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  • 正版 数据为王:打开工业数据治理之门 王建伟 人民邮电出版社 97
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 王建伟著 | 王建伟编 | 王建伟译 | 王建伟绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-03-01
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    • 作者: 王建伟著| 王建伟编| 王建伟译| 王建伟绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:195.0
    • 页数:312
    • 开本:32开
    • ISBN:9787115566775
    • 版权提供:人民邮电出版社
    • 作者:王建伟
    • 著:王建伟
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:98.00
    • ISBN:9787115566775
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-03-01
    • 页数:312
    • 外部编号:11250446
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    知数篇 洞悉数据本质
    第 一章 数据解密:走进数据世界 3
    探索工业数据之旅 3
    解锁工业数据之谜 6
    第二章 数据观察:发现数据价值 15
    从政府战略视角看工业数据 15
    从产业发展视角看工业数据 17
    从企业经营视角看工业数据 21
    第三章 数据之殇:剖析数据隐患 26
    数据采集能力尚待提升 26
    数据管理能力相对不足 28
    数据开发能力略显薄弱 30
    数据安全隐患日渐突出 32
    理数篇 盘活数据资源
    第四章 数据思维:倡导数据治理理念 37
    避免工业数据治理的常见误区 38
    秉持工业数据治理的基本原则 45
    提升工业企业的数据治理能力 48
    遵循工业数据治理的治理路径 60
    第五章 数据分类:理顺数据资源脉络 71
    盘点全域数据资源 71
    构建数据标识体系 76
    规范数据分类管理 88
    第六章 数据分级:实现数据重点保护 108
    工业数据分级理念 108
    工业数据分级管理 113
    工业数据分级实践 117
    第七章 数据安全:完善数据保障体系 139
    技术手段多元化 139
    防护体系立体化 155
    管理策略规范化 169
    用数篇 挖掘数据价值
    第八章 数据赋能:生产方式变革 179
    生产要素数据化 179
    生产过程现代化 186
    生产模式网络化 194
    第九章 数据驱动:经营管理创新 210
    市场营销数字化 210
    管理运营实时化 222
    战略决策智能化 236
    第十章 数据予力:商业模式升级 242
    数据资产社会化 242
    产品服务数智化 245
    核心能力共享化 249
    未来篇 释放数据潜能
    第十一章 数据流通:构建数据生态 255
    企业级数据集成 255
    产业级数据融合 264
    生态级数据共享 268
    第十二章 数据裂变:重塑价值网络 274
    数字孪生化产业体系 274
    数据密集型企业形态 280
    零工创客式就业模式 291
    后记 297
    参考文献 301
    附件1 工业数据分类分级指南(试行) 302
    附件2 工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见 307

    王建伟,拥有长达十年的两化融合工作经验,对工业化与信息化深度融合、制造业与互联网深度融合、工业互联网、工业大数据、云计算、物联网等均有很好深刻认知和见解,著书多部。

    《工业数据分类分级指南(试行)》政策解读,中国科学院院士梅宏作序推荐; 引导各级政府积极打造工业大数据应用生态,指导企业加快探索工业大数据应用发展路径。构建我国工业数据分类分级的基本框架,提升我国工业数据管理能力,释放数据潜在价值,保证数据安全; 对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了阐述,以促进数据流通使用为目标,旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值,为推进工业数据充分使用、全局流动和有序共享建言献策。

    《数据为王:打开工业数据治理之门》对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了详尽的阐述,以促进数据流通使用为目标,旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值,推动数字经济高质量发展,促进工业数据充分使用、全局流动和有序共享。《数据为王:打开工业数据治理之门》分为知数篇、理数篇、用数篇和未来篇,帮助读者洞悉数据本质、破解数据谜团、挖掘数据价值、释放数据潜能。本书适合传统企业数字化转型升级过程的参与者、从业者以及相关研究者阅读。

    《工业数据分类分级指南(试行)》政策解读,中国科学院院士梅宏作序推荐; 引导各级政府积极打造工业大数据应用生态,指导企业加快探索工业大数据应用发展路径。构建我国工业数据分类分级的基本框架,提升我国工业数据管理能力,释放数据潜在价值,保证数据安全; 对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了阐述,以促进数据流通使用为目标,旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值,为推进工业数据充分使用、全局流动和有序共享建言献策。

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