在全球產(chǎn)業(yè)鏈重構的過程中,我國正面臨前有堵截、后有追兵、中間國家搖擺、內(nèi)有轉型之困等等挑戰(zhàn)。同時,全球力量對比呈現(xiàn)東升西降、國內(nèi)超大規(guī)模市場優(yōu)勢凸顯、產(chǎn)業(yè)升級勢頭正盛、我國在全球產(chǎn)業(yè)鏈當中的樞紐地位得到進一步強化。在此背景下,我國如何揚長避短,在全球產(chǎn)業(yè)鏈重構當中重塑競爭力、開辟新的發(fā)展空間?為了回答這些問題,我們將中
《產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型精要:方法與實踐》凝聚作者近20年在世界500強大型集團和多個行業(yè)擔任科技高管時總結、提煉的數(shù)字化轉型的相關理念、方法論、實踐經(jīng)驗、破局思路、實施路徑等方面的核心要義,幫助企業(yè)深刻理解與實踐數(shù)字化轉型。 《產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型精要:方法與實踐》共16章。第1章和第2章簡要介紹數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化轉型、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、
本書從科技推動產(chǎn)業(yè)轉型升級的發(fā)展歷程入手,分析產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈在數(shù)智化大潮中發(fā)生的解構和重構,以中小微企業(yè)融資“難、貴、慢”問題作為切入點,著重分析了數(shù)智理念和數(shù)智技術對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的影響,及其獲取金融服務的新需求。與此同時,金融業(yè)也在依托數(shù)智技術快速轉型和升級服務,廣泛鏈接和精準服務客戶。在此背景下,本書分析了產(chǎn)
數(shù)字技術的深入發(fā)展與應用,促使政企組織在組織管理、業(yè)務協(xié)同和生態(tài)發(fā)展等方面進行變革。但是,這些組織具體應該如何轉型與升級呢?針對這個問題,阿里云和釘釘團隊給出了他們的答案!稊(shù)智化敏捷組織:云釘一體驅動組織轉型》介紹了阿里云和釘釘團隊在賦能組織數(shù)智化轉型方面的方法論、技術架構及行業(yè)解決方案,詳細闡述了數(shù)智化敏捷組織的發(fā)
本書由11位云表平臺的資深開發(fā)者共同編寫而成,內(nèi)容涵蓋云表平臺的安裝、部署,以及云表平臺的三大利器:填表公式、業(yè)務公式和數(shù)據(jù)接口。本書從信息系統(tǒng)的最基本單元—數(shù)據(jù)入手,以進銷存系統(tǒng)為例,手把手介紹一個系統(tǒng)如何從平臺上生長出來;在交付使用后,又如何做適應性修正,以符合企業(yè)業(yè)務發(fā)展的需要。這本書開創(chuàng)了從操作層面介紹純中文編
"《用戶體驗——企業(yè)無形的鎧甲》一書從廣義用戶體驗的定義和基礎概念開始,從產(chǎn)品設計、服務流程、用戶觸點、差異化競爭力等不同維度闡述了打造企業(yè)用戶體驗競爭力的道、法、術、器,并結合企業(yè)管理實踐和案例分享,為不同行業(yè)提供用戶體驗的落地參考,幫助讀者系統(tǒng)化了解廣義用戶體驗以及用戶體驗在競爭中的重要性有一定的幫助作用。書中引用
本書圍繞企業(yè)正式與非正式互動影響組織適應性權變機理的問題,從組織結構、管理控制、組織溝通等方面逐層深入地揭示了中國轉型背景下的企業(yè)如何設計組織內(nèi)的正式與非正式互動這一主題。本書主要對企業(yè)正式與非正式組織結構互動、企業(yè)正式與非正式管理控制匹配、企業(yè)正式與非正式組織溝通匹配三個方面,從以下四個子問題展開研究:企業(yè)內(nèi)正式與非
"本書緊密結合物流運營和成本管理發(fā)展的新形勢以及新特點,全面介紹了物流成本管理中的基礎概念、基本理論知識和成本管理過程。首先是理論部分,包括物流成本管理概述、物流成本的構成與分類;然后是實務部分,介紹運輸、倉儲、裝卸搬運、配送、包裝和流通加工等物流環(huán)節(jié)的成本管理;最后是物流成本的核算與分析,以及物流作業(yè)成本管理與成本控
當前,人口老齡化是眾多國家關注的問題,我國也已進入老齡化社會,且面臨著越來越嚴峻的挑戰(zhàn),老齡化社會將帶來諸多人口、社會、經(jīng)濟和文化等影響。近年來我國住房市場發(fā)展迅速,住房需求快速增加,而居民住房需求受到眾多因素的影響,且人口因素中的人口老齡化和家庭結構尤為重要。本書主要圍繞老齡化社會背景下,老齡化和家庭結構對我國住房需
預期被認為是影響房地產(chǎn)市場波動以及房地產(chǎn)調控政策效果的關鍵因素,預期管理更是各國政策制定者為重視的目標之一。本書在分析國內(nèi)外公眾預期形成機制研究進展的基礎上,基于社會學習理論,綜合社會學、心理學、行為經(jīng)濟學等多學科理論知識深入分析房地產(chǎn)市場公眾預期形成機理及影響因素;以北京市為例,通過多源數(shù)據(jù)構建房地產(chǎn)市場公眾預期指數(shù)