数据与AI战略:企业实现指数级增长的实战指南 9787111797098
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正版新书
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作者:
(美)莉莲·皮尔森(LillianPierson)著
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111797098
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出版时间:
2025-12
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装帧:
平装
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开本:
23cm
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作者:
(美)莉莲·皮尔森(LillianPierson)著
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111797098
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出版时间:
2025-12
售价
￥
60.84
5.6折
定价
￥109.00
品相
全新
上书时间2026-03-01
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商品描述：
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作者简介
莉莲·皮尔森（Lillian Pierson）<br />Data-Mania 公司的创始人及特聘首席营销官（CMO）。Lillian专注于产品驱动增长战略的制定与执行，尤其擅长服务于快速发展的数据科技与AI初创企业，帮助这些企业实现稳定可预测的营收增长。通过卓越的营销策略和领导力，Lillian已经成功帮助10%的《财富》世界100强企业实现业务拓展。<br />自2018年起，Lillian Pierson 一直担任科技创业公司的战略营销与增长顾问。在此之前，她曾在 B2B 科技领域深耕12年，主导过众多公司的营销活动，涵盖了从风投支持的 SaaS 创业公司(如 Domino DataLab)，到领先的企业软件公司(如BMC软件)，以及IBM、Intel和 Dell等科技巨头。
目录
译者序<br />推荐序<br />前 言<br />致 谢<br />第 1部分 数据与 AI在现代商业中的竞争优势 <br />第 1章 数据与AI：构建公平竞争新格局 <br />1.1 业务的高速变革与演进 <br />1.2 本书阅读指南 <br />1.3 本书核心价值 <br />1.4 致企业领导者和高层管理者 <br />1.5 致产品经理和项目经理 <br />1.6 致数据与 AI领域的专业人士 <br />第 2章 数据战略导论 <br />2.1 S TAR框架简介 <br />2.2 快速见效型应用场景与战略型应用场景 <br />2.3 生成式 AI与基座模型概述 <br />2.4 LLM微调、RA G与 AI Agent技术导论 <br />2.5 制定有效方案：数据战略与 AI战略的对比 <br />2.6 数据产品、数据项目与数据计划的区别 <br />第 3章 基于业务目标的数据密集型应用场景分类 <br />3.1 运营优化型应用场景 40 <br />3.2 产品主导增长优化型应用场景 43 <br />3.3 增长营销优化型应用场景 46 <br />3.4 决策支持优化型应用场景 48 <br />3.5 财务优化型应用场景 50 <br />3.6 数据变现型应用场景 54 <br />第 4章 数据与 AI驱动的产品主导增长 56 <br />4.1 充分利用数据驱动产品主导增长 62 <br />4.2 产品分析与机器学习在产品主导增长中的作用 68 <br />4.3 以基座模型驱动产品主导增长 72 <br />第 5章 数据与 AI驱动的营销效能提升 74 <br />5.1 AI和机器学习驱动的营销战略支持 78 <br />5.2 客户细分与营销活动级别优化 81 <br />5.3 全面提升常态化营销活动的运营效率 90 <br />第 6章 验证数据与 AI商业产品及服务的产品市场契合度 93 <br />6.1 探析科技初创企业失败的主要原因 95 <br />6.2 产品市场契合度 100 <br />6.3 实践产品市场契合度的基本原则 108 <br />6.4 探索产品市场契合度战略制定中的有效实践方法<br />第 2部分 数据与 AI的三重维度：伦理考量、部署策略与竞争分析 116 <br />第 7章 遵循监管与伦理标准 118 <br />7.1 标准规范 124 <br />7.2 前期监管合规考虑 125 <br />7.3 AI伦理问题应当置于首位 126 <br />7.4 构建生成式模型的重要考量 132 <br />第 8章 成功部署 AI的实施策略 134 <br />8.1 AI部署的基础架构 136 <br />8.2 AI部署的关键考量要素 141 <br />8.3 选择适配部署需求的技术栈 144 <br />8.4 成本考虑：自建与购买 145 <br />8.5 速度和效率 146 <br />8.6 基于敏捷与DevOps原则的AI部署 146 <br />8.7 AI部署中的常见误区与最佳实践策略 147 <br />8.8 构建基座模型应考虑的要素 149 <br />8.9 RAG部署的关键考虑要素<br />第 3部分 支持增长的技术基础 154 <br />第 9章 行业与组织调研 156 <br />9.1 生成式AI驱动的市场研究 161 <br />9.2 开展技术快速评估 164 <br />9.3 确定合适的案例研究166 <br />9.4 调研并识别合适的应用场景 167 <br />9.5 从现有文档和访谈中提取关键信息 169 <br />9.6 确定最佳匹配的应用场景 172 <br />9.7 生成式AI应用场景的补充考量 174 <br />第 10章 技术评估 176 <br />10.1 评估现有数据清单的有效性与使用效率 179 <br />10.2 评估与分析现有参考架构 183 <br />10.3 通过初步技术差距分析识别关键技术鸿沟 186 <br />10.4 在数据基础架构中的基座模型应用考量 192 <br />第 11章 利益相关方的参与和数据素养能力 194 <br />11.1 利益相关方的界定、分类与优先级管理 201 <br />11.2 需求收集与利益相关方访谈 204 <br />11.3 评估企业高管及全员数据素养需求现状 212 <br />第 12章 评估组织的现状 <br />214 12.1 构建反映组织现状的基础流程、组织架构、技术体系与信息模型 219 <br />12.2 评估组织的数据成熟度 225 <br />12.3 开展数据技能调查与审计 229 <br />12.4 评估管理和微调基座模型所需的专业技能 232 <br />12.5 开展数据资源审计与报告编制 235 <br />12.6 评估基座模型的基础结构与计算成本 238 <br />第 13章 评估当前状态：AI伦理与数据隐私 240 <br />13.1 审视企业的法律与监管体系243 <br />13.2 AI的可问责性、可解释性和公平性的差距分析 248 <br />13.3 实践应用与案例分析 252 <br />13.4 提升整体依从性与合规性的策略<br />第 4部分 AI战略的制定与实施 262 <br />第 14章 筛选并界定最佳应用场景 264 <br />14.1 记录整理潜在应用场景 265 <br />14.2 基座模型选择标准 267 <br />14.3 识别与推荐最佳应用场景 269<br />14.4 界定数据计划的范围、进度表、利益相关方及关键绩效指标 270 <br />14.5 制定项目章程的方法 272 <br />14.6 向关键利益相关方推介项目 276 <br />第 15章 评估全部相关资源 278 <br />15.1 明确目标用户及其需求 280 <br />15.2 数据资源需求评估 283 <br />15.3 评估与项目相关的数据架构 286 <br />15.4 弥补数据技能与数据素养的缺口 288 <br />15.5 制定培训方案 291 <br />15.6 制定招聘方案 294 <br />15.7 评估供应商合作关系并制定供应商管理方案 296 <br />15.8 应对基座模型的伦理与社会影响 298 <br />15.9 构建基座模型的监控与运维挑战 301 <br />15.10 数据项目中的高级风险防控与治理 306 <br />第 16章 技术战略规划：实现未来的目标规划 308 <br />16.1 剖析技术战略规划的构成要素 310 <br />16.2 深入探究基础概述部分 315 <br />16.3 撰写技术愿景部分 330 <br />第 17章 制定最终战略规划 332 <br />17.1 制定实施路线图 334 <br />17.2 合规要求 337 <br />17.3 资源分配与预算 339 <br />17.4 利益相关方与部门协同 340 <br />17.5 培训和人才招聘方案 341 <br />17.6 风险管理与应急预案 342 <br />17.7 监控与管理体系 343 <br />17.8 数据战略的高级项目管理 346 <br />17.9 战略规划的总结与展望 348 <br />17.10 实施方案优化的工具、技术与资源 351 <br />17.11 这仅是开始
内容摘要
在数字化转型的浪潮中，数据与AI已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业，还是科技领先企业，能否高效利用数据与AI技术，将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、AI技术与商业场景的深度融合应用。通过STAR框架、生成式AI、LLM与RAG等前沿技术，结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景，提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说，是一本有价值的参考书，能够帮助企业从战略制定到实施落地，全面掌握数据与AI的赋能之道。
主编推荐
在这个数据竞争日益激烈的时代，Lillian Pierson为我们提供了制胜的战略方法。通过阅读本书，企业可以从开始就正确把握AI的布局方向，并将其理念转化为指数级增长战略。
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