(jié)出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業(yè)，從不同行業(yè)的特點出發(fā)，介紹不同行業(yè)的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結(jié)合行業(yè)的最佳實踐，為想要進行數(shù)據(jù)智能決策的企業(yè)提供參考。（5）探索兩大趨勢——數(shù)據(jù)民主化以及大模型在數(shù)據(jù)智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術(shù)帶給企業(yè)經(jīng)營的無限價值。

作者簡介

　　數(shù)勢科技數(shù)勢科技成立于2020年，是行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商，致力于推動企業(yè)數(shù)字化升級，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值普惠化。作為國家高新技術(shù)企業(yè)和北京“專精特新”企業(yè)，其總部位于北京，在上海、武漢、廣州、深圳、成都等地設有辦事處，團隊產(chǎn)研人員占比80%以上，研究生及以上學歷占比30%以上。公司擁有在大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域的專業(yè)洞察力及技術(shù)實力，為全球優(yōu)秀企業(yè)提供基于大模型增強的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品，包括智能指標平臺（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能標簽平臺（SwiftXDP）以及智能營銷平臺（SwiftMKT），提升企業(yè)的數(shù)字化決策能力，推動企業(yè)數(shù)字化升級。智能指標平臺首家通過“中國信通院數(shù)據(jù)指標管理平臺技術(shù)要求專項測試”，智能分析助手首批完成“中國信通院大模型驅(qū)動的智能數(shù)據(jù)分析工具專項測試”。公司是北京信創(chuàng)工委會會員單位，產(chǎn)品已完成麒麟操作系統(tǒng)、達夢數(shù)據(jù)庫、人大金倉數(shù)據(jù)庫等信創(chuàng)適配認證，并通過ISO 27001信息安全管理體系認證、ISO 20000信息技術(shù)服務管理體系認證。目前，數(shù)勢科技已服務眾多行業(yè)頭部客戶，代表客戶有民生銀行、江蘇銀行、廣發(fā)銀行、中金、平安、中信建投、國信證券、海通證券、沃爾瑪/山姆、寶潔、永輝、絕味食品、書亦燒仙草等。

圖書目錄

目　錄
贊譽
序一
序二
前言
第1章　指標驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營1
1.1　重新認識指標：業(yè)務對象的數(shù)字孿生2
1.1.1　什么是指標2
1.1.2　什么是指標體系10
1.2　重新認識數(shù)字化：指標驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營14
1.2.1　企業(yè)經(jīng)營模式的變遷14
1.2.2　什么是數(shù)字化經(jīng)營16
1.2.3　推動數(shù)字化經(jīng)營刻不容緩22
1.3　指標如何驅(qū)動數(shù)字化經(jīng)營25
1.3.1　指標與企業(yè)數(shù)字化的關(guān)系25
1.3.2　指標驅(qū)動數(shù)字化經(jīng)營的3項關(guān)鍵工作27
第2章　指標體系設計方法53
2.1　指標體系設計目標53
2.2　指標體系設計思路54
2.3　自上而下的指標拆解55
2.3.1　自上而下的指標拆解流程55
2.3.2　北極星指標設計56
2.3.3　指標拆解59
2.3.4　過程指標設計65
2.4　自下而上的指標收集67
2.4.1　指標收集及口徑梳理67
2.4.2　指標規(guī)范化定義68
2.5　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的指標設計70
2.5.1　引入數(shù)據(jù)分析方法的必要性70
2.5.2　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的指標設計方法70
2.6　指標體系全局框架設計73
第3章　指標平臺的產(chǎn)品設計77
3.1　指標平臺的產(chǎn)品定位78
3.1.1　指標平臺的必要性78
3.1.2　指標平臺在數(shù)據(jù)平臺中的定位79
3.1.3　構(gòu)建指標平臺的4個目標80
3.2　指標平臺的3種實現(xiàn)方案81
3.2.1　方案一：BI工具升級為Metrics BI平臺83
3.2.2　方案二：在數(shù)據(jù)中臺中增加指標管理系統(tǒng)85
3.2.3　方案三：基于Headless理念的Metrics Store88
3.3　構(gòu)建指標平臺的“四位一體”方法論89
3.3.1　“四位一體”方法論框架89
3.3.2　指標平臺產(chǎn)品設計的3個關(guān)鍵目標92
3.4　指標平臺的架構(gòu)與功能95
3.4.1　指標平臺架構(gòu)設計95
3.4.2　指標平臺產(chǎn)品功能98
第4章　指標平臺的技術(shù)架構(gòu)110
4.1　指標平臺的技術(shù)架構(gòu)概覽110
4.2　指標平臺的技術(shù)特色113
4.2.1　豐富的數(shù)據(jù)連接器113
4.2.2　智能化的指標計算引擎114
4.2.3　多樣化的指標服務輸出方式116
4.2.4　先進的OLAP數(shù)據(jù)庫底盤119
4.3　指標平臺的核心技術(shù)122
4.3.1　核心智能加速引擎122
4.3.2　指標智能歸因134
4.3.3　與大模型結(jié)合138
第5章　零售業(yè)的經(jīng)營分析指標體系141
5.1　經(jīng)營分析指標體系：零售業(yè)的轉(zhuǎn)型利器141
5.1.1　從商業(yè)的本質(zhì)看零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)141
5.1.2　指標體系對回歸商業(yè)本質(zhì)的作用與價值144
5.2　經(jīng)營分析指標體系的建設方法146
5.2.1　建設目標146
5.2.2　設計框架147
5.2.3　承載平臺150
5.2.4　衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品155
5.3　經(jīng)營分析指標體系的應用實踐157
5.3.1　全國連鎖零售商從0到1共建經(jīng)營分析平臺157
5.3.2　區(qū)域龍頭零售商快速復制經(jīng)營分析指標體系162
第6章　金融業(yè)的4K指標體系168
6.1　金融業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點169
6.2　4K指標體系概述170
6.2.1　4K指標體系是什么170
6.2.2　4K指標體系能做什么174
6.3　4K指標體系如何解決經(jīng)營分析問題179
6.3.1　4K指標體系在某頭部金融機構(gòu)的應用179
6.3.2　4K指標體系在某頭部證券機構(gòu)的應用192
6.4　金融業(yè)4K指標體系總結(jié)與應用展望211
第7章　制造業(yè)的全鏈路指標控制塔213
7.1　全鏈路指標控制塔的概念和特點214
7.1.1　全鏈路指標控制塔的定義和范圍214
7.1.2　全鏈路指標控制塔的關(guān)鍵特點和功能214
7.1.3　全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)的重要性216
7.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理的挑戰(zhàn)和需求218
7.2.1　制造企業(yè)數(shù)字化管理的現(xiàn)狀和趨勢218
7.2.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理面臨的挑戰(zhàn)219
7.2.3　全鏈路指標控制塔如何應對挑戰(zhàn)和滿足需求220
7.3　全鏈路指標控制塔的整體架構(gòu)和模塊223
7.3.1　數(shù)據(jù)采集和集成模塊223
7.3.2　數(shù)據(jù)存儲和處理模塊224
7.3.3　指標定義和計算模塊225
7.3.4　數(shù)據(jù)分析和可視化模塊225
7.3.5　實時監(jiān)控和報警模塊226
7.3.6　預測和優(yōu)化模塊226
7.3.7　決策支持和工作流模塊227
7.3.8　系統(tǒng)管理和安全模塊228
7.4　全鏈路指標控制塔的實施和推廣策略229
7.4.1　實施全鏈路指標控制塔的步驟和方法229
7.4.2　成功實施全鏈路指標控制塔的8個要素232
7.5　全鏈路指標控制塔在制造企業(yè)中的應用案例242
7.5.1　M集團的全鏈路指標控制塔實施242
7.5.2　J公司的數(shù)字化管理改進247
7.6　推廣全鏈路指標控制塔的策略和建議252
7.6.1　戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設計252
7.6.2　基礎設施建設與技術(shù)集成253
7.6.3　跨部門協(xié)同與流程重構(gòu)253
7.6.4　人才培養(yǎng)與教育培訓254
7.6.5　KPI設定與預警機制建設254
7.6.6　持續(xù)改進與文化塑造255
7.6.7　外部合作與生態(tài)共建255
7.7　全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)數(shù)字化管理的重要意義256
7.7.1　實現(xiàn)全局可視化257
7.7.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動決策258
7.7.3　實時異常預警和快速響應259
7.7.4　促進跨部門實時協(xié)同261
7.7.5　推動持續(xù)改進和優(yōu)化262
7.7.6　適應數(shù)字化轉(zhuǎn)型263
7.8　全鏈路指標控制塔在制造領(lǐng)域的應用前景265
第8章　指標平臺賦能連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化經(jīng)營267
8.1　指標平臺為連鎖加盟企業(yè)賦能268
8.1.1　連鎖加盟業(yè)務特點268
8.1.2　連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化需求269
8.1.3　連鎖加盟品牌的數(shù)字化建設痛點270
8.1.4　連鎖加盟品牌需要的指標平臺273
8.2　連鎖加盟業(yè)指標平臺案例分析275
8.2.1　案例背景275
8.2.2　指標平臺的建設需求和目標275
8.2.3　指標平臺的建設思路和技術(shù)架構(gòu)277
8.2.4　指標平臺建設的5個階段280
8.2.5　指標平臺的9項能力282
8.3　指標平臺的4個業(yè)務價值290
8.4　案例復盤與點評294
第9章　數(shù)據(jù)民主化：人人用數(shù)，數(shù)利人人296
9.1　什么是數(shù)據(jù)民主化296
9.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代集團型企業(yè)的痛點298
9.3　數(shù)據(jù)民主化的理念和價值299
9.3.1　數(shù)據(jù)消費的發(fā)展趨勢299
9.3.2　數(shù)據(jù)民主化的理念301
9.4　某快消品企業(yè)的數(shù)據(jù)民主化實踐之路303
9.4.1　組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)和工具、文化層面的挑戰(zhàn)303
9.4.2　數(shù)據(jù)民主化的體驗層：企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶310
9.4.3　數(shù)據(jù)民主化的語義層：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理314
9.4.4　數(shù)據(jù)民主化的長期保障：數(shù)據(jù)文化和能力318
9.5　數(shù)據(jù)民主化的重要性320
9.6　數(shù)據(jù)民主化實踐的啟示321
第10章　大模型讓企業(yè)數(shù)據(jù)洞察觸手可及323
10.1　大模型在數(shù)據(jù)分析中的作用324
10.1.1　大模型在數(shù)據(jù)分析場景中的優(yōu)勢324
10.1.2　大模型的能力及構(gòu)建步驟325
10.1.3　利用自我學習能力發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系328
10.2　指標在GenAI分析產(chǎn)品中的作用329
10.2.1　指標的語義化幫助大模型更精準對齊用戶提問333
10.2.2　大模型對企業(yè)經(jīng)營分析的作用334
10.3　推動數(shù)據(jù)民主化與決策制定335
10.3.1　對話式分析助手：人人都是數(shù)據(jù)分析師335
10.3.2　大模型讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更透明、更可信337
10.4　構(gòu)建基于大模型的智能分析助手的挑戰(zhàn)337
10.4.1　技術(shù)和管理挑戰(zhàn)337
10.4.2　大模型的幻覺問題、數(shù)據(jù)隱私和安全性挑戰(zhàn)339
10.4.3　效果評估挑戰(zhàn)342
10.5　大模型時代企業(yè)智能化發(fā)展之路343
10.6　未來趨勢：大模型與企業(yè)指標結(jié)合345
10.6.1　大模型與企業(yè)指標的未來發(fā)展方向345
10.6.2　大模型技術(shù)如何改善數(shù)據(jù)分析過程346