大決策 [Judgment calls: Twelve Stories of Big Decisions an] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

産品特色

編輯推薦

《大決策》是全球傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之五。12個動人心弦的決策故事，教你如何用數據分析驅動正確決策和明智行動的集體能力！對於想提升決策能力的組織和個人來說，《大決策》是很好的選擇。

如果你已經讀過達文波特五部麯的前四部《人機共生》《數據化轉型》《成為數據分析師》《工作中的數據分析》，那麼第五部麯《大決策》更不容錯過，不管你是個人還是組織，本書都有助於你做齣更精準的決策，成就更好的未來。

領導力之父沃倫?本尼斯，比爾和梅琳達·蓋茨基金會前主席艾倫?高斯頓，暢銷書《團隊的智慧》作者道格拉斯?史密斯，SAS高級副總裁、首席營銷官吉姆?戴維斯集體盛贊！

湛廬文化齣品。

內容簡介

為什麼企業即便擁有足夠豐富的數據和知識，還是做不齣正確的決策呢？商業思想傢托馬斯·達文波特的答案是，企業缺少一種決策能力，即利用群體智慧做決策的能力。

《大決策》這本書用12個精彩的決策故事，闡釋瞭企業如何通過數據分析、反復協商、集體智慧做齣正確決策，扭轉眼前的睏境；從美國國傢航空航天局、領航集團以及麥肯锡谘詢公司等著名企業利用集體決策脫離睏境的故事，到古代雅典人尋求集體智慧抵禦外侵的決策故事，本書旨在說明，要提升組織的決策能力，就必須創造一種允許討論、辯論和對話發揮其集體力量的流程和機製。

作者簡介

托馬斯·達文波特

1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》全球500強企業爭相谘詢的企業顧問。

暢銷書作傢，齣版瞭近20本管理類暢銷書，被多個國傢引進齣版，享譽全球。

布魯剋·曼維爾

獨立谘詢師，創作瞭多部企業戰略和發展方麵的著作。之前擔任過Saba Software和美國聯閤勸募協會（United Way of America）首席學習官，曾是麥肯锡谘詢公司首任知識管理總監。

精彩書評

《大決策》融閤瞭12條有關重大決策的經驗和新鮮且富有想象力的觀點，為決策的藝術和科學奠定瞭基礎。

——沃倫·本尼斯

領導力之父、組織發展理論先驅

領導者和企業如何製定決策是成功至關重要的因素之一。任何想要確保有效決策成為企業的戰略和競爭優勢的人，都應該好讀一下《大決策》這本書。

——艾倫·高斯頓

比爾和梅琳達·蓋茨基金會前主席

托馬斯·達文波特和布魯剋·曼維爾齣色地講述瞭一係列案例，這些案例為企業製定更好的決策提供瞭依據和指導：決策依靠的是技術、知識和集體決策，而不是過分吹噓的個人英雄主義神話，後者已經不適用於現在這個瞬息萬變、形勢不明的世界。

——道格拉斯·史密斯

暢銷書《團隊的智慧》作者

《大決策》闡明瞭如何培養分析文化來提升企業決策，並轉化齣更好的結果。每一位領導者都能從案例分析中強調的“反復協商的決策過程”獲益。通過將分析見解與高管、工程師、營銷人員、閤作夥伴以及客戶之間閤作的案例相融閤，這本書為製定創新型決策提供瞭成功的模式。

——吉姆·戴維斯

SAS高級副總裁、首席營銷官

目錄

中文版序 從小決策到大決策

前 言 做一件正確的事對企業來說為何如此之難

引 言 偉人與不那麼偉大的決策

第1部分 參與型組織決策

01 150 人，14 小時：NASA STS-119 的發射馬拉鬆

02 房市低迷期，沒人買時這樣賣

03 多元人纔時代，麥肯锡的未來人纔標杆

第2部分 構建數據與分析戰略，做齣可持續性決策

04智能醫療，治愈患者的有效方式

05社交＋結構，高知特如何做日常決策

06數據決策，夏洛特- 梅剋倫堡學區提升學生成績的法寶

第3部分 大決策正在重塑分析的文化價值觀

07古代雅典人如何抵禦生死入侵

08洞悉“黃金債券”風險，讓領航集團規避次貸危機

09睏難時期削減成本，易安信不散反聚的團隊核心力

第4部分 “大人物”的組織使命

10美國媒介綜閤集團重新洗牌組織結構

11讓行動更具影響力，華萊士基金會的戰略布局

12闖入連鎖零售界，迪茜曼如何從0 到1 成為世界傑齣品牌

結 語 集體決策，組織進化之源

前言/序言

從小決策到大決策

很高興獲悉我與布魯剋· 曼維爾閤著的《大決策》一書中文簡體字版將要麵世。在創作這本書時，我們並沒有想將之限定在某個特定的社會背景或者地理範圍內。不過，因為我二人皆為土生土長的美國人，所以在考慮決策製定時，潛意識裏可能會帶有一些偏見，而本書主要談論的就是決策製定。當然，書中大部分內容都是以美國為背景，雖然我們也曾走進古老的希臘、印度，以及分支遍布全球的跨國企業進行過探尋。

即便如此，我也認為書中所述的決策製定方法其實是很符閤中國的傳統哲學思想的。例如，我們提齣的其中一個觀點是，可以通過多種多樣的途徑製定齣有效決策。根據具體情況，決策可以基於分析、討論、共識、集體智慧、已有的知識和組織智慧來製定。

這種多元化的決策製定方法是一種好辦法，不過，它並非是一個新觀點。大約在2 500 年前，孔子有雲：

言之，吾聽；示之，吾明；行之，吾知之矣。

現在，智慧進階的途徑變得更加多樣化瞭，因為我們擁有許多孔子不曾擁有的工具，而這些工具能推動良好的決策製定。孔子不曾擁有大數據、分析學知識、社交媒體或者知識管理係統。這些工具正在改變當代的決策製定過程，聰明的決策者應該讓它們為己所用。

在我和曼維爾創作這本書時，大數據剛剛起步。從那時起，我就對大數據進行瞭廣泛的研究，而且我相信，如果孔子還在人世，他必然會贊成將《大決策》一書作為決策指南。孔子有雲“溫故而知新”，大數據和數據分析正是係統地研究過去數據的一種方式。我發現通常很難得到未來的數據。

大數據正在從多方麵改變著決策製定。傳統的“小數據”分析的主要目的是支撐組織的內部決策，如我們在本書中討論過的用數據分析提升夏洛特- 梅剋倫堡學區（Charlotte-Mecklenburg Schools）的學生成績。在商業領域，企業經常將數據分析用於市場營銷這一塊，以決定應該給客戶呈現什麼樣的産品和服務。當然，它們也想通過確定哪些客戶很可能馬上流失，瞭解並限製客戶流失。通過分析製定決策也可用於供應鏈管理，如倉庫裏應該儲備多少庫存。定價是另一個從傳統數據分析中受益頗多的關鍵領域，企業通過數據分析來確定究竟什麼樣的價格纔會帶來更高利潤。雖然幾十年來數據分析在這些領域的決策製定過程中發揮瞭良好作用，但隨著組織獲得更大體量且非結構化的大數據，這些決策領域將會得到進一步完善。

許多企業正在尋求將新的、非結構化的數據源運用到決策製定過程中的方法。例如，一傢大型跨國醫療保險公司利用大數據解決客戶滿意度和客戶流失的問題。許多公司都使用小數據來衡量和分析這一重要因素，但很多有關客戶滿意度的數據是非結構化的，特彆是錄製的客戶打電話到呼叫中心的語音文件。在美國，客戶滿意度對醫療保險公司越來越重要，因為它受到州和聯邦政府人員的監測。過去，從客戶來電中提取齣的寶貴數據無法進行分析，然而現在，保險公司可以將其轉變成文字，然後用“自然語言處理”（NLP）軟件對其進行分析。通過分析，企業可以識彆哪些客戶使用瞭錶達強烈不滿的言辭，雖然語言變幻莫測，搞懂每句話所包含的情緒並非易事。然後，保險公司就可以對這些客戶進行某種形式的乾預，也許是打個電話詢問客戶對哪裏不滿意。雖然在如何識彆不滿意的客戶這方麵，該決策與過去並無二緻，但我們現在擁有更多不一樣且用處更大的工具。

我知道有三傢大型銀行也在使用大數據瞭解以前未知的客戶關係，並基於此做齣更好的決策。銀行業以及其他行業，包括零售業，麵臨的重大挑戰就是要瞭解多渠道的客戶關係。它們跟蹤客戶、網站、呼叫中心、櫃颱以及與其他分支機構的人員交互的“軌跡”，來瞭解客戶在銀行經曆瞭什麼樣的流程，而這些流程何以會造成摩擦或影響客戶對特定金融服務的購買情況。

多渠道客戶“軌跡”的數據源是非結構化的或是半結構化的，包括網站的點擊次數、交易記錄、銀行承兌票據和呼叫中心的錄音。這個數據量相當大，其中一傢銀行就有120 億行數據。另外兩傢銀行都開始認識到共同的軌跡，並用段名對其進行描述，確保與客戶的互動是高質量的，並將相關軌跡與客戶呈現的機遇和問題相聯係。對這一係列交互和關係進行的分析非常復雜，不過，它在決策方麵的潛在迴報是很高的。

大數據的商業決策也可能涉及其他傳統領域的數據分析，如供應鏈、風險管理或者定價。使用外部數據提升分析，使得這些問題變成大數據問題，而不再是小數據問題。例如，在供應鏈決策方麵，企業正在越來越多地使用外部數據來衡量和監控供應鏈的風險。供應商的外部數據源可以提供有關供應商的技術能力、財務狀況、質量管理、交貨的可靠性、天氣和政治風險、市場信譽和商業慣例等相關信息。先進的企業不僅監測自己的供應商，還會監測供應商的供應商。

通過監測其他形式的風險，企業可以監測互聯網上的數據源。大數據企業Recorded Future 就是在幫助其客戶做這件事情。其政府情報機構監測恐怖嫌疑人、示威或暴亂以及政府騷亂，其安全部門的客戶監測抗議或政治動蕩，市場營銷部門的客戶監測可能影響需求的行為、事件或者預測。競爭和市場情報的獲取曾經是一種相當直觀的行為，但大數據正在改變這一做法。肖恩· 古爾利（Sean Gourley）是大數據公司Quid 的創始人，該公司監測互聯網上的技術發展活動。古爾利曾告訴我：“用不瞭多久，不考慮互聯網上關於你的市場和競爭環境的大數據的行為，就會被視為是戰略性失誤。”

定價是企業運用分析的早期領域，而且取得瞭相當大的成功。例如，現在幾乎所有的航空公司和連鎖酒店（包括在中國）都在使用定價優化工具，以確定一個座位或一間房的適閤價格。定價優化啓初是基於某件商品曆史銷售價格的內部結構化數據，而這仍然是一個關鍵因素。不過，現在定價優化常將外部的、非結構化的數據導入算法中。例如，石油行業中的一個定價優化項目可以在定價算法中結閤氣象數據（這會影響消費者的需求）和同行的價格，而這些數據通常可以從互聯網上爬取。

顯然，大數據變革決策製定還處於起步階段。我毫不懷疑，這將在各行各業以及眾多企業內催生齣大決策。然而，我們必須清楚，大數據技術本身並不會改變決策過程。就像此書中的示例所呈現的，大數據驅動的大決策還需領導力的啓發和幫助、文化和行為的改善以及業務流程的重塑。要擁有良好的判斷力和智慧，人纔和技能二者缺一不可。我相信，如果孔子尚在人世，也當如此警醒我們。

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