🌸 数字化转型关于这个概念说的人多，自以为在做的人也不少，专家却不多。如果说中国这方面成功的案例或者专家，华为必须是其中最有名的一个。🌸 效率革命以生产一部华为手机为例，在 2014 年需要 84 名流水线上的工人，而这个数字在 2020 年减少到 14 名；这整整 6 倍的生产效率提升，一部分原因是工业现代化的发展，再有就是数字化转型成功的效果。🌸 坦诚表达翻开这本书，惊讶于华为的坦诚，大量的图表和具体详实的实施细节，也许不一定是最佳路线，但是肯定是一个可以执行的具体参照，这是一本教科书。🍀 转型可能是必须的坦白说，组织的数字化转型重要而紧急，在未来的 3~5 年，数字化不充分的组织很可能在生产和服务效率、宽度、深度方面严重落伍；不夸张地说，在充分竞争的有效市场，不能理解和实施数字化转型的组织可能会消亡。🍀 数据资产学者维克托・迈尔 - 舍恩伯格在《大数据时代》中写到：虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。🌸 感恩遇见我们公司也在面临数字化转型的需求，作为这个项目的负责人，很感谢遇到这本好书。

华为公司作为典型的非数字原生企业，发展初期基本是以物理世界为中心构建的，缺乏以软件和数字平台为核心的数字世界架构，在数字化转型过程中，面临着巨大挑战。华为从小到大、从弱到强几十年不断发展的历程中，伴随着一次次重大业务变革、信息化建设和数字化转型。本书理论结合实践，通过对华为公司数据治理体系和数据底座建设方法与实践的介绍，讲述了数据工作如何支撑业务变革，如何驱动数字化转型，总结了华为数据工作的发展历程、经验和对未来的思考。书中所述的方法、规范、解决方案都经过华为内部的充分实践，相信对企业数字化转型的领导者、设计者、实施者和参与数据治理的同行，会有一定的启发和借鉴意义。

数字化变革改变了人们看待数据的方式，数据不再仅仅被视为商业活动的副产品，而是战略资源，是发展和提供新型数字产品与服务、建立新型数字商业模式的基础。本书以华为数字化转型经验与实操为背景，提供了相比于课程更多的企业在数字化转型操作案例与指引，与陶老师的课程相辅相成。

华为数据之道，将华为的信息化、数据化、智能化的系统建设理念给系统介绍了一下，让大家对华为数据建设有个宏观的理解。华为从业务全局来规划数据的建设格局、数据的质量、数据的自主应用等，已取得明显的效果，并支撑了业务的高速发展。期望在未来各个大企业的数据之争中，仍会占据优势地位。

这是一本完整展示企业如何理解、收集、分析、使用数据的企业数字化运营的好书。这本书的亮点有以下三点。首先，数据是企业运营在数字世界的镜像展示。作者一是明确数据的来源，数字来源于企业的业务对象，业务行为与业务规则。二是通过系统化数据建模，为数据提供一个准确的、唯一的描述对象、行为与规则三者相互作用所产生的成果的数字化展现。其次，数字化的资产价值在于数据间的连接性。企业数字化要产生效益，唯一的前提条件是全面数据间的关系整理与联系。第三，数字化运用是需要扁平化运用的。数字化作用的发挥取决于终端使用者的使用效率与便利性。“自助” 使用是一个大趋势，这种扁平化的使用方式。从使用者的角度观察，这本书适合有志于推动非数据原生企业，尤其是准备开始数字化的企业的管理层阅读，对于那些已经展开信息化，但还未进入到数字化状态的企业也非常适用。

本书内容充分展示了华为在数字化转型道路上，多年探索的经验和心得。既包括有部分理论知识，更多的是其实战经验的落地和实操。从规划到各个执行环节的实际图，表，数据，为他山之玉，借鉴和理解，具有很好的指导意义。

对如何做好数据治理有很强的借鉴意义。

这本书前面九章就是很严谨的华为从一个非数字原生企业如何完成数字化的过程和九大要点详述，文中穿插了大量的图片，真是毫不藏私的把华为数字化转型战略、数据治理、交易消费、管理框架、数据底座、数字孪生、数据质量、安全架构、生产流程、结构设计等等全部拿出来给你看！提供丰富的实践案例、要点总结、问题提示、注意事项。我是一边看，一边大呼良心作品啊！回头一琢磨？这本书说的那么透，共享精神可嘉可是真的是看了就能用么？在这本书的字里行间里你可以发现一条敢于自我颠覆、突破和攻坚克难的暗线，这一过程说起来不精彩、做起来很困难，过程风险很大、挑战也很大。华为告诉我们企业领导层如何看数据治理，决心有多大；各级业务、运营、管控、技术部门是否投入足够的精力，是否严格按照这本书里面的方法、流程、规范和工具去开展工作；数据战略和企业战略的关系是否能同步协调起来等都决定了这条数据之道能不能走通。华为公司扔出一本秘籍，且看谁能练成？！这也是一种境界吧。书的最后一张，当然是展望未来，高度也足够高。比较有意思的是将数据定位为智能世界的枢纽，而智能世界除了包括物理世界、数字世界、人类认知世界，还提出了由数字化、智能化引发的机器认识世界。如果想看宏观、看展望，先看第十章吧。

数据成为企业的生产要素，将带来数据确权体系和数据市场基础设施建设的浪潮。大规模数据交互将构成庞大的企业数据生态，数据管理手段也将全面智能化。“物理世界”“人类认知世界”“数字世界” 和 “机器认知世界” 将构成全新的 “智能世界”，数据将成为四个世界相互联接转换的枢纽，成为智能世界的支柱之一。数据治理将面临一系列全新的问题与挑战。本书从传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则。信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地。传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则。数据和信息架构连接的方式就是数据入湖。数据入湖的方式主要有物理入湖和虚拟入湖两种:- [ ] 数据服务是基于数据分发、发布的框架，将数据作为一种服务产品来提供，以满足客户的实时数据需求，它能复用并符合企业和工业标准，兼顾数据共享和安全。- [ ] 多维模型是依据明确的业务关系，建立基于维度、事实表以及相互间连接关系的模型，实现多角度、多层次的数据查询和分析。如何设计出稳定、易扩展、高可用的数据模型来支持用户消费对数据主题联接至关重要。- [ ] 多维模型设计有 4 个主要步骤，包括确定业务场景、声明粒度、维度设计和事实表设计。维度设计需要满足单一性、单向性和正交性。- [ ] 构建以用户体验为核心的数据地图：数据地图（DMAP）是华为公司面向数据的最终消费用户针对数据 “找得到”“读得懂” 的需求而设计的，基于元数据应用，以数据搜索为核心，通过可视化方式，综合反映有关数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，让用户高效率地找到数据，读懂数据，支撑数据消费。- [ ] 业务数字化运营的目的不应只有 “察（数字化看板）”，还应该进一步实现 “打（业务决策与执行）”，即支撑业务运营作战模式转变，提升运营效率。通过数字化手段，在获取业务运营数据的同时，可以根据实际场景差异，灵活配置各种规则类数据，通过分析平台的规则引擎，帮助业务提前感知业务问题、自动预警潜在风险，从而有效支撑业务的快速响应。整个过程不仅消耗大量精力，而且业务往往是被动改进，并不是主动进化。用数据规则替代人工的分析、检查和回溯，大大提高了风险管理的实时性。“两个基础” 是指数字化运营中的 “数据服务和 IT 平台”。数据服务是整个数字化消费的关键，也是业务数字化运营的重要基础。IT 平台包括分析平台和数据分析结果呈现前台，其中分析平台承载企业的公共分析能力建设，并重点面向业务分析师提供自助分析能力；数据分析结果呈现前台承载了公共场景的市场能力，支撑典型场景的快速分享。- [ ] “全量、无接触” 的数据感知能力框架：数据感知能力的需求起源：数字孪生 - [ ] 数据感知可分为 “硬感知” 和 “软感知”，面向不同场景。“硬感知” 主要利用设备或装置进行数据的收集，收集对象为物理世界中的物理实体，或者是以物理实体为载体的信息、事件、流程等。而 “软感知” 使用软件或者各种技术进行数据收集，收集的对象存在于数字世界，通常不依赖物理设备进行收集。“硬感知” 在非数字原生企业有广阔的前景，因为在数字化时代，非数字原生企业大量存在的产线、流程工艺、实体货物、物流设备等，都需要通过 “硬感知” 来实现数据的感知和采集。- [ ] 用 7 种数据采集方式，支撑持续提升运营效率与消费者体验。通过光线传感器和温度传感器，自动调节窗帘、灯光，温度随环境改变，并与店门、窗帘、灯光、空调、屏幕、防盗系统联动，打造智能绿色门店环境。作为数据资产管理的核心，感知元数据管理应该包含两个方面的内容，感知方式元数据：对数据感知的方法进行登记注册的过程，在后续的数据消费的过程中可以知道数据来源。・感知内容元数据：感知内容包括结构化数据和非结构化数据，所以元数据管理也分为结构化数据元数据和非结构化数据元数据。华为以 ISO8000 质量标准体系为依据，设计了 PDCA（Plan、Do、Check、Action、计划、执行、检查、处理）持续改进的数据质量管理框架。执行质量度量主要是从数据质量六性（一致性、完整性、及时性、唯一性、有效性、准确性）评估数据内容的清洁度，涉及三个要素：客户关注重要性、法律财务风险性、业务流程战略性。

数字化的框架，理论，实施，要点，结合了华为的案例。可以作为查询手册来指导数字化转型实践，如果能再多一点具体生动的案例那就更好了。

数字化改造是任何一个企业面临的必须走完的路，可能很难也可能很长，走了也不一定能不死，但不走一定没有前途。

讲解了数字化的具体＂术＂、＂法＂。大量的实例，无保留地呈现，对各领域的数字化都有借鉴意义。

从业务、技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的课件。

这是一本华为针对数字化转型的思考和实践的书，快速浏览完毕以后可以明显感受到华为在这一方面的沉淀，其中很多的思考是结合了埃森哲等大型咨询公司的经验总结。书中既有战略层面的思考，又有具体落地时需要注意的要点，虽然不是一本可以拿来即用的工具书，但是对于一个数字化转型小白可以快速了解以下几个问题：1. 什么是数字化转型？2. 为什么要做数字化转型？3. 该怎么做数字化转型？4. 还有什么需要嘱咐的吗？作为工业制造和科技研发的先行者和领军者，华为的经验值得我们参考和学习。

没有想到竟然写的如此具体，很多华为在数据管理中的做法，案例都有阐述，受益很多，感谢！

整本书都是拗口的文字，让人费解。讲白话才是真佛

是药三分毒，说明了疗效和原理。也要给出可能的副作用和代价。数字化，是个有力的工具。但使用是有门坎和成本的。对于大多数中小微公司，更是要慎之又慎。莫把飞机引擎装在拖拉机上。先把公司，采购，合同，招聘，培训，这些常规的业务数据化后，再考虑高大上的智能数字化。先把数据采集，清洗和展示跑通。这一步就能学到很多。在这个过程中培训熟悉自身业务的数字化复合人才。要知道 * 数据科学家 * 们 80% 的时间都在干这些脏活累活。但谁又会主动说出来呢。

这本书我累计看了 4 个小时，个人评分 8 分。我非常看好数字化转型行业的前景，我认为数字化只是起点，将来要往智能化的方向发展，让数据真正创造价值。我相信，在更加智能化的世界，数据分析将是重点岗位的标配技能，未来人人都是数据分析师。数字化转型，将让数据进入企业的资产负债表，这既是机遇，也是挑战，不要想着「一招鲜、吃遍天」的速成方法，要有制度的建设和技术的积累。华为的案例，一般的企业根本学不来，只能从方法论层面参考借鉴。

第三次工业革命带来了机器的进步，但却不能解决一个行业或者一家企业的运营问题，运营效率低下带来的运营成本居高不下，已经成为一个时代性的难题。随着第四次工业革命的来临，数字化生产已经成为普遍的商业模式，其本质是以数据为处理对象，以 ICT 平台为生产工具，以软件为载体，以服务为目的的生产过程。数字技术和数字平台能够从根本上解决这个时代性的问题，使企业有可能在产品、体验和成本三要素上同时做到最优。

没有废话，逻辑清晰，结构紧凑，内容详实。