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噪聲

想象一下,兩名醫(yī)生對相同的病人給出了不同的診斷;兩名法官對犯了同罪的嫌疑人給出了不同的判決。再想象一下,同樣的醫(yī)生、法官或決策者做出了不同的決策,而這種決策僅僅取決于決策是在什么時間做出的。這些不同決策背后的罪魁禍首,就是“噪聲”。《噪聲》是諾貝爾經濟學獎得主、“行為經濟學之父”丹尼爾·卡尼曼攜手決策領域專家奧利維耶·西博尼和卡斯·桑斯坦共同推出的重磅新作,也是卡尼曼繼暢銷書《思考,快與慢》之后醞釀10年思考的全球矚目里程碑式巨作。幾十年來,大家都認為,偏差是導致人類判斷出錯的關鍵。但是卡尼曼系統性地指出:噪聲,才是影響人類判斷的黑洞。《噪聲》通過系統性研究,通過兩個公式揭開了“判斷出錯”的本質,并且通過對三種噪聲的系統性分析帶你直擊噪聲。并且,從六大部分闡述了“噪聲”:從尋獲噪聲到探究人類判斷的本質,從預測噪聲到闡釋噪聲的主要原因,從探討如何改進判斷和防止錯誤的的實際問題,一直延伸到什么才是合適的噪聲水平。”“噪聲”是隨機的,但卻是致命的。卡尼曼在書中提出了6大原則,幫你重塑決策框架,做聰明的決策者。同時,卡尼曼更是精妙地附上了“審查噪聲”的使用指南,以及寫給決策者的“觀察者清單”。

(以色列)丹尼爾·卡尼曼 (法)奧利維耶·西博尼 (美)卡斯·R.桑斯坦 ·一般管理 ·26.5萬字

精益數據方法論:數據驅動的數字化轉型
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這是一本用精益思想指導企業(yè)進行以數據為核心的數字化轉型的著作,它將幫助企業(yè)事半功倍地找到正確的數字化轉型戰(zhàn)略、方法與路徑。作者結合自己20余年的實戰(zhàn)經驗,將精益思想與數據使用深度融合,總結了一套從務目標出發(fā),以價值場景為抓手,以數據為驅動的精益數據方法論。進一步以該方法論為基礎,衍生出精益數據花瓣模型、精益數字化轉型三步法、精益數字化轉型共創(chuàng)工作坊,從認知到實踐、從工具到方法,全方位指導企業(yè)將數字化轉型落地,在數字化轉型大浪潮中有里程碑意義。本書的核心內容圍繞精益數據方法論展開,該方法論分為精益數據宣言、精益數字化企業(yè)、精益數字化轉型路徑、精益數據共創(chuàng)工作坊4個模塊。(1)精益數據宣言包含精益數據的價值觀和和精益數據生產的的10條原則,這是精益數據方法的綱領。(2)精益數字化企業(yè)詳細講解了數字化企業(yè)如何構建6大能力:精益數據戰(zhàn)略、精益數據產品、精益數據治理、數據協同創(chuàng)新、數據中臺、數據驅動的組織文化,給出了詳細的操作指引。(3)精益數字化轉型路徑主要講解了精益數字化轉型需要的6項能力、精益數字化轉型花瓣模型以及精益數字化轉型實施三步法。(4)精益數據共創(chuàng)工作坊創(chuàng)造性地將桌游、卡牌與數字化轉型融合在一起,發(fā)明了卡牌式數字化轉型劇本殺,以10類卡牌為工具,幫助企業(yè)梳理出有價值的業(yè)務場景,讓業(yè)務人員和技術人員沉浸式共創(chuàng),產出業(yè)務目標、數據資產藍圖、數字技術藍圖、轉型路線規(guī)劃、項目清單和保障措施。本書不僅在方法論角度有獨創(chuàng)性和系統性,而且非常注重實操,深度剖析了Netflix、富國銀行等國際知名企業(yè)以及作者深度主導和參與的國內大型多元化集團的數字化轉型案例。

史凱 ·一般管理 ·26.2萬字

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