数字化转型方法论：落地路径与数据中台

　　这是一部从战略、技术、人才和管理4个维度全面阐述企业数字化转型方法论的著作，是国云数据服务7万余家企业的经验总结。 数字化转型是个系统工程，本书将整个工程分为8个环节，全书围绕这8个环节循序渐进地展开。 第一部分 为何数字化转型（第1~2章） 介绍了数字化转型的5个推动因素、数字化颠覆传统行业的3种方式以及数字化转型的意义。 第二部分 何时数字化转型（第3~5章） 阐述了数字化转型加速的原因和切入的时间点以及带来的新机遇。 第三部分 什么是数字化转型（第6章） 从商业的角度探讨了数字化转型的本质、要素和木桶理论，介绍了智能商业操作系统与数字化转型的关系。 第四部分 是否应该数字化转型（第7章） 通过国云自研的自我准备模型和MAX成熟度模型帮助企业评估是否应该着手数字化转型。 第五部分 谁来负责数字化转型（第8章） 讲解了董事会和CEO如何推动数字化转型、如何搭建数字化转型的领导班子、如何选拔和留住人才以及如何制定数字化转型的KPI。 第六部分 如何数字化转型（第9~15章） 系统讲解了数字化转型的方法论，主要包括数字化转型的常见败局、如何低成本实现数字化转型、数字化转型六图法、数字化转型如何为团队赋能、CDO/CTO/CIO如何推进和执行数字化转型，以及阿里巴巴的数字化转型经验。 第七部分 数字化转型的利器（第16~19章） 讲解了数字化转型的技术底座——数据中台的要素和建设方法。 第八部分 数字化转型案例（第20~24章） 从项目背景、痛点分析、解决方案、最终效果4个维度系统讲解了新零售、高校、银行等行业和机构的数字化转型过程与方法。

　　马晓东 国云数据创始人兼CEO，阿里巴巴淘宝数据中台的亲历者、北京信息化协会副理事长，倡导“战略、技术、人才三位一体和无缝协同才能真正将数字化转型落地”的理念，总结了一套可落地的数字化转型方法论，被业界誉为“数字化转型的领军人物”。 围绕企业管理和数字化转型，在技术、咨询和人才培养等方面做了大量的工作，积累了丰富的经验，并取得了非常多让人瞩目的成就。

前言
部分　为何数字化转型
第1章　数字化转型的意义2
1.1　数字化转型的5个推动要素   2
1.1.1　人口红利趋于消失，创新发展成为必然   3
1.1.2　中美贸易摩擦持续，推动企业结构调整   4
1.1.3　市场供大于求，推动消费升级   5
1.1.4　生态保护迫在眉睫，企业亟需转型   7
1.1.5　新技术促进企业数字化转型 8
1.2　苟且红利—数字化的红利 9
第2章　数字化颠覆传统行业的3种方式12
2.1　战略上颠覆传统行业 12
2.2　效率上颠覆传统行业 14
2.3　用户体验上颠覆传统行业 18
2.4　数字化转型的两大误区   20
第二部分　何时数字化转型
第3章　数字化催生新物种24
3.1　数字化加速行业迭代 24
3.1.1　数字智能涌现，加速行业淘汰   24
3.1.2　数字化企业领先行业   25
3.2　数字化催生行业新巨头   26
3.3　数字化转型催生行业新秀 28
第4章　加速数字化转型的两大原因30
4.1　新基建加速数字化步伐   30
4.2　新冠肺炎疫情下企业加速数字化进程   32
第5章　何时数字化转型34
5.1　数字化转型的时机   34
5.1.1　剪刀差理论   35
5.1.2　数字化的马太效应 37
5.2　各行业数字化转型时间参考   39
5.3　数字化转型的误区：当前加人成本低，加人即可 40
第三部分　什么是数字化转型
第6章　数字化转型的要素42
6.1　智能商业操作系统—构建数字化能力   42
6.1.1　智能商业操作系统的内涵   43
6.1.2　智能商业操作系统与数字化转型的关系   46
6.2　数字化转型适用于木桶理论   47
6.3　数字化转型是个系统性工程   48
6.4　数字化转型不可或缺的6个要素   49
6.4.1　数据 51
6.4.2　应用 52
6.4.3　人才 52
6.4.4　工具 54
6.4.5　经验 55
6.4.6　中台 55
第四部分　是否应该数字化转型
第7章　数字化转型自我测评60
7.1　数字化MAX成熟度模型与测评 60
7.1.1　数字化MAX成熟度模型的6个级别   61
7.1.2　数字化运营级别测评   61
7.2　数字化自我准备模型的9个维度   70
7.2.1　掌舵人是否具备数字化转型认知 70
7.2.2　是否具备数字化领导组织   71
7.2.3　是否具备数字化转型人才   73
7.2.4　是否具备数字化转型文化   74
7.2.5　是否制定数字化转型预算   75
7.2.6　是否具备数字化转型沉淀能力   76
7.2.7　是否拥有数字化转型落地方法   77
7.2.8　是否具备数字化转型技术设施   78
7.2.9　是否具备数字化转型顾问委员会 79
7.3　数字化转型的4个误区   81
7.3.1　误区一：当前盈利尚佳，无须数字化转型 81
7.3.2　误区二：数字化转型是领先企业的事情   82
7.3.3　误区三：行业领先企业无须数字化转型   82
7.3.4　误区四：数字化转型成功者寥寥，不必数字化转型83
第五部分　谁来负责数字化转型
第8章　数字化转型主力86
8.1　董事会如何推动企业数字化转型   86
8.1.1　数字化转型对董事会的3个挑战 87
8.1.2　如何构建数字化竞争优势   90
8.2　如何构建数字化转型领导组织 93
8.2.1　了解层级领导结构局限性   94
8.2.2　创建数字化领导组织   94
8.3　CEO如何搭建数字化转型领导组织  97
8.3.1　CEO在数字化转型中扮演的角色  98
8.3.2　CEO如何搭建数字化转型领导组织    99
8.4　如何选拔和留住人才     101
8.5　如何制定数字化转型KPI  103
8.5.1　数字化转型KPI制定的标准和原则   103
8.5.2　量化各领域数字化收益 105
8.5.3　构建面向未来的战略能力   105
8.5.4　制定KPI的5个注意事项   106
8.6　如何推进数字化转型 108
8.7　CEO对数字化转型的常见误解  111
第六部分　如何数字化转型
第9章　数字化转型败局116
9.1　数字化转型失败企业的4种发展曲线   116
9.2　企业数字化转型的6种败局   120
第10章　如何低成本实现数字化转型124
10.1　企业数据驱动业务阻力较大  126
10.2　低成本实现数字化转型的诀窍    126
10.3　数字化转型误区：没有经验可以复用  127
第11章　数字化转型六图法129
11.1　战略地图  130
11.1.1　梳理现有战略，明确新的战略目标，促使行动一致    131
11.1.2　总结战略目标及愿景  133
11.1.3　人力、财务等资源匹配，实现战略目标  133
11.2　业务地图 134
11.3　需求地图  134
11.4　（数智）应用地图  138
11.5　算法地图  140
11.5.1　创建算法地图的意义  142
11.5.2　盘点算法模型，构建算法地图  142
11.6　数据地图  143
11.7　数字化转型误区：数字化转型方案缺失，导致各部门相互指责    147
第12章　数字化该赋能给谁149
12.1　数字化转型赋能一线员工    149
12.2　数字化转型赋能销售    151
12.2.1　数字化转型如何赋能2C销售   152
12.2.2　数字化转型如何赋能2B销售   153
12.2.3　数字化转型对于销售的价值    154
12.3　数字化转型赋能运营    155
12.4　数字化转型赋能产品经理    157
12.5　数字化转型赋能财务团队    159
12.6　数字化转型赋能经营团队    160
12.7　数字化转型赋能生态    161
第13章　CDO如何执行数字化转型162
13.1　数字化转型前200天    162
13.1.1　制定前200天的详细执行计划 163
13.1.2　确定各阶段的达标结果    166
13.1.3　执行200天计划  168
13.1.4　评估200天计划执行效果  169
13.2　CDO的关键能力是沟通   170
13.2.1　CDO加强沟通能力的2个关键点 171
13.2.2　了解自身技能缺陷，加强团队建设  171
13.3　CDO如何带领团队   172
13.4　CDO如何购买合适的中台及工具   173
13.5　CDO如何管理数据质量   174
13.5.1　统一指标，建立质量问责制    175
13.5.2　建立数据分析模型，制定数据质量改进计划  177
13.5.3　估算数据质量成本及投资回报率    179
13.6　CDO如何盘点算法   181
13.6.1　盘点算法的步骤  181
13.6.2　CDO如何推动算法业务增长 184
13.6.3　推动算法业务增长的注意事项  185
第14章　CTO/CIO如何把控数字化转型188
14.1　数字化转型对CTO/CIO提出的要求    188
14.1.1　自我提升    189
14.1.2　应对之道    190
14.2　CTO/CIO如何选型   194
14.2.1　IT为构建数据中台提供基础设施支持    194
14.2.2　DT为构建数据中台提供技术架构支撑    195
14.2.3　选择数据中台时应关注的问题  196
14.2.4　CTO/CIO选择数据中台的建议   197
14.2.5　数据中台选型示例    199
14.2.6　数据中台供应商技术评分表    220
14.3　CTO/CIO如何治理数据   223
14.3.1　数据治理的步骤  224
14.3.2　数据治理标准建设    225
14.4　CTO/CIO如何组建数据团队   227
14.4.1　数据团队成员构成    227
14.4.2　数据团队的工作方式  228
14.5　常见的CTO/CIO数字化转型决策失误  229
14.5.1　形成IT怪圈 229
14.5.2　技术部门角色定位模糊    230
14.5.3　技术投入大，业务价值不明显  230
第15章　阿里巴巴数字化转型的启示232
15.1　淘宝的数据使用和数字化进阶过程    232
15.1.1　淘宝数据使用的5个阶段  232
15.1.2　阿里巴巴数字化进阶的6个阶段    234
15.2　阿里巴巴数字化转型的借鉴点    236
15.2.1　技术架构演变    236
15.2.2　组织架构演变    237
15.2.3　业务创新模式    239
15.2.4　技术价值显现    241
15.2.5　人才配置合理    243
15.2.6　数据文化演变    244
第七部分　数字化转型的利器—数据中台
第16章　数据中台发展进阶248
16.1　数据中台的战略意义    248
16.2　如何定义数据中台  252
16.2.1　多维度解读数据中台  252
16.2.2　数据中台的9个基本能力  257
16.2.3　数据中台的3种应用方式  260
16.2.4　数据中台乱象—假中台、伪中台、封闭中台  261
16.3　对数据中台的10个错误认知 263
16.4　数据中台建设建议  268
16.5　数据中台建设的常见失败情况    269
第17章　数据中台的角色解读271
17.1　董事长视角下的数据中台    271
17.2　CEO视角下的数据中台   272
17.3　CTO/CIO视角下的数据中台   274
17.4　IT架构师视角下的数据中台  275
17.5　数据分析师视角下的数据中台    277
第18章　数据中台五要素281
18.1　数据  281
18.1.1　构建数据资产管理体系    282
18.1.2　建设数据质量体系    284
18.2　业务  288
18.3　算法  289
18.4　应用  291
18.4.1　数字化应用的作用    291
18.4.2　构建数字化应用系统  293
18.5　组织  294
18.5.1　解锁敏捷组织建设方式    294
18.5.2　配备数字化专业人才  297
第19章　数据中台落地实施之法300
19.1　数据中台设计理念  300
19.1.1　数据中台建设的三大核心要素  301
19.1.2　数据中台的规划设计理念  302
19.2　数据组织能力建设  304
19.3　数据建设方式对比  306
19.3.1　传统集成式数据建设方式  306
19.3.2　新型数据中台式数据建设方式  308
19.4　数据中台建设思路  309
19.4.1　传统数据架构建设思路—“建治用”    309
19.4.2　新型数据中台建设思路—“用治建”    309
19.5　数据中台的那些坑  311
第八部分　数字化转型案例
第20章　智能营销云助力新零售企业实现转型318
20.1　项目背景  318
20.2　痛点分析  320
20.3　解决方案  320
20.4　终效果  323
第21章　新零售企业构建智慧营销体系324
21.1　项目背景  324
21.2　痛点分析  325
21.3　解决方案  328
21.4　终效果  334
第22章　知名零售企业打造产业互联网平台336
22.1　项目背景  336
22.2　痛点分析  337
22.3　解决方案  337
22.4　终效果  338
第23章　某高校打造数字化校园340
23.1　项目背景  340
23.2　痛点分析  341
23.3　解决方案  342
23.4　终效果  347
第24章　某城商行打造数字银行348
24.1　项目背景  348
24.2　痛点分析  351
24.3　解决方案  353
24.4　终效果  356
附录　九大企业数字化转型解决方案架构图358