企業(yè)數(shù)字化快速轉(zhuǎn)型：讓商業(yè)更智能

第 1章 數(shù)字化是希望嗎
1.1　小概率事件與數(shù)字化　002
1.2　理解數(shù)字化，從熵開始　009
1.2.1　熵增定律：團隊-團伙-散伙　009
1.2.2　熵增現(xiàn)象：人為什么一定會死　011
1.2.3　我們?nèi)绾螌轨卦觥?16
1.3　信息與減熵　017
1.4　組織如何減熵而行　019
1.4.1　保持組織開放性　020
1.4.2　打破平衡狀態(tài)　021
1.4.3　創(chuàng)造復(fù)利價值、做時間的朋友　022
1.5　數(shù)字化轉(zhuǎn)型：長期目標(biāo)與短期任務(wù)　023
本章要點　026
參考文獻　027

第 2章　萬物皆可數(shù)字化
2.1　萬物皆可數(shù)據(jù)化　030
2.1.1　語音數(shù)據(jù)　031
2.1.2　圖像數(shù)據(jù)　033
2.1.3　數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)　034
2.1.4　文字?jǐn)?shù)據(jù)　037
2.1.5　對萬物進行數(shù)據(jù)化　039
2.2　數(shù)字與數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：編碼　041
2.2.1　編碼：數(shù)據(jù)到數(shù)字的轉(zhuǎn)換　041
2.2.2　數(shù)字化：數(shù)據(jù)皆可編碼為數(shù)字　045
2.3　數(shù)據(jù)皆可數(shù)字化　046
2.3.1　數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)字化　046
2.3.2　圖像數(shù)據(jù)的數(shù)字化　047
2.3.3　文字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)字化　048
2.3.4　語音數(shù)據(jù)的數(shù)字化　049
2.3.5　知識的數(shù)字化　051
2.4　數(shù)字技術(shù)的六大特征　054
2.4.1　數(shù)據(jù)同質(zhì)化　054
2.4.2　可重復(fù)編程性　055
2.4.3　數(shù)字技術(shù)可供性　056
2.4.4　數(shù)字技術(shù)開放性　056
2.4.5　數(shù)字技術(shù)融合性　057
2.4.6　數(shù)字技術(shù)自生成性　058
2.5　案例：2022年，讓我們從數(shù)字醫(yī)療看未來　059
2.5.1　我們的研究路徑與方法　059
2.5.2　什么是數(shù)字醫(yī)療　062
2.5.3　研究成果　062
2.5.4　研究成果分析　064
本章要點　065
參考文獻　066

第3章　如何從數(shù)據(jù)中挖掘金子
3.1　為什么數(shù)字世界的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)　070
3.1.1　建設(shè)火神山醫(yī)院的數(shù)字世界　070
3.1.2　為什么建筑信息模型用不好　075
3.2　數(shù)據(jù)采集的誤區(qū)和依據(jù)　078
3.2.1　數(shù)據(jù)過少　078
3.2.2　數(shù)據(jù)過多　079
3.2.3　基于場景的正合適的數(shù)據(jù)　081
3.3　建立基于場景的數(shù)據(jù)庫　085
3.3.1　確定數(shù)據(jù)源　085
3.3.2　數(shù)據(jù)傳輸　086
3.3.3　噪聲　089
3.3.4　數(shù)據(jù)清洗　091
3.3.5　數(shù)據(jù)存儲　093
3.4　數(shù)據(jù)庫中的“金子”——信息　095
3.4.1　信息是用來減少隨機不確定性的東西　095
3.4.2　信息量的計算　095
3.4.3　從數(shù)據(jù)庫中更快地挖掘出“金子”——信息化　097
本章要點　101
參考文獻　101

第4章　從信息時代到數(shù)智時代的學(xué)習(xí)
4.1　人的智能如何發(fā)展　107
4.1.1　人如何學(xué)會挖金子　107
4.1.2　人是如何學(xué)習(xí)的　108
4.1.3　人的學(xué)習(xí)如何發(fā)展——人的智能　111
4.2　人的智能如何機器化——邁入信息化時代　113
4.2.1　我們?nèi)绾胃斓赝诮鹱印?13
4.2.2　人的智能如何機器化：信息化　114
4.3　機器智能如何發(fā)展　115
4.3.1　機器如何學(xué)習(xí)自己挖金子——機器智能　115
4.3.2　機器智能如何機器化——邁入數(shù)字化時代　122
4.4　人和機器的未來如何發(fā)展——邁入“數(shù)智時代”　127
4.4.1　什么是人工智能　127
4.4.2　未來，機器需要更了解人的哪些方面　128
4.4.3　未來，人需要更了解機器的哪些方面　129
本章要點　132
參考文獻　133

第5章　數(shù)字化轉(zhuǎn)型：重要的是轉(zhuǎn)型
5.1　案例：諾基亞到底做錯了什么　136
5.1.1　引領(lǐng)功能機時代　138
5.1.2　在智能手機浪潮中走下神壇　140
5.1.3　為什么曾經(jīng)的手機霸主在短短幾年內(nèi)快速潰敗　140
5.2　再次回到元概念：組織是什么　148
5.2.1　組織的起源　148
5.2.2　組織的定義　149
5.3　組織的型是什么　150
5.3.1　多種參與者組成的價值網(wǎng)絡(luò)　151
5.3.2　特定目標(biāo)　155
5.3.3　精心構(gòu)成的活動系統(tǒng)　156
5.3.4　系統(tǒng)環(huán)境　158
5.4　什么是組織轉(zhuǎn)型　163
5.4.1　什么是轉(zhuǎn)型　163
5.4.2　什么是組織轉(zhuǎn)型　165
5.5　組織轉(zhuǎn)型的四重挑戰(zhàn)　167
5.5.1　產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型　167
5.5.2　商業(yè)模式轉(zhuǎn)型　170
5.5.3　價值網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型　172
5.5.4　制度環(huán)境轉(zhuǎn)型　178
5.6　案例：“金剛”“猩猩”“猴子”的轉(zhuǎn)型　180
5.6.1　“金剛”如何咬緊牙關(guān)做平臺——諾基亞風(fēng)云再起　180
5.6.2　“猩猩”如何緊跟“金剛”，另辟蹊徑——諾和諾德公司的逆襲　186
5.6.3　“猴子”如何轉(zhuǎn)型成功——ERAS的故事　191
本章要點　195
參考文獻　196

第6章　開始踏上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的征程
6.1　什么是組織的數(shù)字化　200
6.2　從學(xué)習(xí)者到領(lǐng)導(dǎo)者：組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的漫漫征程　203
6.2.1　階段1：成為數(shù)字化學(xué)習(xí)者　204
6.2.2　階段2：成為數(shù)字化探索者　209
6.2.3　階段3：成為數(shù)字化提升者　214
6.2.4　階段4：成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型者　217
6.2.5　階段5：成為數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者　222
6.3　案例：組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)　230
6.3.1　這是一種顛覆性的新產(chǎn)品嗎　230
6.3.2　產(chǎn)品轉(zhuǎn)型需要新的商業(yè)模式嗎　230
6.3.3　S產(chǎn)品需要建立新的價值網(wǎng)絡(luò)嗎　233
6.3.4　S產(chǎn)品在當(dāng)前的制度壓力下可以生存嗎　235
6.3.5　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“四級火箭”挑戰(zhàn)　235
6.4　如何成功實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：多層次架構(gòu)創(chuàng)新　236
6.4.1　什么是架構(gòu)　236
6.4.2　什么是創(chuàng)新　237
6.4.3　數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新　239
6.4.4　數(shù)字化技術(shù)的多層模塊化架構(gòu)式創(chuàng)新　241
6.4.5　案例：蘋果公司的獲勝秘訣——“四層架構(gòu)式創(chuàng)新”　246
本章要點　252
參考文獻　253

第7章　回到原點，如何精準(zhǔn)找到新顧客
7.1　回顧在過去的100天里，我們洞察了哪些問題　259
7.2　回到原點，重要的是目標(biāo)轉(zhuǎn)型：戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型　260
7.2.1　戰(zhàn)略發(fā)生了什么變化　261
7.2.2　如何識別戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的信號　262
7.2.3　數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重點：“金剛”“猩猩”“猴子”的戰(zhàn)略分別發(fā)生了什么變化　264
7.3　回到重要的問題：行業(yè)、市場、產(chǎn)品和顧客，誰重要　265