數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)

目　錄 前言 第一部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素 第1章　理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型 2 1.1　業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)和人員 4 1.1.1　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù) 4 1.1.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù) 6 1.1.3　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù) 7 1.1.4　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人員 8 1.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案與組織 10 第2章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素 11 2.1　適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)增長 12 2.2　提高組織敏捷性與業(yè)務(wù)一致性 15 2.3　擺脫低效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)智能 19 2.4　提升自動(dòng)化能力與生產(chǎn)力 21 2.5　改善客戶體驗(yàn)，提升客戶信心 24 第3章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素 31 3.1　強(qiáng)有力和多樣化的數(shù)據(jù)獲取 32 3.2　數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 34 3.3　高級(jí)自動(dòng)化技術(shù) 35 3.4　自主決策 36 3.5　集中化、可擴(kuò)展、彈性的IT資源 37 3.6　不可變的數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 39 3.7　多體驗(yàn)訪問 40 第4章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 42 4.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量差和數(shù)據(jù)偏差 43 4.2　數(shù)字化數(shù)據(jù)增加，易受攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加 44 4.3　抵制數(shù)字文化 46 4.4　過度自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn) 47 4.5　難以治理 48 第二部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)要素 第5章　實(shí)現(xiàn)以客戶為中心 52 5.1　產(chǎn)品 53 5.2　客戶 53 5.3　產(chǎn)品中心模型與客戶中心模型的關(guān)系 55 5.4　交易價(jià)值與關(guān)系價(jià)值行為 56 5.5　面向客戶與以客戶為導(dǎo)向的行為 58 5.6　關(guān)系價(jià)值和溫暖度 60 5.6.1　溝通中的熱情 61 5.6.2　主動(dòng)提供熱情服務(wù) 62 5.6.3　給客戶獎(jiǎng)勵(lì) 64 5.6.4　超越客戶期望 65 5.7　單渠道、多渠道和全渠道的客戶交互 66 5.8　客戶旅程 69 5.9　客戶信息與客戶檔案 70 第6章　數(shù)據(jù)智能 76 6.1　數(shù)據(jù)來源 77 6.1.1　組織數(shù)據(jù) 78 6.1.2　第三方數(shù)據(jù) 78 6.1.3　創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)智能 79 6.2　常見數(shù)據(jù)類型 79 6.2.1　運(yùn)營數(shù)據(jù) 80 6.2.2　客戶數(shù)據(jù) 82 6.2.3　社交媒體數(shù)據(jù) 82 6.2.4　公共數(shù)據(jù) 83 6.2.5　私營數(shù)據(jù) 84 6.3　數(shù)據(jù)獲取方法 84 6.3.1　手動(dòng)輸入數(shù)據(jù) 85 6.3.2　自動(dòng)輸入或獲取數(shù)據(jù) 85 6.3.3　捕獲遙測(cè)數(shù)據(jù) 85 6.3.4　信息數(shù)字化 86 6.3.5　數(shù)據(jù)輸入 88 6.4　數(shù)據(jù)利用 88 6.4.1　分析和報(bào)告 89 6.4.2　自動(dòng)化決策 90 6.4.3　解決方案輸入 90 6.4.4　機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化 90 6.4.5　模型訓(xùn)練和再訓(xùn)練 90 6.4.6　保留歷史記錄 91 第7章　智能決策 92 7.1　條件自動(dòng)化決策 93 7.2　計(jì)算機(jī)輔助決策 94 7.3　智能自動(dòng)化決策 94 7.3.1　直接驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化決策 97 7.3.2　定期自動(dòng)化決策 98 7.3.3　實(shí)時(shí)自動(dòng)化決策 99 7.4　計(jì)算機(jī)輔助決策與智能自動(dòng)化決策 100 第三部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù) 第8章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)簡介 104 8.1　云計(jì)算 105 8.1.1　云計(jì)算實(shí)踐 106 8.1.2　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 110 8.2　區(qū)塊鏈 111 8.2.1　區(qū)塊鏈實(shí)踐 112 8.2.2　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 119 8.3　物聯(lián)網(wǎng) 120 8.3.1　物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 121 8.3.2　物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐 125 8.3.3　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 127 8.4　機(jī)器人流程自動(dòng)化 128 8.4.1　機(jī)器人流程自動(dòng)化實(shí)踐 129 8.4.2　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 132 第9章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)簡介 134 9.1　大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè) 136 9.1.1　大數(shù)據(jù)的5個(gè)V 138 9.1.2　大數(shù)據(jù)實(shí)踐 140 9.1.3　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 140 9.2　機(jī)器學(xué)習(xí) 141 9.2.1　模型訓(xùn)練 142 9.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐 144 9.2.3　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 147 9.3　人工智能 147 9.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 148 9.3.2　自主決策 149 9.3.3　人工智能實(shí)踐 151 9.3.4　常見風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn) 152 9.4　數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)總結(jié) 154 第四部分　數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案 第10章　理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案 158 10.1　分布式解決方案設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 159 10.2　數(shù)據(jù)輸入基礎(chǔ) 163 10.2.1　文件拉取 163 10.2.2　文件推送 164 10.2.3　API拉取 165 10.2.4　API推送 166 10.2.5　數(shù)據(jù)流傳輸 166 第11章　剖析以客戶為中心的解決方案 169 11.1　術(shù)語回顧 170 11.2　場(chǎng)景背景 171 11.2.1　業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 172 11.2.2　原始的客戶旅程 172 11.2.3　業(yè)務(wù)目標(biāo) 175 11.3　提升客戶旅程 176 11.4　擴(kuò)展業(yè)務(wù)流程 178 11.5　制定未來決策 212