具体描述
《供应链管理:概念、方法与实践》涵盖了如何利用不同的管理战略、运作模型、决策模型和信息技术来建立有竞争力的供应链，重点讲解了供应链管理和一些创新，如电子商务、协同计划生产、预测需求和补充库存(CPFR)、数据挖掘、知识管理和商业智能等。在经济全球化背景下，随着科技的日新月异、市场的动态多变、需求的个性多样，市场竞争日趋激烈，这种竞争已经不再是企业与企业间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。
《供应链管理:概念、方法与实践》具有以下特点：
理论框架的完整性：《供应链管理:概念、方法与实践》从六个方面介绍了如何通过协作来管理供应链，从而为企业参与市场竞争并持续增长提供有力的基础。
丰富的实际案例：《供应链管理:概念、方法与实践》分析了大量经典的和最新的案例，这些案例涉及制造业供应链、服务业供应链以及供应链的各个环节，这些内容有助于读者掌握供应链相关理论、方法和实践。
《供应链管理:概念、方法与实践》适合MBA、EMBA、管理学院高年级本科生和研究生作为供应链管理和相关课程的教科书，也可作为相关研究人员和在职管理人员的参考书。
《数字时代的战略决策：数据驱动的组织转型》 图书简介 在信息爆炸、技术迭代日益加速的今天，传统组织决策模式正面临前所未有的挑战。企业不再仅仅依靠经验和直觉，而是必须深入拥抱“数据驱动”的理念，将数据转化为洞察，进而驱动战略转型。《数字时代的战略决策：数据驱动的组织转型》一书，正是一部为现代管理者和决策者量身打造的实战指南。它聚焦于如何在一个高度不确定的商业环境中，建立起一套高效、敏捷且以数据为核心的决策体系。 核心议题：超越工具，构建数据文化 本书的核心论点在于，数据驱动的转型并非仅仅是引入新的分析工具或建立数据科学团队那么简单。真正的变革在于组织文化的重塑和决策流程的根本性创新。我们首先探讨了当前企业在数据应用中普遍存在的“数据孤岛”、“指标迷失”和“决策惰性”等痛点。作者通过深入剖析这些障碍，为读者描绘了一幅清晰的路线图：如何从数据采集、清洗、分析到最终形成可执行的商业洞察，实现端到端的价值转化。 第一部分：战略洞察与数据基础的重构 本书的开篇聚焦于“战略制定”与“数据支撑”的深度融合。我们探讨了在VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）时代，战略目标设定如何从传统的“自上而下”预测模型，转向基于实时反馈的“自适应”框架。 定义“关键业务问题” (KBQ)： 如何将模糊的战略目标拆解为一系列可通过数据量化的、具有直接商业影响的关键问题。这部分详细阐述了如何避免“为了分析而分析”的陷阱，确保数据投入与战略产出紧密挂钩。 数据治理的实践框架： 数据质量是决策的生命线。书中提供了一套详尽的、可落地的“端到端数据治理”模型，涵盖数据所有权、元数据管理、数据安全与合规性（特别关注GDPR、CCPA等国际标准）。这部分强调了“单一事实来源”（Single Source of Truth）在构建信任型决策环境中的不可替代性。 现代数据架构的选择： 面对PB级数据洪流，本书对比分析了数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）及新兴的数据中台（Data Mesh/Data Fabric）架构的优劣及其适用场景。它不仅停留在技术名词的罗列，更深入分析了每种架构对组织能力、IT成本和决策敏捷性的影响。 第二部分：从描述到预测：高级分析的应用 本部分是全书的实践高潮，详细介绍了如何利用先进的分析技术，将数据从“记录历史”的工具，转变为“预测未来”的利器。 因果推断与A/B测试的科学性： 在营销、产品迭代和定价策略中，区分“相关性”和“因果性”至关重要。本书提供了严谨的实验设计方法论，包括如何处理网络效应、溢出效应和选择偏差，确保实验结果能够可靠地指导业务决策。 预测模型的业务落地： 重点讲解了如何构建和部署时间序列预测模型、客户流失预测模型及动态需求预测模型。特别之处在于，本书强调了“模型可解释性”（XAI）在决策场景中的重要性。决策者必须理解模型做出判断的逻辑，才能真正信任并应用其建议，避免“黑箱”决策风险。 人工智能赋能的运营优化： 探讨了机器学习在流程自动化、异常检测和资源动态分配中的应用。例如，如何利用强化学习优化供应链的库存补给策略（区别于传统的库存管理，更侧重于实时环境下的策略迭代），以及如何利用自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提取市场情绪，反哺高层战略研判。 第三部分：组织转型与决策力的提升 决策的效能最终取决于执行的组织。本书的最后一部分，着眼于“人”与“流程”的匹配，确保数据能力真正转化为商业价值。 数据素养（Data Literacy）的普及： 阐述了数据素养在不同层级员工中的差异化培养路径。对一线操作人员，侧重于数据准确性和流程依从性；对中层管理者，侧重于指标解读和问题诊断；对高层领导，侧重于战略性数据叙事和风险评估。 数据驱动型组织架构设计： 分析了集中式（CoE）、联邦式和去中心化（Data Mesh）组织模式的优缺点，并提供了评估自身组织最适合模式的评估矩阵。书中详细介绍了“数据产品经理”这一新兴角色的职责范畴，他们是连接技术团队与业务需求的桥梁。 构建敏捷决策闭环： 强调了“快速迭代、小步快跑”的决策文化。这要求决策周期从数月缩短到数周甚至数天。书中提供了一套“指标仪表板”的设计原则，确保关键绩效指标（KPIs）不仅是报告，更是驱动行动的信号灯。同时，探讨了如何管理“过度分析瘫痪”（Analysis Paralysis）的风险，设定决策的“时间窗”和“可接受的风险阈值”。 本书的独特价值 《数字时代的战略决策》避免了对通用商业理论的重复阐述，而是聚焦于如何在复杂、快速变化的环境中，将“数据”这一资产转化为可量化、可执行的“决策优势”。它不仅提供了理论框架，更融入了来自全球领先企业的实战案例和工具方法论。无论您是希望重塑企业数字化战略的CEO，负责数据转型的CDO，还是致力于提升业务洞察力的中层管理者，本书都将是您在数字浪潮中保持领先地位的必备参考。它不是一本关于如何编程的书，而是一本关于如何利用数据思考和领导的书。
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