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技術賦能:數字化轉型的基石 版權信息
- ISBN：9787121448416
- 條形碼：9787121448416 ; 978-7-121-44841-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
技術賦能:數字化轉型的基石 本書特色
l 以實踐為導向，從技術管理者和標準組織者的角度解答：技術在數字化轉型中的定位是什么？技術組織應如何支撐企業數字化轉型？ l 緊扣企業數字化轉型成熟度模型IOMM標準，介紹數字化轉型的理論、具體方法（DevOps、科技管理和技術體系等），以及大數據、云原生、數字孿生等技術案例。 l 聚焦于技術支撐和能力框架、數字化轉型中的核心技術、技術管理者需要具備的能力，幫助讀者構建數字技術知識結構。
技術賦能:數字化轉型的基石 內容簡介
不同業態、規模和技術能力的企業，其數字化轉型過程的步驟和關鍵節點有所不同，因而容易出現局部繁榮和全局收益不明顯的現象。同時，數字化的理念正在經歷顛覆式的發展，由方法論下沉到實踐，又通過實踐對方法論不斷進行補充。因此，數字化轉型對技術的要求越來越高。 本書從技術共享、成熟度模型、核心技術體系、場景賦能等方面，對技術賦能企業數字化轉型進行全局描述，并輔以案例說明。本書還涵蓋大量的數字技術體系和管理方式，以幫助讀者快速掌握相應的數字工具和技術方法。
技術賦能:數字化轉型的基石 目錄
01 數字化轉型的意義
1.1 企業面臨的數字化轉型機遇
1.1.1 數字化的幾個定義
1.1.2 數字化轉型的幾個定義
1.1.3 從技術管理的角度理解數字化和數字化轉型
1.2 企業面臨的數字化轉型挑戰
1.2.1 數字素養
1.2.2 企業數字化轉型中常見的挑戰
1.2.3 傳統制造型企業面臨的挑戰
1.2.4 金融企業面臨的挑戰
1.2.5 貿易企業面臨的挑戰
1.2.6 互聯網企業面臨的挑戰
1.3 數字化轉型的核心要素
1.3.1 以結果價值為導向的漫長過程
1.3.2 以業務場景、商業模式為依托，實現數據驅動
1.3.3 企業級的全局轉型
1.3.4 形成數字生態
1.3.5 數據自服務
1.3.6 數據互聯
1.3.7 智能服務
02 技術在數字化轉型中的定位
2.1 技術在數字化轉型中能為企業帶來什么價值
2.1.1 技術的價值效益
2.1.2 技術的賦能效益
2.2 技術在數字化轉型過程中的痛點
2.2.1 技術倫理
2.2.2 數字技術是IT技術的延伸
2.2.3 過早的技術投入
2.2.4 無法持續地進行技術投入
2.3 技術與數字化轉型的關系
2.3.1 技術與數字場景的關系
2.3.2 技術與數字生態的關系
2.4 技術在數字化轉型中的實施步驟
2.4.1 以云計算技術為底座
2.4.2 以數字規劃為起點
2.4.3 以數字技術為核心
2.4.4 以數字能力為導向
2.4.5 以數字要素為支撐
2.4.6 以數字生態為目標
03 常見的數字化轉型能力框架和成熟度評估模型
3.1 德勤和第四范式的數字化轉型能力框架
3.1.1 企業智能化轉型的三個步驟
3.1.2 數字技術的演進路徑
3.1.3 智能化在數字化轉型階段的價值
3.1.4 智能化建設中的挑戰
3.1.5 “1+N”的含義
3.1.6 企業智能化轉型的能力框架
3.1.7 智能化企業成熟度的五個階段
3.2 企業數字化轉型總體思路和能力評估框架
3.2.1 數字化轉型的總體思路
3.2.2 數字化轉型的核心任務
3.2.3 企業數字化能力評估維度
3.2.4 企業數字化能力等級
3.3 數據管理能力成熟度評估模型
3.3.1 DCMM簡介
3.3.2 DCMM的能力域和能力項
3.3.3 DCMM的成熟度評估等級
3.3.4 能力域的成熟度考核細則
3.3.5 DCMM和其他數據管理框架的區別
04 數字化轉型中的核心技術
4.1 混合云技術
4.1.1 云計算的基本概念
4.1.2 混合云的基本概念
4.1.3 混合云的主要功能
4.1.4 混合云的數據架構
4.1.5 混合云在數字化轉型過程中的價值
4.1.6 常見的混合云應用場景
4.2 低代碼技術
4.2.1 低代碼的基本概念
4.2.2 低代碼開發模式和傳統開發模式的區別
4.2.3 低代碼平臺的核心架構和技術
4.2.4 低代碼技術在數字化轉型過程中的價值
4.3 大數據技術
4.3.1 大數據技術的基本概念
4.3.2 大數據采集技術
4.3.3 大數據處理技術
4.3.4 大數據存儲
4.3.5 大數據分析
4.3.6 大數據平臺架構
4.3.7 大數據平臺的核心工具介紹
4.3.8 大數據平臺的構建原則
4.4 企業架構
4.4.1 業務架構
4.4.2 應用架構
4.4.3 數據架構
4.4.4 技術架構
05 數字化轉型中的DevOps
5.1 什么是DevOps
5.1.1 DevOps與企業及IT組織的關系
5.1.2 DevOps究竟是什么
5.2 數字可視能力
5.2.1 DevOps和數字化的關系
5.2.2 數字可視在數字化轉型中的作用
5.3 科技左移能力
5.3.1 科技新基建的左移加速數字化轉型
5.3.2 應用現代化的左移加速數字化轉型
5.3.3 科技數據輸出的左移降低決策風險
5.4 數字運營能力
5.4.1 DevOps在IT領域內的技術運營
5.4.2 DevOps在業務領域內的技術運營
5.5 彈性合作能力
5.5.1 DevOps文化中的彈性合作
5.5.2 數字運營中的彈性合作
5.5.3 彈性合作的方式
5.6 數字風險能力
5.6.1 DevOps過程中的數字風險
5.6.2 數字化轉型過程中的數字風險
06 數字化轉型中的科技管理
6.1 管理模式
6.1.1 科技管理的核心能力
6.1.2 科技管理的資源調配和供給
6.2 向上管理
6.2.1 改變業務模式
6.2.2 增強管理方式
6.2.3 擁抱業務體驗
6.2.4 輔助管理決策
6.3 知識管理
6.3.1 知識管理的概念和范疇
6.3.2 顯性知識和隱性知識
6.3.3 知識管理過程中的數字關聯
6.4 用戶管理
6.4.1 數字化轉型過程中的“用戶”類型
6.4.2 用戶管理的核心要素
6.4.3 用戶管理的方式
6.5 數字變革管理
6.5.1 科技在數字化轉型中的作用
6.5.2 數字變革的方式
6.6 數字價值流管理
6.6.1 傳統的IT價值流
6.6.2 數字價值流
6.6.3 技術管理者如何構建數字價值流
07 數字化轉型過程中需要厘清的幾個關系
7.1 規劃和建設
7.1.1 規劃的邏輯
7.1.2 數字化轉型規劃的類型
7.1.3 數字化轉型建設的特征
7.2 產品和能力
7.2.1 數字產品的需求路徑
7.2.2 數字產品的投入
7.2.3 數字產品的能力
7.3 存量和增量
7.3.1 存量和增量的邊界
7.3.2 存量的數字化
7.3.3 增量的數字化
7.4 技術和規則
7.4.1 技術是數字化轉型的基礎
7.4.2 規則是數字化轉型的關鍵
7.5 競爭和生態
7.5.1 競爭和生態的本質
7.5.2 數字化轉型的競爭關系
7.5.3 數字化轉型的生態關系
08 數字化轉型過程中的典型技術方案或產品
8.1 阿里巴巴云原生分布式技術重塑銀行核心系統
8.1.1 金融核心系統分布式轉型變革
8.1.2 金融業務新方向呼喚技術“供給側改革”
8.1.3 云原生分布式核心系統的能力體系
8.1.4 云原生分布式核心系統的建設模式
8.1.5 云原生分布式核心系統轉型的價值
8.2 騰訊數字化轉型案例
8.2.1 技術賦能：用組織進化構建技術壁壘
8.2.2 技術賦能頭部醫療零售企業，具備“自治、自決、自動”的能力
8.2.3 技術賦能中小型銀行，加速軟件構建數字化新引擎的能力
8.3 優維EasyMABuilder平臺的低代碼能力
8.3.1 EasyMABuilder產品介紹
8.3.2 EasyMABuilder低代碼平臺的*佳實踐
8.3.3 全景式資源藍圖，規避信息孤島與數據沖突
8.4 優锘森工廠的數字孿生能力
8.4.1 優锘森工廠平臺介紹
8.4.2 優锘科技的數字化轉型背景與挑戰
8.4.3 優锘一站式數字孿生可視化平臺解決方案
8.4.4 優锘數字化轉型的推進策略
09 中臺架構體系
9.1 中臺架構體系的演變過程
9.1.1 中臺架構體系的分類
9.1.2 服務對象的演變
9.1.3 中臺生態的演變
9.1.4 中臺演變的方式
9.2 中臺架構體系的服務方式
9.2.1 擴展即服務
9.2.2 計算即服務
9.2.3 知識即服務
9.2.4 開放即服務
10 數字化轉型過程中的技術要素
10.1 技術治理
10.1.1 技術治理的視角
10.1.2 技術治理的模式
10.2 技術創新
10.2.1 技術創新的場景
10.2.2 技術創新的過程
10.2.3 技術創新的路徑
10.3 技術共享
10.3.1 技術共享的重要性
10.3.2 常見的技術共享方式
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技術賦能:數字化轉型的基石 作者簡介
顧黃亮，暢銷書《DevOps權威指南：IT效能新基建》作者、中國商聯專家智庫入庫專家、國家互聯網數據中心產業技術創新戰略聯盟（NIISA）智庫專家委員會副主任委員、江蘇銀行業和保險業金融科技專家委員會候選專家、企業數字化轉型IOMM委員會特聘專家、江海職業技術學院客座講師、財聯社鯨平臺智庫入庫專家、中國信通院可信云標準特聘專家、中國信通院低代碼/無代碼推進中心特聘專家、騰訊云TVP、阿里云MVP、《研發運營一體化（DevOps）能力成熟度模型》和《企業IT運維發展白皮書》核心作者、TWT容器云職業技能大賽課程出品人。曾擔任多個技術峰會演講嘉賓，擁有豐富的企業級DevOps實戰經驗，專注于企業IT數字化轉型和落地，致力于企業智慧運維體系的打造。 牛曉玲，DevOps標準工作組組長、DevOps 國際標準編輯人。長期從事開發運維方面的相關研究工作，包括云服務的運維管理系統審查等。參與編寫《云計算服務協議參考框架》《對象存儲》《云數據庫》《研發運營一體化（DevOps）能力成熟度模型》系列標準，以及Cloud Computing-Requirement for Cloud Service Development and Operation Management 國際標準、《云計算運維智能化通用評估方法》等標準共20余項。參與多篇白皮書、調查報告的編制工作，包括《企業IT運維發展白皮書》《中國DevOps現狀調查報告（2019）》《中國DevOps現狀調查報告（2020）》《中國DevOps現狀調查報告（2021）》等。參與50余個項目的DevOps能力成熟度評估，具有豐富的標準編制及評估測試經驗。 車昕，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所政企數字化轉型部高級業務主管，主要從事企業數字化轉型成熟度模型IOMM、可信數字化服務、數字基礎設施一體化云平臺、中臺系列、低代碼/無代碼、安全生產、智慧運營等領域的技術研究和轉型咨詢規劃，負責制定相關標準、開展評估測試、組織技術實踐交流等工作。
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