作者：[美] 托马斯·达文波特 等；出版日期：2018年3月

在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。全球商业思想家托马斯·达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著，本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型，并用各种案例进行了详细的解读，帮助企业稳步构建数据分析能力，释放企业中的数据潜力；用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。

内容框架如下

前言 数据力，未来企业的核心竞争力

引言 未经检视的决策是不值得做出的

第1部分 DELTA 模型，5 要素重塑组织竞争力

01 D高质量、无间断的数据闭环

• 数据立方体
• 独特的数据，独特的数据战略
• 业务需求驱动数据融合
• 数据并非一定要无缺陷
• 能被访问的数据，才是好数据
• 数据隐私，让数据懂你但不认识你
• 至关重要的数据监管
• 数据公司的5 大阶段
• 可以跳过或加速的阶段

02 E 建立大数据战略，打破企业信息孤岛

• 企业级视角
• 搭建一个好平台
• 从企业级视角管理数据分析师
• 重新定位企业

03 L 不只是CEO，人人都要有数据领导力

• 数据领导力5 大元素
• 不同阶段的领导力

04 T 数据落地，跳出你所在的行业看世界

• 发现转瞬即逝的机遇
• 进行系统性的盘点
• 设定你的目标
• 五段企业的进化路线图

05 A 数据分析师，未来稀缺的人才

• 4 类分析师，好决策的灵魂
• 要精通数据，更要精通“人”
• 全情投入的驱动力
• 如何激励与留住数据分析师
• 高效能的分析师组织架构
• 将数据分析师作为战略来管理
• 分析师的工作分配
• 分析师管理5 阶段

第2部分 实践数据力，成为智能商业竞先者

06 让数据分析与业务流程高度融合

• 手工分析，还是工业化分析
• 三种类型的决策
• 分析型业务流程的好处
• 嵌入核心业务
• 4个步骤，解决数据分析融入业务流程的难题
• IT基础架构，融合的核心
• 常见的7个障碍

07 营造自己的数据文化

• 数据文化，硬科学碰撞出的软要素
• 恩威并施
• 使用数据分析支持其他企业文化
• 重塑企业文化
• 发现障碍
• 竞争优势的进化

08 不断在变化中评估与修正

• 以评估推动创新
• 评估战略与商业模式
• 重新评估数据分析的目标
• 评估竞争对手
• 对客户和合作伙伴进行评估
• 评估技术、数据和信息
• 评估和管理模型

09 应对4 大挑战，破除数据化转型的障碍

• 寻找期初的切入点
• 组织并管理数据分析所需的资源
• 如何应对数据分析能力的供不应求
• 向数据分析型企业迈进

10 更好的决策，更好的结果

• 从直觉型决策到数据化决策
• 以流程的方式管理决策
• 数据化决策，并非通向成功的惟一之路