管理者的數(shù)字化認(rèn)知:AI領(lǐng)導(dǎo)力藍(lán)圖 [美]維杰·特拉 [美]斯科特·布林克 等
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- 作者:[美]維杰·特拉(Vijay Tella) [美]斯科特·布林克(Scott Brinker) [美]馬西莫·佩齊尼(Massimo Pezzini)
- 出版時間:2025/8/1
- ISBN:9787111785422
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:F272.7
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
在數(shù)字化時代,生成式人工智能(Generative AI)、低代碼/無代碼平臺、機器人流程自動化(RPA)等新技術(shù)不斷涌現(xiàn),深刻影響著企業(yè)的運作模式與管理方式。然而,面對如此劇烈的變革,許多管理者卻感到迷茫和不安。這種焦慮不僅源自于對新技術(shù)的陌生,更因為他們?nèi)狈σ惶紫到y(tǒng)化的數(shù)字化認(rèn)知和AI領(lǐng)導(dǎo)力。本書正是為了彌合這種認(rèn)知鴻溝而來的。本書從啟發(fā)性和實用性的角度闡述了如何建立企業(yè)管理者的數(shù)字化認(rèn)知,從而使企業(yè)具有敏捷性和適應(yīng)性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征,并以具體實例說明了管理者如何具備流程、增長和規(guī)模的AI思維,如何構(gòu)建平臺驅(qū)動型業(yè)務(wù)的企業(yè)架構(gòu),從而實現(xiàn)數(shù)字化運營模式下的AI生態(tài)系統(tǒng)。
顛覆性技術(shù)整合方法論:系統(tǒng)性解構(gòu)生成式A1、低代碼/無代碼平臺與RPA的技術(shù)協(xié)同邏輯,揭示其如何重構(gòu)企業(yè)敏捷性與適應(yīng)性基因,提供從技術(shù)焦慮到技術(shù)主導(dǎo)的認(rèn)知躍遷路徑。
在我從事IT行業(yè)超過45年的時間里,我在Gartner擔(dān)任分析師有25年的時間。在那期間,我對集成和數(shù)字化充滿了濃厚的興趣。很多年前,我花費數(shù)天將奧利維蒂(Olivetti)系統(tǒng)與IBM大型機連接起來。那次經(jīng)歷讓我意識到,使不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成起來,可以產(chǎn)生新的智慧,能夠帶來遠(yuǎn)超各部分獨立運行的業(yè)務(wù)效益。那時,我正幫助意大利的一個地方公共機構(gòu)建立和分析特別重要的業(yè)務(wù)流程項目。從那以后,我?guī)椭巳虺砂偕锨У慕M織,建立用數(shù)據(jù)智能實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的最佳方式。我對這一領(lǐng)域的深入關(guān)注讓我結(jié)識了Vijay,他是這一領(lǐng)域的開創(chuàng)者之一。作為 Gartner 的分析師,我密切關(guān)注Vijay在TIBCO、Oracle和Workato的創(chuàng)新,他將創(chuàng)業(yè)精神、業(yè)務(wù)洞察、行業(yè)前瞻、領(lǐng)導(dǎo)才能、開放認(rèn)知和自我管理完美結(jié)合。此外,我和Vijay在信息技術(shù)(IT)的角色和本質(zhì)上也有許多相同的觀點,這些觀點在本書中有所體現(xiàn)。我們知道現(xiàn)代的端到端業(yè)務(wù)模型需要通過人工智能進(jìn)行集成。數(shù)字化是目標(biāo),集成是手段。這本書從數(shù)字化的動機、驅(qū)動因素和收益的獨特視角,闡述組織應(yīng)建立數(shù)據(jù)管理體系,實現(xiàn)端到端的跨功能流程集成,從而提升整體效能,而不僅僅是對單個環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)字化。越來越多的組織正在啟動人工智能的項目,同時,越來越多的提供商也開始自稱為人工智能服務(wù)商。然而,人工智能越來越多地與全局優(yōu)化聯(lián)系在一起。例如,一些傳統(tǒng)上在技術(shù)集成領(lǐng)域已確立地位的供應(yīng)商,正在重新定位自己為人工智能服務(wù)的提供者。那么,你應(yīng)該如何看待人工智能與集成的概念呢?這兩個領(lǐng)域又是如何相互關(guān)聯(lián)的呢?在我看來,答案其實很簡單:它們是同一枚硬幣的兩面。沒有集成,就沒有真正的數(shù)字化;而數(shù)字化是集成的業(yè)務(wù)成果。1.什么是數(shù)字化在信息技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)字化通常指使用數(shù)據(jù)和人工智能等軟件技術(shù)來建立和執(zhí)行一系列條件驅(qū)動的明確步驟,這些步驟是完成業(yè)務(wù)任務(wù)(例如,發(fā)出采購訂單)或業(yè)務(wù)流程(例如,發(fā)起貸款申請)所必需的。數(shù)字化的目標(biāo)非常明確:顯著縮短執(zhí)行任務(wù)或流程所需的時間、減少人工操作、通過消除手動數(shù)據(jù)重新輸入來提高準(zhǔn)確性,以及實現(xiàn)對整個流程活動的跟蹤和報告。大多數(shù)IT應(yīng)用程序的初級階段聚焦自動化。例如,財務(wù)應(yīng)用的基本目標(biāo)是在總賬、應(yīng)收賬款、應(yīng)付賬款和財務(wù)結(jié)賬等環(huán)節(jié)實現(xiàn)任務(wù)和業(yè)務(wù)流程的自動化。因此,可以說,自組織購買第一套計算機系統(tǒng)或應(yīng)用程序開始,就啟動了自動化。這種經(jīng)典的自動化形式通常在單個組織單位內(nèi)部(例如,財務(wù)、人力資源、銷售、采購、供應(yīng)鏈和制造)實現(xiàn),并主要通過廣泛的應(yīng)用程序套件(例如ERP或CRM套件)完成。然而,多年來,組織一直在使用集成技術(shù),如企業(yè)服務(wù)總線(ESB)、數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)以及提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)工具,以實現(xiàn)跨不同應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)同步、處理和分析。當(dāng)下,大量的企業(yè)需要打破組織壁壘,實現(xiàn)跨職能業(yè)務(wù)流程的融合和整體數(shù)據(jù)的拉通共享,從而推動業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這需要新的方法,而以大模型為代表的人工智能技術(shù)能夠提供新的價值。為了追求業(yè)務(wù)敏捷性,有遠(yuǎn)見的企業(yè)高管希望通過整合多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù),并利用3D打印、無人機和工業(yè)機器人等實現(xiàn)端到端的流程優(yōu)化,他們還希望能夠以更加智慧、敏捷的方式輕松且迅速地重塑、擴展或修改這些流程,以應(yīng)對新的市場需求和業(yè)務(wù)變化,這正是數(shù)字化的核心目標(biāo)。為了支持業(yè)務(wù)敏捷性,每個企業(yè)都需要建立自己的數(shù)字化策略,從而使企業(yè)內(nèi)部員工、業(yè)務(wù)用戶以及潛在的業(yè)務(wù)伙伴能夠通過多種渠道(如網(wǎng)絡(luò)、移動設(shè)備、機器人等)參與人工智能大模型的構(gòu)建和運行。2.什么是集成在現(xiàn)代企業(yè)的IT架構(gòu)中,獨立設(shè)計的系統(tǒng)需要能夠協(xié)同工作,但這并非易事。這些系統(tǒng)在構(gòu)建方式、使用的技術(shù)、數(shù)據(jù)處理方式以及我們與它們交互的方式等方面往往存在不一致性。它們由不同的供應(yīng)商或開發(fā)團隊在不同的時間開發(fā),且在開發(fā)之初往往缺乏前期協(xié)調(diào)。因此,它們的數(shù)據(jù)模型、外部接口(無論是API還是事件)、交換格式、通信協(xié)議、技術(shù)平臺乃至數(shù)據(jù)語義往往大相徑庭。幸運的是,集成技術(shù)可用于連接不同的系統(tǒng),并通過調(diào)和它們在數(shù)據(jù)語義、外部接口和通信協(xié)議方面的差異來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。例如,集成使得現(xiàn)代基于云的銷售管理系統(tǒng)能夠與有40年歷史的本地部署ERP系統(tǒng)交換銷售數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)從訂單到現(xiàn)金(Leads To Cash,LTC)的業(yè)務(wù)流程。因此,在現(xiàn)代的端到端數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,需要借助數(shù)據(jù)集成和整合能力來協(xié)助和補充傳統(tǒng)的流程編排能力,這正是數(shù)據(jù)智能技術(shù)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要價值所在。如果沒有一個緊密對齊且連貫的數(shù)字化策略,數(shù)字化轉(zhuǎn)型就會出現(xiàn)斷檔,導(dǎo)致投入無法與價值相匹配,無法實現(xiàn)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層所期待的全局優(yōu)化,甚至退回到傳統(tǒng)的信息化建設(shè)階段。因此,組織的數(shù)字化和數(shù)據(jù)集成應(yīng)該像同一枚硬幣的兩面一樣,共同設(shè)計,這枚硬幣可比喻為管理者的數(shù)字化認(rèn)知。與分職能、分領(lǐng)域進(jìn)行的信息化策略相比,建立統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)字化策略在業(yè)務(wù)價值上具有可衡量的收益,包括以下幾點。通過數(shù)據(jù)智能簡化流程、減少手動錯誤,并將人力資源從日常、重復(fù)和低價值的任務(wù)中解放出來,從而降低成本并提高效率。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動,實現(xiàn)流程融合與重塑,逐步擴展已建立的流程,同時縮短價值創(chuàng)造的時間,提高業(yè)務(wù)敏捷性。通過數(shù)據(jù)拉通共享,重塑通用IT系統(tǒng)和設(shè)備,推動創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)的開發(fā),從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)差異化。通過為客戶/員工提供一個集成的、一致的、直觀的、對話式的人工智能用戶界面(UI),改善客戶/員工體驗。通過實時收集、匯總和分析全量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并據(jù)此采取行動,實現(xiàn)實時業(yè)務(wù)洞察和改善經(jīng)營。戰(zhàn)略導(dǎo)向的業(yè)務(wù)價值創(chuàng)造也是企業(yè)管理者數(shù)字化認(rèn)知的重要組成部分。建立管理者的數(shù)字化認(rèn)知,使得一系列戰(zhàn)略舉措得以實施,包括人工智能和高級分析、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、API經(jīng)濟、超級數(shù)字化、應(yīng)用現(xiàn)代化、企業(yè)云化以及可組裝型企業(yè)。通過定義一套清晰且通用的技術(shù)策略和方法論,將各類技術(shù)融合實施,從而降低成本,提高應(yīng)對復(fù)雜情況的能力,促進(jìn)技術(shù)和業(yè)務(wù)的協(xié)同。這使得企業(yè)數(shù)字化舉措的規(guī)劃、管理、監(jiān)控和治理變得更加高效和簡化。3.建立統(tǒng)一的數(shù)字化戰(zhàn)略建立統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略往往并非易事。通常,系統(tǒng)集成由IT部門負(fù)責(zé),而數(shù)據(jù)智能場景的應(yīng)用可能是業(yè)務(wù)團隊的責(zé)任。這種分工可能導(dǎo)致摩擦、組織壁壘、財務(wù)或人力資源部門間的業(yè)務(wù)交叉等問題。因此,系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)智能場景的應(yīng)用必須要實現(xiàn)統(tǒng)一,這在許多大型組織,如Atlassian、MGM、Kaiser Permanente、Adobe、HubSpot等都有案例證明。分開實施的IT項目通常會導(dǎo)致建立不同的卓越中心(CoE)。因此,統(tǒng)一之旅的第一步是將IT團隊和卓越中心合并為單一的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊。遺憾的是,組織、政治和技術(shù)因素可能會極大地阻礙,甚至徹底阻止建立統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略。因此,建立共識對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功至關(guān)重要。這并不容易,需要一個有條不紊且經(jīng)過深思熟慮的過程,需要借助經(jīng)驗豐富的數(shù)字化布道師來建立共識,從而獲得業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者的支持。這個過程應(yīng)包括以下步驟。通過布道和培訓(xùn),讓IT部門和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息化集成是同一枚硬幣的兩面。通過展示實際的優(yōu)秀項目案例,說明如何結(jié)合IT和數(shù)字化技術(shù)及其相關(guān)技能,來提高效率、降低成本并加快價值實現(xiàn)。減少在這兩個領(lǐng)域中技術(shù)和技能的重復(fù)投資,尋找規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。將具有不同專長的團隊聚集在一起,共同頭腦風(fēng)暴,探討如何結(jié)合工具和方法,創(chuàng)造出更強大的成果。將信息化和數(shù)字化領(lǐng)域統(tǒng)一起來的決定性推動力將來自于生成式AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用所帶來的生產(chǎn)力的飛躍提升。這將消除兩個領(lǐng)域之間的區(qū)別。通過自然語言描述任務(wù)或流程的需求,然后利用生成式AI技術(shù)創(chuàng)建實際的任務(wù)/流程以及所有必要的技術(shù)組件和代碼。這種方法不僅極大地提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)效率,還將進(jìn)一步推動企業(yè)數(shù)字化的普及—業(yè)務(wù)人員不再依賴IT人員的支持,幾乎不需要額外培訓(xùn),只需要告訴系統(tǒng)他們所追求的業(yè)務(wù)成果就可實現(xiàn)任務(wù)和業(yè)務(wù)流程數(shù)字化。生成式AI聽起來是否過于完美而不真實?不可否認(rèn),生成式AI仍處于起步階段,在它達(dá)到企業(yè)級應(yīng)用之前,必須解決一系列安全、合規(guī)、隱私、可靠性、信任以及知識產(chǎn)權(quán)等問題。然而,最初的概念驗證(Proof of Concept,PoC)交付了非常有希望的初步結(jié)果。我認(rèn)為在2~3年的時間里,生成式AI將成為企業(yè)數(shù)字化最受歡迎的生產(chǎn)方式。隨著軟件即服務(wù)(SaaS)、云計算和應(yīng)用專業(yè)化的到來,數(shù)字化領(lǐng)域需要從單一領(lǐng)域的活動轉(zhuǎn)變?yōu)榭缦到y(tǒng)的端到端業(yè)務(wù)流程。這一轉(zhuǎn)變使得數(shù)據(jù)成為實現(xiàn)我們期望結(jié)果的核心能力。通過統(tǒng)一流程和數(shù)字化策略,可使企業(yè)在接下來幾年內(nèi)有效且高效地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本書呈現(xiàn)了前瞻的洞見和寶貴的案例,探討了業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者在企業(yè)數(shù)字化、人工智能以及業(yè)務(wù)發(fā)展方面的思考。企業(yè)數(shù)字化不僅可提升企業(yè)的運營能力,更是構(gòu)建企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵。這要求我們摒棄著眼于短期任務(wù)優(yōu)化的狹隘認(rèn)知,構(gòu)建一種全面的、戰(zhàn)略性的且覆蓋整個企業(yè)范圍的數(shù)字化認(rèn)知。本書旨在為企業(yè)提供這場變革旅程中所需的路徑和行動指南。
維杰·特拉(Vijay Tella),數(shù)字化集成平臺Workato的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官,曾擔(dān)任Teknekron核心技術(shù)團隊副總裁,并成功打造了兩款價值數(shù)十億美元的核心產(chǎn)品。此后作為Tibco軟件的創(chuàng)始高級副總裁,他助力公司發(fā)展成為年營收超6.3億美元、覆蓋全球能源、制造及金融領(lǐng)域的集成軟件巨頭。在甲骨文(Oracle)任職首席戰(zhàn)略官期間,他主導(dǎo)融合中間件(FMW)平臺的戰(zhàn)略擴展,將其發(fā)展為年收入26億美元的關(guān)鍵業(yè)務(wù)板塊。2013年,維杰創(chuàng)立Workato并任CEO,并連續(xù)入選福布斯云計算100強、德勤科技高成長500強、CNBC顛覆者50強及頂級企業(yè)創(chuàng)業(yè)榜單。斯科特·布林克(Scott Brinker),被譽為全球“營銷科技教父”,擁有超過15年營銷技術(shù)的研究經(jīng)驗。作為權(quán)威博客chiefmartec.com創(chuàng)始人兼主編,他自2008年起持續(xù)發(fā)布Martech前沿趨勢分析,并開創(chuàng)了被廣泛引用的《營銷技術(shù)全景圖》。現(xiàn)任HubSpot平臺生態(tài)系統(tǒng)副總裁,主導(dǎo)構(gòu)建AI驅(qū)動的集成化增長平臺戰(zhàn)略,同時擔(dān)任Workato的顧問。馬西莫·佩齊尼(Massimo Pezzini),擁有超過45年的IT戰(zhàn)略與技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗,現(xiàn)任企業(yè)自動化領(lǐng)軍者Workato的研究負(fù)責(zé)人及戰(zhàn)略顧問,聚焦數(shù)字化技術(shù)如何重構(gòu)敏捷業(yè)務(wù)生態(tài);他此前在高德納(Gartner)擔(dān)任副總裁級杰出分析師長達(dá)25年,期間為數(shù)百家跨國組織提供關(guān)鍵顧問服務(wù)。其專業(yè)洞察深刻重塑了企業(yè)架構(gòu)從傳統(tǒng)孤島式系統(tǒng)向云原生、微服務(wù)化、API經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的路徑,被公認(rèn)為是推動“業(yè)務(wù)-技術(shù)-數(shù)據(jù)”三維協(xié)同轉(zhuǎn)型的泰斗級思想領(lǐng)袖。
本書贊譽譯者序前言致謝1 引言 10 參考資料第一篇 數(shù)字化認(rèn)知15 第1章 開啟數(shù)字化17 1.1 超越適應(yīng)性18 1.2 全新的數(shù)字化思維19 1.3 釋放數(shù)字化認(rèn)知20 1.4 知行合一20 參考資料23 第2章 流程思維25 2.1 任務(wù)思維與流程思維27 2.2 流程清單28 2.3 從零散的孤島到整體系統(tǒng)30 2.4 從局部最優(yōu)到全局最優(yōu)33 參考資料35 第3章 成長思維36 3.1 持久與變革37 3.2 敏捷的價值39 3.3 標(biāo)準(zhǔn)化與適應(yīng)性40 3.4 過度搭建秋千架41 3.5 成長思維實踐44 3.6 擴展視角44 參考資料47 第4章 規(guī)模思維48 4.1 影子IT49 4.2 轉(zhuǎn)型不應(yīng)僅限于IT51 4.3 擁抱規(guī)模,賦能企業(yè)52 4.4 民主化革命:數(shù)字化團隊56 參考資料第二篇 架構(gòu)基礎(chǔ)61 第5章 流程編排62 5.1 數(shù)字化方法65 5.2 任務(wù)導(dǎo)向66 5.3 流程編排的構(gòu)成要素67 5.4 流程編排所需的技術(shù)能力68 5.5 企業(yè)的大腦70 參考資料73 第6章 可塑性74 6.1 可塑性的本質(zhì)77 6.2 打破常規(guī)80 6.3 AI輔助的流程編排82 6.4 靈活的體驗82 參考資料85 第7章 數(shù)字授權(quán)86 7.1 業(yè)務(wù)與技術(shù)的平衡88 7.2 生成式AI在企業(yè)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)89 參考資料第三篇 數(shù)字化實踐指南93 第8章 開啟數(shù)字化之旅95 8.1 數(shù)字化的五大支柱99 8.2 數(shù)字化探索99 8.3 創(chuàng)新數(shù)字化101 參考資料103 第9章 后臺運營104 9.1 為后臺運營解鎖業(yè)務(wù)價值105 9.2 數(shù)字化應(yīng)用案例:信息技術(shù)服務(wù)管理109 9.3 數(shù)字化應(yīng)用案例:簡化事件管理110 9.4 數(shù)字化應(yīng)用案例:減少交通罰款111 9.5 數(shù)字化應(yīng)用場景:自動進(jìn)行現(xiàn)金對賬112 9.6 后臺數(shù)字化的力量114 參考資料117 第10章 前臺業(yè)務(wù)118 10.1 企業(yè)影響力始于前臺120 10.2 RevOps的興起121 10.3 潛在客戶管理數(shù)字化案例123 10.4 企業(yè)前臺的數(shù)字化創(chuàng)新125 參考資料127 第11章 員工數(shù)字化體驗129 11.1 令人愉悅的數(shù)字化體驗134 11.2 員工數(shù)字化體驗的創(chuàng)新135 11.3 未來的工作空間136 參考資料139 第12章 客戶數(shù)字化體驗140 12.1 以人為本設(shè)計客戶數(shù)字化體驗144 12.2 全客戶旅程的數(shù)字化147 參考資料149 第13章 供應(yīng)商的運營數(shù)字化150 13.1 供應(yīng)商的運營數(shù)字化層級152 13.2 供應(yīng)商的運營數(shù)字化創(chuàng)新153 13.3 供應(yīng)鏈的數(shù)字化160 13.4 未來的供應(yīng)鏈161 參考資料163 第14章 平臺驅(qū)動的企業(yè)164 14.1 實現(xiàn)路徑170 14.2 建立企業(yè)運營平臺的步驟171 14.3 為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)帶來新認(rèn)知171 參考資料第四篇 實現(xiàn)目標(biāo)175 第15章 企業(yè)級AI平臺176 15.1 生成式AI對企業(yè)的挑戰(zhàn)177 15.2 生成式AI的可操作平臺183 第16章 數(shù)字化工具186 16.1 機器人流程自動化187 16.2 業(yè)務(wù)流程管理套件189 16.3 集成平臺即服務(wù)190 16.4 API管理192 16.5 ETL和ELT193 16.6 低代碼/無代碼工具205 第17章 企業(yè)數(shù)字化206 17.1 數(shù)字化認(rèn)知的能力208 17.2 技術(shù)應(yīng)服務(wù)于業(yè)務(wù)目標(biāo)210 17.3 企業(yè)數(shù)字化要素211 17.4 企業(yè)數(shù)字化平臺219 17.5 企業(yè)數(shù)字化的三大支柱223 第18章 數(shù)字化運營模式224 18.1 數(shù)字化運營模式的分類227 18.2 數(shù)字化運營模式的主體228 參考資料231 第19章 企業(yè)的未來232 19.1 亞馬遜的AWS233 19.2 亞馬遜的數(shù)字化認(rèn)知236 參考資料239 第20章 新的職業(yè)道路241 20.1 經(jīng)濟價值的爆炸式增長242 20.2 數(shù)字化改變職業(yè)道路242 20.3 運營角色與BigOps生態(tài)系統(tǒng)244 20.4 IT角色的價值增長245 20.5 成為催化劑247 20.6 引領(lǐng)數(shù)字化變革248 參考資料251 附錄 數(shù)字化轉(zhuǎn)型全民化的關(guān)鍵角色