一本书讲透数据体系建设:方法与实践
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内容简介 这是一本指导各类型组织科学构建数据体系,并通过对数据体系的管理和运营让数据实现价值转化的实战性著作,是作者在数字化领域近20年工作经验的总结。 本书深度剖析了数字化时代数据体系建设的关键要素与实施路径,系统而全面地介绍了数据体系建设的方法论、框架与实战案例。从全面认识数据与数据要素的价值出发,逐步深探讨了数据管理与数据体系、数据战略设计与实施、数据资源建设与管理、数据资产管理与流通、数据治理框架与方法等核心内容。不仅详细阐述了数据体系建设的理论基础与关键步骤,还通过实战技巧与案例分析,展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中,推动组织数据的有效整合、优化利用与价值提升。 通过阅读本书,你将: (1)深刻认识到数据作为新型生产要素在推动业务决策与价值创造中的关键作用; (2)掌握数据体系建设的方法论与框架,构建覆盖数据全生命周期的管理体系; (3)深了解数据战略、数据资源、数据资产与数据治理的核心内容与实施路径; (4)实战演练数据管理体系的构建,包括管理组织、机制、标准、人才、平台工具等关键要素; (5)借鉴实际案例,理解理论与实践之间的差距,提升数据体系建设的实战能力。 本书旨在帮助读者在数字化转型的浪潮中占据先机,通过构建高效的数据体系,实现数据的有效整合与优化利用,为组织的业务创新与价值创造提供有力支持。无论是政府机构、企业高管还是数据管理者与从业者,都能从中获得极具价值的洞见与实操指南。
网络靶场与攻防演练
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《网络靶场与攻防演练》全面阐述了网络靶场与攻防演练的基础理论、重要技术与实施要,梳理了网络靶场的演脉络与发展趋势,总结了网络靶场的常见类型与应用模式,围绕实现主流网络靶场所需的关键技术地图、系统平台、核心能力、建设路径和运营模式,结合具体案例行了深浅出的分析讲解与详细指导。为了使读者能更准确地把握网络靶场的实际功能,本书以网络靶场运作的核心业务——攻防演练为主线,以带面,从活动策划到组织实施,从平台构建到风险管控,从指挥调度到成果应用,提供了较为系统全面的操作说明。全书在内容编排上充分考虑到既能让读者多了解网络靶场与攻防演练的相关背景知识,也能按图索骥,便捷地定位到自己感兴趣的部分行阅读,尽快在与自己相关的网络安全工作里把网络靶场与攻防演练应用起来。 《网络靶场与攻防演练》提供了高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。本书的读者对象为网络安全治理与监管人员、网络安全相关专业院校师生与研究机构人员、关键信息基础设施行业信息安全从业人员,以及广大的网络安全技术爱好者。
Python强化学习:算法、核心技术与行业应用
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本书使用受现实世界商业和行业问题启发的实际示例来讲授强化学习技术的相关知识。本书分为四部分:部分涵盖强化学习的必要背景,包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述;第二部分深介绍先的强化学习算法(规模化的深度Q-学习、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能体强化学习等),包括每种算法的优缺;第三部分介绍强化学习中的高级技术,包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题,还涵盖强化学习中有助于改模型的各种高级主题;第四部分讲解强化学习的各种应用,例如自主系统、供应管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等,并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。学完本书,你将掌握如何训练和部署自己的强化学习智能体来解决强化学习问题。
软件设计师考前突破:考点精讲、真题精解、难点精练
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本书通过分析考试大纲中的内容要,剖析2010年至2020年的考题,利用统计分析方法,整理出高频考并归纳了真题。章节按考试大纲顺序安排。每章中根据历年试题的统计结果对考行讲解,提炼必须掌握的知识,并通过真题演练,让考生熟悉考,针对难,设置了练习并给出精解。考生可通过学习本书,把握考试的重,熟悉题型。考生不仅要会做书中的题目,还要能举一反三,将题目涵盖的知识所在的知识域掌握,以应对考试。本书可作为考生备考软件设计师考试的考前复习资料,亦可供各类计算机相关专业培训班使用。
深入浅出SSD:固态存储核心技术、原理与实战 第2版
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本书从基础认知、核心技术、协议、测试和闪存系统五个方面对SSD固态存储行全面且深解读。相较于第1版,本书新增了近40%的新内容,并对之前20%左右的过时内容行了更新或删减。基础概念部分,新增了近3年固态存储市场和闪存市场的变化,并重介绍了一些特殊的SSD存储的知识,包括可计算存储、工业存储、混合存储以及相关产品架构。核心技术部分,除原有的主控、存储介质、他、FTL、ECC的原理和实现外,还专门增加了SSD主控、3D NAND、QLC闪存、新型存储器与SCM、混合式FTL等重和热技术。协议部分在原有基础上对PCIe、NVMe行了近30%的新内容扩展,同时新增了对UFS协议的介绍和解读。测试部分基本都是新内容,主要介绍了与SSD相关的测试基本概念、原理、落地方法和工具。扩展部分是全新的章节,主要对闪存文件系统行深解读,这是当前各大SSD厂商及相关从业者关心的内容。
智能汽车网络安全权威指南(下册)
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这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写,以“安全左移”为指导思想,围绕安全合规、安全标准、安全体系、安全测试、安全研发、安全运营、网络攻防、威胁评估、自动驾驶安全等 9 大核心主题对汽车的网络安全行了全面且透彻的阐述,是汽车网络安全领域的标准性著作。由于内容覆盖面广,而且比较深和细致,因此本书篇幅较大。为了方便不同需求的读者阅读和各取所需,全书分为了上、下两册。上册(第 1~10 章)梳理了汽车安全的发展脉络,以及汽车的功能安全、预期功能安全、网络安全 3 大安全主题,旨在让读者对汽车网络安全有一个宏观和整体的认知。详细讲解了汽车的网络组成、网络通信协议、电子电气架构以及架构视角和功能视角下的网络安全,旨在让读者精准地掌握与汽车相关的网络知识。重解读了汽车网络安全的合规体系,主要内容包括国内外网络安全法规、汽车网络安全管理体系及其应用,旨在让读者了解汽车网络安全的标准并结合业务场景行多体融合,建立对应的汽车网络安全管理体系。从攻防的视角讲解了黑客如何零门槛破解一辆汽车以及针对各种不同场景的网络安全测试工具的用法。下册(第 11~21 章)详细总结了汽车黑客的攻思维和方法,并列举了汽车网络安全架构视角和汽车功能应用视角下的常用攻手法与防御措施。系统讲解了覆盖整车研发周期的网络安全策略,包括威胁分析与风险评估、汽车网络安全架构、汽车网络安全监控与响应等。前瞻性地讲解了高级辅助驾驶安全和汽车充电网络安全,相关知识非常稀缺,能帮助读者阔眼界。本书不仅理论体系全面,能帮助读者构建对汽车和网络安全的立体认知,而且实操指导具体,为读者总结了汽车网络安全攻防的各种方法和手段。全书包含大量案例、模型和数百张图表,看了就能懂,学会就能用!
慧聚:基于知识工程的工业技术软件化
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本书首先从工业要素、工业品研发生产制造过程等维度对新工业行解读,指出知识工程、工业软件在新工业发展中的作用。基于对知识金字塔模型(DIKW模型)的研究与发展,提出知识工程体系与成熟度模型。在此基础上,一步介绍支撑知识工程体系建设的技术与实施方法论。还通过不同行业典型案例的介绍,展示企业在知识工程实施过程中如何展知识体系的设计,并逐步落地。
自己动手构建编程语言:如何设计编译器、解释器和DSL
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本书主要研究如何构建一种新的编程语言。书中将介绍编程语言设计方面的主题,并重介绍编程语言实现。本书的新颖之处在于将传统的编译器-编译器工具(Flex和BYACC)与两种更高级的实现语言融合。一种非常高级的语言(Unicon)可以像黄油一样穿透编译器的数据结构和算法,而另一种主流的现代语言(Java)则展示了如何在更典型的生产环境中实现相同的代码。 本书主要面向对发明编程语言或发领域特定语言感兴趣的软件发人员。学习编译器构建课程的计算机科学相关专业学生也会发现这本书非常适合作为语言实现的实用指南,可以为理论教材提供有益补充。
AI处理器硬件架构设计
促销价:¥39.99|¥129.00
《AI处理器硬件架构设计》基于当前工业界主流的设计规格,详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理,并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括:业界主流AI处理器架构及基础背景知识(第1章);AI处理器指令集设计与硬件架构总体设计(第2、3章);核心计算单元,即向量处理单元、矩阵处理单元、标量处理单元的微架构设计实现(第4~6章);数据搬运单元与存储系统设计(第7、8章);AI处理器设计实例剖析(第9章)。 《AI处理器硬件架构设计》可作为从事AI处理器相关研发工作的专业人员的参考书,也可用作高等院校计算机、集成电路相关专业研究生、高年级本科生的教材和参考书,还可供对AI处理器设计感兴趣的读者自学。
数据资产运营实践指南
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内容简介 这是一部兼具理论深度和实操性的数据资产运营实践指南,由全球数据资产理事会(DAC)官方出品、数据资产标杆运营商高颂数科联合出品,汇聚20余位来自学术界、咨询界、产业界与政策研究界专家的智慧,旨在为政府、企业及其他组织提供从数据资源到数据资本全链路转化的方法论与工具箱。 全书以“理论 工具 场景”三位一体为核心特色,共分五篇,层层递进构建数据资产运营的完整知识图谱: *篇 数据资产基础认知。从数据资产的定义体系、核心特征到政策演进脉络,厘清数据与数据资源、数据资产的本质差异,解读各种与数据相关的核心政策,夯实数据资产化的理论基础。 第二篇 数据资产价值战略。提出“数据资产价值飞轮模型”与“GOALSONG法则”,构建“经济-战略-社会”三维价值倍增体系;独创“数据资产运营八步法”“四步市值管理法”,打通从数据治理到商业变现、从会计入表到资本化的关键链路。 第三篇 数据资产运营实践。首创“数据资产护照”体系,包括数据资产登记卡、数据质量计分卡、数据价值诊断卡、应用场景适配卡、数据合规审计卡五大实战工具,覆盖数据台账管理、登记体系建设、授权运营、收益分配、交易流通等全过程管理;深度解析数据资产入表实务与评估计价方法,提供可直接套用的操作模板。 第四篇 数据资产合规风控。系统解析数据安全与数据流通的法律法规体系,提出“数据合规三道防线”,*披露“数据要素×”12行业数据产品合规评估要点;深度剖析跨境数据流动、金融数据脱敏等高风险场景的合规方案与安全策略。 第五篇 数据资产智能变革。前瞻性提出“数据资产五阶智能模型”(智采·蜻灵级一智汇·蜂巢级一智算·鹰眼级一智创·猎豹级一智领·狮王级),独创“四脑协同框架”(公脑-私脑-专脑-人脑),首次提出“智融体”(CogniFusion)概念;系统讲解DeepSeek认知中枢、多智能体协同平台等AI工具在数据资产运营中的落地应用。 本书适合企业管理者、数据负责人、政府机构、金融机构及广大数字经济从业者阅读,可作为数据资产入表、运营、评估及合规工作的案头指南。
数据要素价值变现
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内容简介 这是一本既适合企业管理者制定数据战略,又适合数据从业者提升实战技能,同时也为学术研究者与政策制定者提供前沿洞察的数据要素价值变现实用指南。它能指导读者掌握数据从“沉睡资产”转化为“流动财富”的全链路方法,完成从数据资源化到数据资本化的跃迁。 作者团队来自世界500强企业首席数据官、资深数据运营高管、研究院院长及法学博士,兼具战略规划、技术实践、行业运营与合规管理的复合背景。本书基于作者们在数据要素相关领域多年的战略规划、技术实践、产品研发及市场化经验,融合了经济学、计算机科学、法学等多学科知识,系统梳理了数据要素价值变现的理论框架与实践路径。 通过阅读本书,你将收获: (1)系统性的知识体系:填补市场空白,构建涵盖数据要素价值评估、治理、变现策略、安全合规及核心技术的全链路知识框架; (2)可落地的变现模式:深入解析数据交易所、PaaS租户合作、DaaS/SaaS服务、数据信托、数据资产入表及数据资本化等多元化变现模式; (3)全行业的实战案例:覆盖金融、互联网、电信、制造、农业及公共行业,提供针对性的数据要素价值变现解决方案与典型案例; (4)前瞻性的趋势洞察:剖析数据确权、定价、流通中的核心痛点,解读政策法规,展望数据要素市场的未来挑战与发展机遇; (5)技术与合规的双重保障:详解大数据、大模型、隐私计算、区块链等核心支撑技术,并构建数据交易与流通的安全合规体系。
精通ROS机器人编程(原书第3版)
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本书提供了实用且易于理解的示例,对ROS机器人编程的高级概念行了全面的介绍。本书首先介绍用ROS行机器人编程所需的基本概念和ROS框架,讨论了如何用运动规划库和ROS导航栈对机器人行仿真和交互,还讨论了ROS插件、控制器和节、各种ROS口(如何把I/O发板、传感器和执行器等与ROS连起来),以及如何用ROS和ROS-Industrial对复杂机器人行仿真。最后,本书介绍了ROS的故障排除和最佳实践。
系统工程的艺术:用基于模型的系统工程方法构建复杂系统(原书第2版)
¥77.00
本书从技术和业务方面介绍了发成功的系统需要了解的知识,涵盖了基于模型的系统工程、生命周期和过程的基本方面,以及发系统的方法,给出了关键管理过程和系统工程实践和指南。
智能驾驶:视觉感知后处理
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"本书为读者详细介绍了智能驾驶中的视觉感知后处理的相关知识和技术。通过六章的详尽内容,读者将深理解自动驾驶车辆如何通过视觉传感器捕捉、处理和理解外部环境,从而实现自动化驾驶功能。 - **第1章 智能驾驶与视觉感知后处理** 从智能驾驶的整体发展脉络手,概述其发展历程及各个分级,而探讨视觉感知在其中的核心角色与应用。 - **第2章 相机传感器硬件系统** 专注于为视觉感知提供数据的核心硬件—相机传感器。从原理、时钟源,到自动驾驶中的选择要求和车规级相机性能要求,为读者展现了相机传感器的全貌。 - **第3章 相机传感器标定** 详细介绍了相机标定的基础知识和方法,如坐标系转换、相机模型、以及多种标定方法。 - **第4章 车道线后处理** 深探讨了车道线检测、拟合、跟踪以及与智能驾驶功能的关联。无论是传统的图像处理方法,还是基于深度学习的技术,都有所涉及。 - **第5章 障碍物后处理** 从障碍物检测、测距,到红绿灯和标识牌的处理,此章详细解读了如何在视觉中识别和处理各种障碍物,以确保驾驶的安全性。 - **第6章 智能驾驶中多相机感知后处理** 当多个相机传感器同时工作时,如何融合它们的数据是一个挑战。本章探讨了双目视觉处理、多相机融合算法以及与NOA的关系。 无论您是自动驾驶领域的研究者、工程师,还是对此技术感兴趣的读者,本书都将为您提供宝贵的参考和启示。"
智能汽车软件功能安全
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内容简介这是一本从实践角度系统且深地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作,得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年,有扎实的理论基础、丰富的实践经验,用挖掘本质的思维方法来撰写本书,从研发体系、架构设计、发流程、发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深的讲解。全书共11章,分为3个部分。第一部分(第1~3章) 智能汽车发展趋势与安全性首先从产业和技术的角度分析了智能汽车的发展趋势,然后总结了智能汽车当下面临的主要安全痛,最后介绍了智能汽车软件功能安全的重要性、保障方案及提前规划的布局方案。第二部分(第4~7章) 智能汽车软件功能安全发体系与技术首先讲解了基于功能安全、预期功能安全、ASPICE、敏捷发的智能汽车软件发体系,并提出融合构建智能汽车软件功能安全发体系的思路和方法;其次介绍了智能汽车的软件架构设计,包括系统安全设计和多域融合的软件架构设计,侧重智驾域的软件架构及安全设计;然后基于智能汽车软件架构的分层设计,详细讲解了每一层级软件技术和所需采取的功能安全机制与安全措施;最后基于智能汽车软件功能安全的痛,从数据驱动、技术创新、流程保障、系统工程、大模型等角度提出了创新性的解决方案。第三部分(第8~11章) 智能汽车软件功能安全发通用流程与方法从智能汽车软件安全需求的编写与管理切,依次讲解了智能汽车的软件架构安全设计、软件安全分析策略、软件单元安全设计、软件安全编码与实现、软件单元验证、软件集成与集成验证、软件需求验证,以及软件功能安全发中支持和管理过程的相关要求,并针对人工智能及大模型技术行安全性探索,对智能汽车的安全发展趋势行了预测和展望。
Data Mesh权威指南
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本书介绍了数据网格——一种来自现代分布式架构的去中心化社会技术范式,它提供了一种大规模采、共享、访问和管理分析型数据的新方法。本书分为五部分。第1部分介绍Data Mesh的四个原则,以及它们所组成的高级模型。第二部分比较Data Mesh与以前的数据架构的区别。第三部分介绍Data Mesh组件的高层次架构,帮助你设计Data Mesh架构以及评估与Data Mesh匹配的现成技术。第四部分介绍Data Mesh中的一个核心概念(数据产品)的详细设计,帮助你识别与Data Mesh愿景兼容的设计技术,并将它们与不兼容的技术区分来。第五部分介绍如何演式地执行Data Mesh的转换,以及如何围绕团队结构、激励、文化等做出组织设计决策的可行建议。
架构现代化:方法与实践
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作者凭借在全球不同国家和行业内的多年实践经验,从战略规划、技术选型、架构设计到人力资源管理、团队建设和流程优化等多个维度,为企业的现代化改造提供了全面的指导。本书讨论了通过引沃德利地图、事件风暴、产品分类、领域划分、团队拓扑、松耦合软件架构、内部发者平台、数据网格、现代化战略、学习与提升技能来加快企业的产品创新和服务优化,同时有效地管理变革,减少风险。本书适合技术领导者、技术人员、产品负责人等架构相关人员阅读。
.NET安全攻防指南(下册)
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内容简介这是一本系统、深度讲解.NET安全技术原理和攻防实操的著作。全书分为上、下两册,全面覆盖.NET安全领域的关键知识。上册主要介绍了.NET Web安全审计的精髓,从.NET安全基础讲起,逐步深到高级攻防技巧,内容涵盖Web安全审计的流程、工具与技巧,帮助读者有效识别并修复漏洞,深理解.NET平台下的安全对抗方法。下册则揭秘了.NET逆向工程与实战对抗秘籍,包括免杀技术、内存马技术、Windows安全、实战对抗等多个关键维度。通过深浅出的讲解与丰富的实战案例,读者将掌握应对各种安全威胁的实战技能,加强逆向工程分析能力,并深了解Windows系统安全机制与.NET的相互操作。通过阅读本书,你将收获:(1)深理解.NET安全:从架构到上层应用,全面剖析.NET潜在威胁。(2)精通.NET代码审计:学习代码审计的流程、工具与技巧,有效识别并修复漏洞。(3)Web免杀技术揭秘:了解如何绕过安全检测,提升防护设备精准识别风险的能力。(4)内存马技术探索:揭内存马技术的神秘面纱,了解在.NET环境中的应用场景。(5)红队渗透测试:模拟黑客攻路径,行红队渗透测试,提高防御与应急响应能力。(6)逆向工程实战演练:深剖析恶意软件的行为模式,加强逆向工程分析能力。(7)Windows安全技术:深了解Windows系统安全机制,学习如何与.NET相互操作。无论你是安全初学者,还是希望一步提升技能的资深从业者,本书都将是你不可或缺的宝贵资源。
Flink SQL与DataStream:入门、进阶与实战
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内容简介 这是一本从使用和定制发双重视角,循序渐地讲解Flink的分布式系统架构设计、流计算API设计、时间处理、状态管理等核心技术的原理和实现的著作。 它面向Flink的初学者,内容沿着基础知识、实际问题和解决方案这条主线展,不仅层层剖析了Flink学习中的重和难,而且还通过大量案例展示了如何快速获得工程化实践能力。 全书共11章,主要内容如下: (1)Flink基础知识(第1、2章) 主要介绍了Flink的定位、核心特性、API分类,演示了如何搭建Flink作业的基础环境、如何创建一个Flink项目以及如何发门应用程序WordCount,并结合该应用程序说明了常见Flink作业的骨架结构。 (2)Flink分布式架构及核心概念(第3章) 主要内容包括Flink作业的运行时架构、部署模式、资源提供框架,以及发 Flink作业时涉及的核心概念,对于后续学习Flink DataStream API和Flink SQL API很有帮助。 (3)Flink DataStream API(第4~6章) 讲解了Flink DataStream API的核心知识,包括执行环境、数据源、数据简单转换、数据分组与聚合、数据汇等,并讲解了Flink DataStream API中的时间语义、时间窗口、有状态计算和检查这四大“王*牌武器”的由来与实现原理。 (4)Flink有状态流处理API(第7章) Flink DataStream API不能优雅地解决窗口使用不灵活和分流成本高这两个问题,于是Flink提供了有状态流处理API。本章主要讲解了Flink有状态流处理API解决上述两个问题的方法。 (5)Flink Table API与SQL API(第8~11章) Flink Table API和Flink SQL API的底层原理相同,可以相互转换,但Flink SQL API更为简单和常用。这4章分别介绍了Flink Table API、Flink SQL API 的功能,以及使用SQL实现流处理的核心技术,结合大量代码示例着重介绍了Flink SQL API的语法、函数、参数配置及性能优化方法。
ToB产品之美:SaaS产品的构建、打磨与商业化
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内容简介 这是一本从基础、构建、磨、商业化4个维度系统讲解SaaS产品的设计和运营的著作,它能指导读者造出质量优良、用户满意度高、市场竞争力强的SaaS产品,从而更好地把握SaaS市场的发展趋势和商业机会。 本书的系统性、实用性和实操性极强,读完本书,将有以下5个方面的收获。 1.SaaS产品基础知识(第1~5章) 包括SaaS产品的重要概念、行业洞察、赛道选择、市场分析、客户画像、组织结构、企业架构、产品架构、产品规划、需求分析和需求推演等重要知识,能帮助读者全面了解SaaS产品,是行SaaS产品构建、磨、商业化的前提。 2.SaaS产品构建方法(第6~10章) 系统讲解SaaS产品的体系化构建,包括客户体系、安全体系、数据体系、功能体系、产品页面与交互设计。以结构化的视角,提炼出SaaS产品的重要构成体系,帮助读者高效完成SaaS产品的构建。 3.SaaS产品磨方法(第11~15章) 从更高的维度介绍了SaaS产品磨的指导思想、SaaS产品标准化与个性化的博弈、SaaS产品的可配置性、SaaS产品的生态化与集成、SaaS的平台化与PaaS,可以帮助读者更好地提升SaaS产品的价值。 4.SaaS产品商业化(第16~17章) 重讲解了SaaS产品的商业化特、商业模式、定价策略、SaaS推广销售、实施与客户成功等内容。商业化是SaaS产品的归宿,产品经理是实现产品商业化的重要推动者。 5.SaaS产品经理能力模型与底层思维(第18~19) 包括SaaS产品经理应该具备的需求处理能力、决策能力、软实力,以及面对象思维、矩阵思维、系统思维、抽象思维、模型思维等,可以帮助产品经理成就产品的价值及其自身的价值。
一本书讲透数据资产化:数据资产确权、入表、评估、管理与变现
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这是一部能帮助读者系统构建数据资产化理论框架并掌握数据资产化全路实践方法的著作,它将帮助读者完成对数据资产的认知升级与实践突破。它立足于国家政策,融合理论方法与实务操作,不仅适合零基础读者快速建立认知体系,也可作为企业推数据资产化工作的参考指南。 本书着眼于数据从资源到资产再到价值实现的全过程,深剖析了数据资产化的重要内涵,创性地提出数据资产战略管理模型,系统阐述数据资产全过程管理的关键环节,细致梳理数据资产的商业模式与价值实现路径,为企业建立数据资产管理体系与发利用模式提供了系统思路,获得来自政府机构、学术界与业界多位专家的高度评价与联合推荐。 全书共15章,围绕数据资产理论框架、形成机制、管理体系、价值实现等四方面展: 第一部分 基本框架(第1~3章) 深分析数据资产化的概念内涵、发展条件、面临的挑战及应对方案,为读者提供理解和展数据资产化工作的理论支,并全景展示数据资产化的丰富内涵。 第二部分 数据资产形成(第4~7章) 从企业战略规划和国家制度要求两方面解析数据资产的形成机制,既详细阐述企业数据资产战略管理模型的构成与应用方法,亦全面说明数据资产确认、登记和表环节的制度要求、理论体系和操作流程。 第三部分 数据资产管理(第8~11章) 系统搭建涵盖数据资产质量评价、价值评估、使用管理、安全管理在内的数据资产管理体系,阐明数据资产管理体系为数据资产稳定运营与风险防控提供的基础保障作用。 第四部分 数据资产变现(第12~15章) 全面剖析数据资产的商业模式、价值实现路径和发利用模式,并讨论数据资产化的发展前景,为读者提供数据资产化的全景指南。

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