工作中的数据分析:

前 言 数据力，未来企业的核心竞争力 引 言 未经检视的决策是不值得做出的 第1部分 DELTA 模型，5 要素重塑组织竞争力 01 D 高质量、无间断的数据闭环 数据立方体 独特的数据，独特的数据战略 业务需求驱动数据融合 数据并非一定要无缺陷 能被访问的数据，才是好数据 数据隐私，让数据懂你但不认识你 至关重要的数据监管 数据公司的5 大阶段 可以跳过或加速的阶段 02 E 建立大数据战略，打破企业信息孤岛 企业级视角 搭建一个好平台 从企业级视角管理数据分析师 重新定位企业 03 L 不只是CEO，人人都要有数据领导力 数据领导力5 大元素 不同阶段的领导力 04 T 数据落地，跳出你所在的行业看世界 发现转瞬即逝的机遇 进行系统性的盘点 设定你的目标 五段企业的进化路线图 05 A 数据分析师，未来稀缺的人才 4 类分析师，好决策的灵魂 要精通数据，更要精通“人” 全情投入的驱动力 如何激励与留住数据分析师 高效能的分析师组织架构 将数据分析师作为战略来管理 分析师的工作分配 分析师管理5 阶段 第2部分 实践数据力，成为智能商业竞先者 06让数据分析与业务流程高度融合 手工分析，还是工业化分析 三种类型的决策 分析型业务流程的好处 嵌入核心业务 4 个步骤，解决数据分析融入业务流程的难题 IT 基础架构，融合的核心 常见的7 个障碍 07营造自己的数据文化 数据文化，硬科学碰撞出的软要素 恩威并施 使用数据分析支持其他企业文化 重塑企业文化 发现障碍 竞争优势的进化 08不断在变化中评估与修正 以评估推动创新 评估战略与商业模式 重新评估数据分析的目标 评估竞争对手 对客户和合作伙伴进行评估 评估技术、数据和信息 评估和管理模型 09应对4 大挑战，破除数据化转型的障碍 寻找期初的切入点 组织并管理数据分析所需的资源 如何应对数据分析能力的供不应求 向数据分析型企业迈进 10更好的决策，更好的结果 从直觉型决策到数据化决策 以流程的方式管理决策 数据化决策，并非通向成功的惟一之路 结 语 数据分析，决战智能商业时代的关键