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出版者:高等教育出版社

作者:郑宇

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2006-7

价格:21.10元

装帧:

isbn号码:9787040197884

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• 动态网页
• 网页制作
• 技术
• 编程
• 开发
• Web开发
• Visual Basic
• 服务器端
• 教程

好的，这是一本关于现代企业数字化转型与智能运营的专业技术书籍的详细介绍： --- 现代企业数字化转型与智能运营：基于云计算、大数据与人工智能的深度融合实践 内容提要 本书是一本面向企业高层管理者、IT架构师、业务流程优化专家以及希望深入了解前沿技术如何驱动业务范式变革的专业人士的深度指南。在当前全球竞争日益激烈的环境下，企业不再仅仅关注效率提升，而是致力于通过数字化转型（DX）实现根本性的商业模式创新和可持续增长。本书摒弃了空泛的理论叙述，聚焦于如何将云计算的弹性、大数据的洞察力、以及人工智能的决策能力在企业运营的各个层面进行有机整合，构建一个自适应、可预测、高韧性的智能运营体系。 全书结构严谨，逻辑清晰，从宏观战略规划，到中观技术架构设计，再到微观的业务场景落地，提供了一整套可操作的实施蓝图和最佳实践案例。 核心章节与技术深度解析 第一部分：数字化转型的战略基石与顶层设计（Vision & Strategy） 本部分为转型奠定思想基础，强调技术与业务战略必须保持高度一致性。 第1章：超越“上云”：理解数字化运营范式的重塑 深入剖析传统运营模式的局限性，如僵化的流程、反应式的决策链。重点阐述“运营即服务”（OaaS）的理念，即如何将所有企业功能（从供应链到客户服务）视为可被实时数据驱动的模块化服务。探讨数字化成熟度模型，帮助企业准确评估自身所处阶段。 第2章：价值驱动的转型路线图规划 本书强调，转型必须以价值实现为导向，而非技术堆砌。本章详细介绍了如何运用双速IT（Bimodal IT）策略，平衡核心系统的稳定运行与敏捷创新项目的快速迭代。内容涵盖投资组合管理（PPM）在数字化项目中的应用，以及如何建立跨职能的“转型指导委员会”（TGC）。 第3章：云原生架构的思维转变与技术选型考量 不再局限于IaaS/PaaS的使用，本章聚焦于云原生（Cloud Native）的理念：微服务、容器化（Kubernetes）、服务网格（Service Mesh）以及无服务器计算（Serverless）。详细对比了主流公有云平台（如AWS、Azure、阿里云）在企业级应用部署、合规性与混合云战略中的差异化优势。 第二部分：数据驱动的智能中枢：构建企业数据飞轮（The Data Engine） 数据是智能运营的燃料。本部分致力于解决企业数据孤岛和数据质量问题，构建一个高效、可信赖的企业数据基础设施。 第4章：现代数据架构的演进：从数据仓库到数据网格 系统梳理了数据架构的演进历程。重点介绍了数据网格（Data Mesh）的分布式、领域驱动的设计理念，如何将数据所有权下放至业务团队，提升数据产品的可用性和响应速度。讲解了数据治理（Data Governance）在新架构下的角色转变，特别是数据可观察性（Data Observability）的实践。 第5章：实时数据流处理与事件驱动架构（EDA） 在需要实时响应的场景下（如金融交易、物联网监控），批量处理已无法满足需求。本章深入讲解了基于Apache Kafka、Pulsar等消息队列的事件驱动架构（EDA）设计模式，包括事件的捕获、清洗、路由和持久化。提供了构建低延迟数据管道（Pipelines）的实战技巧。 第6章：大数据平台的可扩展性与合规性 探讨了企业级大数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Lakehouse）的实施细节。重点关注数据安全、隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私），以及如何满足GDPR、CCPA等全球数据合规性要求，确保数据资产的安全与合法使用。 第三部分：人工智能赋能的业务流程自动化与优化（AI-Powered Automation） 这是全书的核心实践部分，展示了如何将前述的架构和数据转化为实际的业务智能。 第7章：流程挖掘（Process Mining）与超自动化（Hyperautomation） 本书强调，自动化应始于对现有流程的精准理解。详细介绍了流程挖掘技术如何利用事件日志重建真实流程模型，发现瓶颈和合规性偏差。在此基础上，系统阐述了超自动化框架，它整合了RPA（机器人流程自动化）、BPM（业务流程管理）和AI决策引擎，实现端到端的流程自主优化。 第8章：机器学习模型生命周期管理（MLOps）的工业化实践 将AI从实验室推向生产环境是最大的挑战之一。本章全面覆盖MLOps的各个环节：特征工程、模型训练、版本控制、自动化部署（CI/CD for ML）、持续监控与再训练机制。特别关注模型漂移（Model Drift）的检测与应对策略。 第9章：智能决策系统与人机协作的未来 深入探讨了推荐系统、预测性维护和需求预测等关键AI应用。重点分析了可解释性人工智能（XAI）在企业关键决策中的重要性，如何建立用户信任。探讨了“增强智能”（Augmented Intelligence）的概念，即AI作为辅助工具而非替代者，优化人类专家的决策质量。 第四部分：构建高韧性的智能运营体系（Resilient Operations） 在不确定性加剧的时代，运营的韧性（Resilience）至关重要。 第10章：DevOps与FinOps：速度与成本的动态平衡 探讨了DevOps文化如何在大型、复杂的企业环境中落地，强调自动化测试和不可变基础设施的重要性。引入FinOps框架，讲解如何实时监控云资源使用情况，建立成本可见性、责任制和优化机制，确保数字化投资回报率（ROI）。 第11章：供应链的数字化孪生与实时优化 针对制造业和物流业，详细介绍数字孪生（Digital Twin）技术在供应链中的应用。如何通过集成OT（运营技术）数据和IT数据，构建虚拟模型，进行压力测试、瓶颈预警和物流路径的实时优化。 第12章：网络安全与零信任架构在智能环境中的部署 在高度互联的云原生环境中，传统的边界安全模型失效。本章重点介绍零信任（Zero Trust）安全原则的落地，包括持续验证（Continuous Verification）、微隔离技术，以及如何利用UEBA（用户与实体行为分析）系统，快速识别和响应内部威胁。 适用读者 企业高管与部门负责人： 帮助制定面向未来的技术投资路线图和组织变革方案。 IT架构师与技术总监： 提供构建可扩展、高韧性云原生和数据平台的实操指导。 数据科学家与工程师： 了解如何将模型工业化并融入企业运营流程。 业务流程改进专家： 掌握流程挖掘和超自动化工具，实现业务效率的飞跃。 本书以严谨的工程思维和前瞻性的战略视角，为读者提供了从愿景、架构到落地的全景式指导，是企业迈向数据驱动、智能决策的下一代运营模式的必备参考书。

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