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l 在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。商业思想家托马斯·达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著，本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型，并用各种案例进行了详细的解读，帮助企业稳步构建数据分析能力，释放企业中的数据潜力；用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更的组织。
l 《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题：
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
的数据，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
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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
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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
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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
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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
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
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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
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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
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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
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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
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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
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结 语 ?数据分析，决战智能商业时代的关键
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