这是一本用精益思想指导企业进行以数据为核心的数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。
作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据使用深度融合，总结了一套从务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、精益数字化转型共创工作坊，从认知到实践、从工具到方法，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。
本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。
（1）精益数据宣言
包含精益数据的价值观和和精益数据生产的的10条原则，这是精益数据方法的纲领。
（2）精益数字化企业
详细讲解了数字化企业如何构建6大能力：精益数据战略、精益数据产品、精益数据治理、数据协同创新、数据中台、数据驱动的组织文化，给出了详细的操作指引。
（3）精益数字化转型路径
主要讲解了精益数字化转型需要的6项能力、精益数字化转型花瓣模型以及精益数字化转型实施三步法。
（4）精益数据共创工作坊
创造性地将桌游、卡牌与数字化转型融合在一起，发明了卡牌式数字化转型剧本杀，以10类卡牌为工具，帮助企业梳理出有价值的业务场景，让业务人员和技术人员沉浸式共创，产出业务目标、数据资产蓝图、数字技术蓝图、转型路线规划、项目清单和保障措施。
本书不仅在方法论角度有独创性和系统性，而且非常注重实操，深度剖析了Netflix、富国银行等国际知名企业以及作者深度主导和参与的国内大型多元化集团的数字化转型案例。
国际头部咨询公司亚太区副总裁兼首席数据创新官20余年经验总结
50余位各行业专家高度评价并推荐
融合Netflix、富国银行、字节跳动、阿里、Thoughtworks等企业案例和从业经验，
用精益思想解构数据驱动的数字化转型的战略、方法、路径和实操指南
独创精益数据方法论和精益数据共创工作坊，手把手指导企业探索、识别业务场景，构建数据驱动的业务
数字化
国际头部咨询公司亚太区副总裁兼首席数据创新官20余年经验总结
50余位各行业专家高度评价并推荐
融合Netflix、富国银行、字节跳动、阿里、Thoughtworks等企业案例和从业经验，
用精益思想解构数据驱动的数字化转型的战略、方法、路径和实操指南
独创精益数据方法论和精益数据共创工作坊，手把手指导企业探索、识别业务场景，构建数据驱动的业务
史凯 著：史凯
资深数字化转型专家，大数据专家、人工智能专家，某国际头部咨询公司亚太区副总裁，亚太区首席数据创新官，有超过20年的企业信息化架构、数字化转型经验。先后就职于IBM、埃森哲、EMC、Thoughtworks、阿里云等国内外龙头企业，曾担任EMC中国区咨询总监、Thoughtworks中国区数据智能总经理、阿里云中国区咨询总经理。
数据驱动的数字化转型倡导者和布道师，精益数据方法论创始人，精益数据共创工作坊发明人（卡牌式数字化转型剧本杀），在企业数字化转型方面有着丰富的实施经验，曾为众多企业提供数字化转型规划、实施、培训、运营和落地服务，服务客户覆盖金融、汽车、零售、保险、制造、交通、供应链等行业及政府机构。
行业内知名的KOL，一直致力于数字化转型方面的布道工作，曾获得“国际 DataIQ最有影响力数据赋能者100人”（国内仅一人）和“2019中国企业数字化领军人物”称号；信通院CCSA TC601大数据技术标准推进委员会专家、中国软件协会CIO分会专家委员、中关村大数据产业联盟数字化转型专委会主任、数字产业创新研究中心副主席，阿里巴巴麒麟布道师、腾讯云TVP；公众号“凯哥讲故事”作者，原创专业技术文章100余篇，多篇数据相关的文章阅读量超过10万人次。
目录
目录 9
（已完结）第一章 数据驱动数字化转型 11
题记 11
1.1 数字化转型的本质 12
1.1.1 数字化转型的三大原动力 12
1.1.2 数字化转型的底层逻辑 33
1.1.3 数字化与信息化的四大区别 41
1.1.4 大型企业数字化转型的四大趋势 48
小结 54
1.2 数据驱动的数字化转型 54
1.2.1 数据的前世今生 54
1.2.2 从流程驱动到数据驱动 57
1.2.3 成为数据驱动的企业的收益 68
小结 69
第二章 精益数据方法 70
题记 70
2.1 精益数据方法论的起源 70
2.1.1 企业利用数据的六大挑战 70
2.1.2 精益思想的前世今生 79
2.1.3 精益思想的五大原则 81
2.1.4 其他相关的理论指导 88
2.2 精益数据方法 93
2.2.1 从精益生产到精益软件开发 93
2.2.2 精益数据方法是什么 98
2.2.3 精益数据方法提升企业八大数据能力 100
2.2.4 精益数据方法的六个原则 104
2.2.5 精益数字化企业 106
小结 109
第三章 精益数据战略 110
题记 110
3.1 价值驱动的精益数据战略 111
3.1.1 传统数据管理（EIM）的局限 111
3.1.2 新技术掀起数据战略的新篇章 113
3.1.3 精益数据战略的五大模块 113
3.2 典型案例 113
3.2.1 富国银行的数据转型之旅 113
3.2.2 富国银行的数据战略 115
3.2.3 构建现代化数据平台 118
小结 124
第四章 精益数据产品 125
题记 125
4.1 以用户为中心的数据产品 125
4.1.1 数据产品的定义 125
4.1.2 数据产品的分类 131
4.1.3 精益数据产品画布 134
4.1.4 场景驱动的数据产品 137
4.2 典型数据产品的商业模式和业务场景 144
4.2.1 四种主流数据产品商业模式 144
4.2.2 八种经典数据智能场景群 145
4.3 精益数据产品交付方法（LDPD） 150
4.3.1 企业数据产品开发现状分析 150
4.3.2 交付数据产品的挑战与应对 150
4.3.3 精益数据产品交付方法（LDPD） 151
4.4 企业级数据创新平台 153
4.4.1 企业级数据创新平台 153
4.4.2 企业级数据创新平台的用户分析和关键成功因素 159
4.4.3 企业级数据创新平台的典型功能架构 163
4.5 案例剖析：Netflix的数据智能产品 163
4.4.1 数据驱动的用户体验 164
4.4.2 数据驱动的内容生产 168
4.4.3 数据驱动的运营优化 168
小结 168
第五章 精益数据治理 169
题记 169
5.1 传统数据治理之殇 169
5.1.1 数据治理的前世今生 169
5.1.2 数字化时代数据治理面临的挑战 171
5.1.3 新数据生产需要新的数据治理体系 171
5.2 精益数据治理 184
5.2.1 精益数据治理全景 184
5.2.2 精益数据治理的七项指导原则 184
5.2.3 数据质量问题的本质源自七种浪费 187
过度生产 187
库存浪费 188
运输的浪费 190
动作的浪费 191
加工的浪费 192
不良的浪费 192
等待的浪费 193
5.4 精益数据治理的实施方法 194
4.4.1 探索调研与评估 194
4.5.2 体系设计规划与应用验证 194
4.4.3 体系构建反馈和优化 194
4.4.4 组织体系保障 194
5.5 企业级数据目录 194
4.5.1 企业数据目录的重要性及价值 195
4.5.2 主动元数据管理 196
4.5.3 企业数据目录的主要模块 198
4.5.4 主流数据目录产品介绍 199
小结 199
第六章 精益协同创新 200
题记 200
6.1 企业数据全链路协作蓝图 200
6.1.1 企业数据协作的问题 200
6.1.2 典型的数据协作流程 200
6.1.3 数据团队协作4大原则 200
6.1.4 精益数据协同蓝图：从数据到价值 202
6.2 企业级数据门户 202
6.2.1 企业数据门户的业务需求 202
6.2.3 企业数据门户的核心组件 209
6.2.4 企业数据门户的运营 211
6.3 业界经典数据门户案例 211
6.3.1 Netflix大数据门户 211
6.3.2 Netflix大数据门户七大成功要素 213
小结 216
第七章 精益数据中台 217
题记 217
7.1 数据中台的前世今生 217
7.1.1 数据生产利用的四个阶段 217
7.2 精益数据中台 226
7.2.2 精益数据中台能力矩阵 227
7.2.3 数据中台三大业务能力 231
7.2.4 B2.业务价值的探索和挖掘 233
7.2.5 B3.数据产品的构建和发布 233
7.2.4 数据中台三大管理能力 233
7.2.6 M1.共享和协作 233
7.2.7 M2.管理和治理 234
7.2.8 M3.运营和运维 234
7.3 数据基础架构新范式-Data Mesh 234
7.3.1 ETL是数据生产的核心供应链 234
7.3.2 ETL的三个阶段 236
7.3.3 ETL的大发展趋势 236
7.4 数据中台的自动化底座-DataOps 237
7.4.1 DataOps是什么 237
7.4.2 DataOps的收益 244
7.4 精益数据方法打造企业级数据中台 260
小结 260
7.4.1 以用户价值为核心 260
7.4.2 从价值场景出发而不是从数据现状出发 260
7.4.3 选择适合你的数据中台技术 260
7.4.4 打造全自动的数据价值流 260
7.4.5 建设全链路的协同平台 260
7.4.6 切片式建设精益数据中台 260
第八章 精益数据组织 261
题记 261
8.1 数据驱动的企业文化 261
8.1.1 数字化时代组织形式的四大变化 261
8.1.2 数据驱动的企业文化的八个体现 262
8.1.3 打造数据驱动的企业文化的X个步骤 266
小结 266
8.2数字化人才体系 266
8.2.1 企业数字化人才体系 266
8.2.2 数据团队能力全景图 266
8.2.3 企业典型数据类岗位全景图 268
8.3 典型案例 282
8.3.1 富国银行的数据团队 282
8.3.2 Netflix的数据团队 284
第九章 精益数据方法指导企业数字化转型 289
题记 289
9.1 精益数据转型方法（Lean Data Transform Method） 289
9.1.1 企业数据利用的三个阶段 289
9.1.1 精益数据转型方法的I7模型 301
9.1.2 精益数据转型方法 305
9.2 规划阶段 309
9.2.1 探索场景 309
9.2.2 高阶评估分析 310
9.2.3 蓝图架构设计 310
9.2.4 路线规划设计 311
9.3 启动阶段：定义（Define） 311
9.3.1 启动准备 311
9.3.2 数据应用类产品启动 311
9.4 交付及运营阶段：（Delivery-Perfection） 326
9.4.1 326
9.4.2 326
9.4.3 326
（已完结）第十章 精益数据共创工作坊 327
10.1 精益数据共创工作坊介绍 328
10.1.1 传统调研规划的六大现状和应对 328
10.1.2 精益数据共创工作坊简介 335
10.1.3 精益数据卡牌介绍 344
10.2 精益数据共创工作坊：准备和引导 355
10.2.1 LDCW-P11 企业高层访谈调研 356
10.2.2 LDCW-P12 业务现状高阶访谈调研 358
10.2.3 LDCW-P13 信息化高阶现状摸底 360
10.2.4 LDCW-P14 信息化能力高阶调研 362
10.2.5 LDCW-P15 共创工作坊产出物／议程/分组/卡牌设计 364
10.2.6 LDCW-P16 培训材料准备 369
10.2.7 LDCW-P2 精益数据共创工作坊之二、引导篇 371
10.3 精益数据共创工作坊：共创 375
10.3.1 LDCW-P21 数字化转型目标共创 376
10.3.2 LDCW-P22 企业数据资产蓝图共创 379
10.3.3 LDCW-P23 企业数字化生产力蓝图共创 386
10.3.4 LDCW-P24 数字化转型价值场景共创 390
10.3.5 LDCW-P25 痛点价值及转型资源共创 395
10.4 精益数据共创工作坊：规划 399
10.4.1 LDCW-P31 数字化转型路线设计 399
10.4.2 LDCW-P32 价值场景排序归类 405
10.4.3 LDCW-P33 数字化转型项目清单梳理 411
10.4.4 LDCW-P34 配套举措共创 415
10.4.5 LDCW-P35 共创工作坊结坊汇报 418
