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| 編輯推薦： |
继《决战大数据》《数据的本质》之后，阿里巴巴前副总裁、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉全新力作！
《数循环》是企业数据化转型的必读之作，更是人人都值得一读的数据战略指南。在大数据时代，我们需要一种全新的思维方式，对于企业来说，则需要一种全新的数据战略，而且这远比数据资源及任何算法都更重要。车品觉先生在本书中首创地提出了数循环的数字化转型框架，并给出了数据战略、数据治理、数据中台等三大解决方案，这将有助于企业重塑商业逻辑，应对数字化转型过程中所面临的一系列挑战，进而促进数据要素的有效循环流动，最终赢得数字化转型的时代红利。
红杉资本全球执行合伙人沈南鹏，国家信息中心原党委书记、常务副主任，国家十三五规划专家委秘书长杜平，清华大学经济管理学院党委书记兼副院长、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波，中国互联网协会副理事长曾宇，微众银行副行长兼首席信息官马智涛等鼎力推荐。
湛庐文化出品。
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| 內容簡介： |
为什么你功地拥有很多数据还是无法成做到数字化转型？为什么你有了数字化转型的优秀团队乃至所有技术依然会失败？因为在数据量极大丰富的时代，拥有越多数据并不一定会拥有更有竞争力的未来。因为未来的竞争核心，本质上是关于数据治理能力的竞争，而非管理能力以及技术的竞争。
继畅销书《决战大数据》《数据的本质》之后，阿里巴巴前副总裁，红杉资本中国基金专家合伙人车品觉再度推出新作。《数循环》一书将从数据战略的本质开始讲起，引出数据治理的通用法则以及数据中台的构建模型，帮助企业更好地做好数字化转型，真正实现企业的数字化变革。
如果说《决战大数据》是帮助企业玩转大数据 人工智能时代的上半场，《数据的本质》是帮助企业玩转大数据 人工智能时代的下半场，那么《数循环》就是帮助企业决胜终场的寻宝图。
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| 關於作者： |
车品觉
阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长。阿里巴巴集团前副总裁，阿里数据委员会首任会长。现担任红杉资本中国基金专家合伙人，并任职阿里巴巴商学院特聘讲座教授暨学术委员会委员，是中国信息社会50人论坛成员。20152017年，担任全国信息标准委员会大数据标准工作小组副组长，为国家大数据的标准化做总体规划，长期参与在政府干部及公营机构培训工作中。从2016年至今，曾先后作为大数据顾问专家服务于北京市经信委、上海巿经信委、贵阳市政府，工作方向包括智慧城市顶层设计、公共数据开放、数据流通共享及数据治理等。
中国数据化思考先行者，拥有十几年丰富的数据实战经验，致力于帮助企业进行数字化转型，并在实践中形成了独到的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有着独到的见解。2014年，所领导的阿里数据团队获得中国最佳信息化团队奖；2017年，被国家信息中心评为中国十大最具影响力大数据企业家之一；2018年，荣获中囯大数据科技领军人奖。
曾于欧洲工商管理学院及清华大学经济管理学院进修。多年来致力于数字化转型的研究，著有畅销书《决战大数据》及《数据的本质》，译有《数据驱动的智能城市》。
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| 目錄：
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推荐序1 数循环，一种全新的思维方式
杜平
国家信息中心原党委书记、常务副主任
国家十三五规划专家委秘书长
推荐序2 数据要素视角下的数字化转型
马智涛
微众银行副行长兼首席信息官
引言 敏捷转型，从以用促通到以通促用
01 谁能早一步用好数循环， 谁就能最先赢得数字化转型的红利
数字化转型不全是技术活
数据战略、数据治理、数据中台，构建持续型数循环的 必经之路
堵、独、慢、漏，数据战略落地的四大阻力
数据治理精髓，切忌用短期解决方案解决系统问题
组织架构与配套激励机制，做好数据中台的前提
共享共创，提升数据中台的巅峰价值
数据思维数字化转型是一个从错误中学习的过程
第一部分 数据战略缺位，只会局部胜而全局败
02 打通内外视角，构建全局化的数据战略
最致命：数字智能时代，企业数据战略缺位
最本质：企业数字化转型的战略之道
终局思维：企业数据战略必须基于业务战略
战略性数据是企业数据战略的前提
从外到内和从内到外，两个视角缺一不可
数据思维从无用能用有用好用的数据中， 建立城市的领导驾驶舱
03 做到上下一体，让数据战略真正落地
数据战略必不可少的四大抓手
数据驱动如何运作
建立数据驱动的企业组织架构
数据思维数字化转型切入点 = 痛点解决后的影响力 解决痛点的概率
第二部分 数据治理66矩阵，学会挖掘数据所有对的价值
04 做好数据盘点，才能做对数据治理
结构化数据：企业中最容易搜索和组织的数据
非结构化数据：很难搜索、管理与分析的数据
半结构化数据：不符合关系数据库预期的结构数据
盘点数据资产是治理的抓手
做好数据资产盘点，实现数字化的第一步
数据思维数据唾手可得，也可能会是最大的负担
05 布局6大模块，打造数据治理路线图
模块1 数据获取：最重要而又最容易被忽略的环节之一
模块2 数据同步处理：数据质控前置
模块3 数据部署：有序和结构化的分类组织
模块4 数据使用：从看到用必经的4个阶段
模块5 数据共享：打开再创新的窗口
模块6 数据重复使用、销毁、归档，晚不如早
数据思维大数据不能包治百病
06 掌握6大通关要素， 避免数据过度治理
关键要素1 数据目的和价值：为什么需要数据，需要 什么数据
关键要素2 数据所有权，是对数据分发、获取和使用 的控制
关键要素3 数据安全性：只要转移数据，就可能有安 全隐患
关键要素4 数据隐私权：匿名数据的安全性变得越来 越重要
关键要素5 无质量不数据：资产化有助于价值的 穿透
关键要素6 公众认知：缺乏信任是问题的根源
解决棋盘矩阵的痛点，真正以通促用
数据思维智能构建是数据信息知识智能决策 的闭环
07 遵从3大阶段，将数循环框架推至全局
阶段1收拢期：敢于反地心引力
阶段2基础治理期：围绕数据生命周期，逐步落实
阶段3架构成型期：数据中台的优质产出
数据思维数字化转型全局化前必须跨越的3大陷阱
第三部分 建立数据中台，真正让数循环创造价值
08 企业中台，让隔阂的数据流动起来
数据中台建设刻不容缓
连接和共享是数据中台的核心
数据治理是数据中台的起点
数据服务促进快速创新
企业中台的黄金法则
完善相应的组织架构与配套的激励机制
数据思维沉淀共性，让商业走向敏捷
09 数据专区，建立共创共享的社会生态
数字经济时代早已悄然来临
数据专区是探索双轨循环的最佳试验田
数据专区正悄然以各种形态引发热议
数据专区建设框架的5个要素
区内区外的思考，决定数据流动下产生价值的潜力
数据思维大型跨国企业的数字化转型，成功与否在于全员是否具备数据思维
结语 从科技伦理、信息伦理到数据伦理，让数据持续循环的关键
附录1美国大数据的发展源于开放意识
附录2 中国大数据发展的黄金10年
附录3 沙盒模式的全球格局探索
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| 內容試閱：
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数循环，一种全新的思维方式
杜平
国家信息中心原党委书记、常务副主任
国家十三五规划专家委秘书长
从技术层面和供给侧角度看，我完全不是互联网圈里人，也谈不上是数据技术圈里人。但机缘巧合的是，9年前我调入新的工作岗位，我的主要工作则与上述两个领域紧密相关。因此，既有工作职责所在，也是个人兴趣使然，我也就一步一步地走进这两个领域，也就是现在常说的网络安全与信息化领域。当然，我的职责主要还是从需求层面介入，并且主要是考虑如何运用互联网和数据技术拓展新的电子政务应用场景，以及如何安全有效地运用数字化技术探索出实现政府机构的数字化转型所必需的技术方案及其路径。在这一过程中，我亲历了大数据从概念引入到现实应用、从业界探索到形成国家战略及规划、从数据要素化实践到数字中国建设全面展开，这种种变化都显现出我国基于数据使用价值和价值实现的数字经济和数字社会已经到来。
十分幸运的是，我在推进所履职机构与我国企业界和大学开展相关合作的过程中（如华为、中兴、东华、神州数码、深信服、阿里云、腾讯云、百度、清华大学、成都电子科技大学、深圳大学等），以及在参加一些专业论坛和高端峰会的过程中，陆续遇见并结识了一批十分敬业、特别专业且负有盛名的行家里手和国际大师级人物，我从他们身上受益良多并且始终怀有敬意和谢意。其中，本书作者车品觉先生就是我在大数据领域结识的老师之一。车老师特别令人佩服的是，他既担任过国际著名企业主管大数据业务的技术专家，也在国际著名的专业风险投资机构负责涉及大数据业务的投资咨询，还在诸多地方政府和著名企业中担任大数据领域的咨询顾问，涉及产学研用金的经历十分丰富。更加难能可贵的是，他数年如一日地精心梳理其工作和学习心得，陆续完成了三本代表性专著，身体力行地竭诚为我国大数据的发展献计献策。
研读本书后，我深深感到，本书与车老师的前两本专著《决战大数据》和《数据的本质》相比至少具有三个方面的特色。
第一，本书的立论基础是循环论和系统论，初步揭示了数循环理论框架和逻辑体系，这不仅具有理论价值，更具有实践意义。天生万物，周而复始，生生不息，这是不以人的主观意志为转移的客观规律。数据作为基于人类行为而生成的新的要素资源，从数据的生成到数据的应用，再到应用中持续生成新的数据，继而进入新的数据应用阶段，这也是一个循环往复的规律。当然，由于数据的生成就是源于现代社会对人类的各种行为的电子记录以及人们对数据反复加工利用的电子留痕，因此，人们的主观意志可以对数循环的范围、深度、进程、效果等产生重大影响。但是，这仍然不能从根本上改变这样一个客观规律，即数据的要素化、资产化和资本化只能在持续循环中才能得以实现。对此问题，作者在书中给予了明确的论述：行动产生数据，数据发现规律，规律帮助决策，决策指导行动，周而复始，不失其行的循环往复规律，这是有深刻现实意义的。在当今时代，任何一家企业或早或晚、或快或慢，都必须融入数字化时代，应用数字化技术。所以，本书多次指出，企业在决定进行数字化转型伊始，就需要牢固树立数循环的数据战略和系统思维，其后启动的行动计划才不至于走弯路，甚至是以失败告终。这话听起来简单，但真正要形成企业领导层以及部门管理层和全体员工的思维习惯和自觉意识，还有很长的一段路程，也还要付出艰辛的努力。我相信，这是作者十余年来持续研究和不断实践的过程中，所深切感受到的许多企业数字化转型不成功或者没有达到预期目标的一个重要原因。
第二，本书注重研究事物间的递进关系和关联关系，即围绕数据战略、数据治理和数据中台三个关键部分来阐述一体化的逻辑。这样的叙事主线，既突出了重点又照顾到了全局，既指出各个部分功能效用的相对独立性又强调前后衔接递进的协同效应，这有利于企业家们进行总体思考并统筹把握企业数字化转型的工作。比如，通过深刻分析企业数字化中的种种思维误区、认知偏差，以及影响数据战略落地的堵、独、慢、漏四大现实阻力，再来强调数据战略的重要性就可以更好地让组织成员接受。
在数据治理方面，作者通过运用一些现实事例分析，得出了一些鲜明的结论，如关于持续性数据治理重于数据资源直接利用；关于数据质量治理需优于数据数量获取；关于制定企业数据战略是基于业务战略；关于数据治理应先于数据中台全面建设；关于定义数据产权要前置于数据流通交易；关于数据质量和数据安全性须贯穿于整个数据生命周期及其大循环；等等。这些结论都给人以启发，引发人共鸣。
关于数据中台，作者提出了自己的看法：从宏观角度看，数据中台是一种全新的思维方式，是一种推动处于同一数据生命周期内的数据进行聚合、治理、应用所衍生的管理和技术框架。从狭义角度看，数据中台是一种以数据为核心的技术与营运架构，其核心是解决数据内外连接能力和数据共享服务能力不足的问题。我的看法是，这具有普遍适用的价值，且很有道理。因为有太多的企业和机构，其内部各部门信息系统隔离、数据不通、网络不快捷、业务不协同，还存在由各类业绩考核评价引发的各立山头、各自为政、各求自保等管理思维偏差。因此，通过数据中台建设促进数据战略及数字化管理理念落地，同时推动数据流按照数据治理目标实现畅通共享和关联互补，最终实现数循环所定义的企业组织架构和管理体制变革、企业数字化技术升级和企业数据要素化、资产化的新增商业价值，这就是数据中台的重大现实意义。当然，对于数以万计也需要进行数字化转型的中小企业而言，是否需要建设数据中台？若不必自建，那么如何获得数据中台所带来的好处？这些问题都值得进一步研究。
第三，本书通篇都体现了方法论导向和操作性解决方案指引的功用，从某种程度上讲，甚至可以归为能够有效启发并指导企业数字化转型的工具书。在国家明文确立大数据国家战略和数字中国建设目标的大背景下，企业数字化转型急需进入实质性的全面展开阶段。但是，企业数字化转型所面临的问题繁多，企业家如何决策起步？起步后如何少走弯路？在推进企业的数字化转型的过程中需要特别注意的关键点有哪些？除了必须考虑观念、意识、共识以及政策环境等因素外，如何从提高针对性和可操作性的要求，找到企业进行数字化转型需遵循的一般规律，是更加迫切的，如总体框架及其路线图、主要程序、关联分工、基本规则、技术架构、注意事项等，这些也是大量期待进行数字化转型但又十分迷茫的企业特别想了解、借鉴的有效做法。
在我看来，本书以用数据和养数据之间的循环往复为主线，指出了许多可借鉴、可操作的合规方法。比如，完整的数循环示意图、三阶段及其八步法、数据治理66矩阵、数据信息知识智能决策闭环、数据专区建设 5 要素，以及阿里、京东等数字化转型先行企业的有关案例等，这些都非常值得当今的企业家们参考。
数据要素视角下的数字化转型
马智涛
微众银行副行长兼首席信息官
近年来，以移动互联网、人工智能、区块链、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，并逐渐推动各行各业走向数字化和智能化。2020年初新冠肺炎疫情暴发之后，全球的数字化进程进一步加速，数字化转型也成为全球企业高管们迫切希望实现的战略目标。
然而，转型之路向来不易。尽管不少企业已经大幅提升了线上服务的占比，甚至已获取了大量数据，但仍然难以实现让商业模式、业务流程、企业架构、技术架构等发生全方位的数字化变革。同时，企业面临的转型阻力和挑战也来自四面八方，例如，在战略上，虽有全局的数据战略，但却难以落地执行；在管理上，难以靠数据支撑经营决策；在业务上，难以打破业务边界与数据壁垒，连接更加多元化的数据；在服务上，难以实现有效的数据驱动，挖掘用户的差异化需求、提供差异化定价和精准服务、提升用户体验等；在技术上，数据来源及传输的可信度难以保障、数据源之间形成孤岛而难以治理、数据提供方和使用方不易协同发挥数据的聚合价值，而且在数据隐私和安全保护方面也有所欠缺。
时至今日，数据要素成为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列的生产要素已是社会各界的广泛共识。同时，如何充分发挥数据对其他要素效率的倍增作用，加强培育发展数据要素市场，使数据成为推动经济高质量发展的新动能，现已成为各行各业普遍关切的议题。从这个视角来看，数字化转型的实质就是要围绕数据生产要素重构企业边界、重塑组织架构，打造适应新的生产要素的企业核心竞争力，从而解放数据生产力，最大限度地挖掘和发挥数据要素的价值。
在这个时代背景之下，《数循环》应时而生且意义重大。车品觉先生在本书中首创地提出了数循环的数字化转型框架，并给出了数据战略、数据治理、数据中台等三大解决方案，这将有助于企业重塑商业逻辑，应对数字化转型过程中所面临的一系列挑战，进而促进数据要素的有效循环流动，赢得数字化转型的时代红利。
令人耳目一新的是，车品觉先生提出了贯穿数据全生命周期的66 矩阵数据治理框架，清晰地阐明了应如何在数据获取、同步处理、部署（整合、存储与建模）、使用、共享、归档等六个阶段中，充分满足数据的使用目的、数据所有权、数据安全性、数据隐私权、数据标准与质量、公众认知等六个维度的要求。巧合的是，这套框架与微众银行近来的思考和实践也有着诸多相通之处，也给我们带来了很多思维上的碰撞与启发。我认为，当生产要素满足不了生产力提升的要求时，合适的基础设施就有可能发挥重要作用。因此我们在 2020 年也以打造数据新基建为目标，依托人工智能、区块链、云计算、大数据等科学技术，面向数据要素的安全存储、可信传输、协同生产等三大核心诉求提出了相应的解决方案，借此促进数据生产力的解放，推动新型分布式商业模式的实现。
除了技术基础设施和数据治理框架之外，组织架构和企业文化的适配也是数字化转型的重要抓手之一。仍以银行业为例，过去银行服务偏向于以网点为中心，业务边界较为受限，且自上而下的组织管理架构使得战略从决策到执行过于严谨，预留的自由试错的空间因此变小，进而导致创新能力不足。以上这些因素都在一定程度上阻碍了银行数字化转型的步伐，也不利于银行对数据这一新型生产要素的养与用。因此，对于企业而言，更好的数字化转型路径应是拥抱开放，跳出原有的组织边界定义企业边界的封闭思维，找准定位和明确优势，将自身的资源和能力嵌入一个合适的生态系统中，共同促进企业对数据的有效获取以及数据的流动，从而与其他产业和企业实现共赢。同时，企业还应构建富有弹性的敏捷组织，打造快速迭代的敏捷机制，提升企业使用数据的 效率，以提升企业面对不确定性的应变能力。
作者在本书中同样对以上问题做出了深入的思考与剖析，强调数字化转型需要企业加强与外部数据的全域连接能力，实现从技术变革到管理变革，敢于试错与不断迭代，并应加强以数据为支撑的敏捷应变能力等。
综上所述，本书凝聚了众多经实践检验过的商业智慧，它们是企业在数字化转型过程中不可或缺的指引，值得每一位有志于探索数字化转型、发展数字经济的从业人员细细阅读、思考与借鉴。
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