网飞、亚马逊、优步等领先世界的数字化企业已经在核心业务流程中大规模使用了数据科学和机器学习，然而，许多传统公司却仍无法让这些技术突破小规模试点。
《数字化转型之路》向企业展示了如何将数据和AI产品植根于核心业务，来享受数字化转型的益处。本书不仅为企业制定数据和AI组合策略提出了必不可少的工具和理念，介绍了大规模交付机器学习产品所需的组织结构和敏捷流程，还详细探讨了数据架构和数据治理，分析了如何通过新的工作方式平衡利益相关者的需求，打破组织孤岛。
本书每一章都包含模板、常见的陷阱以及涵盖保险、时尚、消费品、金融、制造业、汽车等行业的全球案例研究。《数字化转型之路》从战略、技术、产品和公司文化的全盘视角，阐述了企业如何进行组织转型才能在AI时代拔得头筹。
数字化是这个时代所有组织要面对的大趋势，但是，在技术上采用了人工智能、坐拥海量数据，只是万里长征的第一步。比技术更有颠覆性的是文化、治理与思维方式，这也是很多企业在全面数字化转型之路上的痛点难点。《数字化转型之路》从如何收集、利用数据，构建机器学习软件产品，到重新设计业务模式，重构战略愿景，以及描绘转型路线图，建立能力与敏捷组织，讲述了一套助力企业成功实现数字化转型的、步步为营的细化方案，适用于所有传统和新兴业务领域。每个步骤还附有详细的成功案例和常见的失败陷阱，提供了可用的工具和范本。助力企业实现数字化转型落地，在数字化时代游刃有余！
亚历山大·博雷克（Alexander Borek），数据、分析和机器学习策略领域的独立顾问，曾任大众汽车金融服务公司数据、分析和AI部门全球总监，在国际市场上推广数据产品，领导了大众汽车集团的数据转型；曾任高德纳咨询公司和国际商业机器公司管理顾问。纳丁·普利尔（Nadine Prill），总部位于柏林的塔克特尔（Taktile）科技公司的产品负责人，为机器学习模型的部署、治理和可解释性提供平台；曾任普华永道产品经理，为实现审计数字化开发软件产品。
01 简介
你可以从本书中获得什么
数据与 AI 主导的新竞技场
是什么让机器变得智能？
数字玩家们如何利用机器学习获得优势？
为什么许多数字化转型计划举步维艰？
如何在组织中实现数据与 AI 规模化？
小结
尾注
02 数据与 AI 的战略和愿景
规划战略和愿景的主要原则
重新规划企业战略和商业愿景
创建数据产品战略
衍生能力战略
开发转型战略
有关战略和愿景的经验教训
转型路线图模板
小结
尾注
03 数据产品设计
设计数据产品的主要原则
构思数据产品
设计数据产品
验证数据产品
有关数据产品设计的经验教训
数据产品设计清单
小结
尾注
04 数据产品交付
交付数据产品的主要原则
规划数据产品的交付
开发和部署数据产品
运营和推广数据产品
有关数据产品交付的经验教训
数据产品交付清单
小结
尾注
05 能力与敏捷组织
能力与敏捷组织的关键原则
确定数据与 AI 所需的核心能力
确定角色与责任，以落实能力建设
建立敏捷组织
实施和调整流程
有关能力与敏捷组织的经验教训
能力与敏捷组织清单
小结
尾注
06 技术与治理
技术与治理的主要原则
制定架构和开发标准
实施数据与 AI 治理
有关技术与治理的经验教训
技术与治理清单
小结
尾注
07 转型与文化
转型与文化的主要原则
创建数据与 AI 培育的文化
成功管理转型变革
实施战略与实现愿景
有关转型与文化的经验教训
转型与文化清单
小结
尾注
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