托马斯·达文波特
托马斯·H·达文波特(Thomas H.Davenport)出生于1954月10月17日，他获得了哈佛大学的哲学博士学位，并先后授课于哈佛商业学院、芝加哥大学和波士顿大学。曾为埃森哲战略变革研究院主任，美国巴布森学院信息、技术与管理领域的著名教授，研究领域广泛，包括信息和知识管理、再造工程、以及信息技术在商业中的应用。与另外两位搭档迈克·哈默以及詹姆斯·钱皮创造了曾经风靡一时的理论——流程再造(Re-engineering)。2000年被《CIO》杂志评选为“新经济十大杰出人物”之一。
成为数据分析师：6步练就数据思维
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在数据铺天盖地的世界，数据分析变得越来越重要，数据分析正在改变各行各业的运作方式。没有分析力，就没有竞争力。如果你没学过统计学和分析学，也想练就数据分析能力，或者只是想跟精通数据的分析师有效沟通，《成为数据分析师》正是为你而作。《成为数据分析师》为掌握数据分析技能提供了一条清晰可行的路线图，无须深奥的计算和复杂的统计，只要简单的3阶段6步骤，就能练就数据思维，快速掌握必备技能，懂得如何运用数据分析检视问题、解决问题，进而提出深入的商业洞见。
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人机共生
智能时代汹汹来袭，未来99%的人当真会成为无用阶层，只要极少数人才会成为超级人类？当智能机器越来越自主、越来越聪明，人类还能干什么？当“省钱的弗兰肯斯坦”来临，谁是不会被机器替代的人？哪些工作是机器无法做到的？人类和机器会和谐共处吗？《人机共生》正是为应对这些问题而作，本书独家揭秘智能时代人类胜出的5大策略，让机器做机器做的事，让人做人做的事，人类与智能机器共同工作、共同增强。如果你对机器侵蚀人类工作的现状备感忧虑，那么《人机共生》就是对症良药，此书会告诉你，人类会在哪些工作领域胜出智能机器。《人机共生》两位作者托马斯·达文波特和茱莉娅·柯尔比前瞻性地指出，人类会强化智能机器，而不是被它们取代，机器会帮人类更好、更快地完成工作，所以不应该将其看作是需要打败的敌人，而是合作伙伴。人类和机器能否和谐共处，选择在于我们。
AI行动方案：传统企业如何决胜人工智能转型
如何用AI提高整个组织的效率？ 怎样利用AI和数据驱动型决策打造新的产品和商业模式？ AI时代的领导力真谛是什么？ 如何在每个核心业务流程和企业运营中系统地部署AI工具？ 在AI发展得如火如荼的当下，大多数新兴科技公司都在深度布局AI，它们是原生数字化企业。然而，也有一些颇具远见的老牌企业锐意转型，尝试踏上AI的快车，全力押注这项技术，并为此从根本上改变其业务、流程、战略、客户关系和企业文化。 虽然这些企业只占全部大公司的不到1%，但它们都是各自行业的佼佼者，横跨消费行业、金融服务业、医疗健康行业等各个领域。它们争分夺秒，全力押注AI，并从根本上推动变革，从而做出更好的决策，与客户建立更好的关系，提供更好的产品和服务，获得更高的价值，打造适应当下环境的新的商业模式。 这本书由巴布森学院的校长特聘教授托马斯·达文波特和德勤AI战略负责人尼廷·米塔尔合著。两位作者通过分析德勤、平安、空客、壳牌、沃尔玛、迪士尼等企业的AI实践，深入剖析了传统企业如何利用AI创造新的竞争优势，帮助企业快速行动起来，决胜人工智能转型。
注意力经济
《注意力经济》是第一本详细探讨注意力商业影响的书。它首次探索了正在蓬勃发展的注意力经济，并且勾画出一个组织如何应对它的计划。这项里程碑式的工作详细描述了如何赚得和消费新经济时代的企业货币。
数字时代的企业AI优势：IT巨头的商业实践
本书不仅概述了统计机器学习、神经网络、深度学习、自然语言处理（NLP）、基于规则的专家系统、物理机器人以及机器人过程自动化（RPA）等强大的技术，更解释了它们是如何使用的，以及大型商业企业（如亚马逊、谷歌、脸书）所做的人工智能工作，并概述了成为认知型企业的战略和步骤。适合管理者、CEO和那些为他们的企业寻找人工智能开发指南的人阅读。这本书主要关注企业如何利用人工智能/认知技术来获得商业利益和竞争优势。 第一章概述认知技术在大型组织和供应商中的总体使用背景。该章还介绍了七项关键技术和示例应用程序。 第二章探讨企业中人工智能所面临的一些机遇和挑战。提供了一项认知感知调查，几乎90%的受访者认为，认知技术对企业的产品和服务不仅“重要”而且“非常重要”。所有的受访者都认为认知技术会推动自身或行业的实质性变革。此外，还举例说明了认知技术在许多企业中的应用。 第三章描述大型企业的现状及人工智能的应用，讲解三种人工智能能力，即流程自动化、认知洞察力和认知互动，以避免认知技术之间的混淆和重叠。还提出了构建“认知型企业”的关键能力。 第四章介绍认知策略，描述人工智能战略的制订过程，以及与人工智能构建者相关的关键决策和人工智能系统的内容，给出涵盖多种认知策略的目标和过程，特别强调公司应该深入讨论人工智能能力对公司业务的意义。 第五章讨论人工智能任务、组织结构和业务流程三大主题，还给出认知技术目前可以执行的八种类型任务，并对每种类型的技术进行了描述。 第六章描述智能机器世界所需要的工作和技能，列举大规模自动化和大规模扩充的案例，指出组织在自动化方面可以采取的五个替代步骤。 第七章讨论认知技术的技术途径。从技术挑战、开发人工智能技术策略、实施认知策略、实施认知平台等方面提出了认知技术的战略观点，作为人工智能决策的指导。还讨论外部数据问题，这对于所有涉及认知技术的公司来说都将变得越来越重要。 第八章探讨人工智能的组织、社会和伦理含义，讨论在采用人工智能方面政府可能扮演的一些角色，指出人工智能及其相关技术具有良好的潜力。还提到人工智能认证的必要性，并给出人工智能认证的实例。
大数据竞争力 如何成为真正的数据分析型企业
托马斯·达文波特是管理界的一位重量级专家。他与珍妮·哈里斯在这本书中，为读者展示了大数据分析在企业中的应用价值和未来前景。 他们基于对不同行业内代表公司的长期观察和访谈调研，以丰富的案例阐释了数据分析型企业的竞争优势和核心特征，介绍了数据分析在企业人力资源管理、财务管理、供应链管理、客户管理等方面的价值所在和实践方法。 《大数据竞争力 如何成为真正的数据分析型企业》是各类公司管理者借助大数据分析构建竞争优势的实践手册，也是各类商业数据分析相关人员的入门指导书。
工作中的数据分析
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。 《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题： 1. 如何更有效地利用数据，获取更有价值的商业洞见？ 2. 在构建数据分析能力的不同阶段，企业应该做些什么，领导者应该提供哪些支持？ 3. 如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系？ 4. 如何聘用和管理数据分析师？
管理者是什么：发挥你组织中的竞争优势
自从人类发明了工作，管理和领导就开始伴随着我们。然而，在最近的20年，管理者这个角色一直受到攻击。它成了一个奇形怪状的杂合体，要做太多的事情，却缺乏把这些事情做好的驱动力。无论是组织高层，还是组织基层，都质疑管理者的价值，抱怨他们获得的权力，批评他们的胜任力。 在《管理者是什么：发挥你组织中的竞争优势》中，作者采取了不同的视角。他们把主管和管理者视为洞察力和影响力的中心，具备为组织作出巨大贡献的潜力，却一直未收到赏识。作者激发读者思考深藏在管理者的知识和经验中的力量。构建和释放这种力量是作者撰写本书的初衷。 作者论证了为什么执行官和人力资源部门不应该仅仅把管理者视为扩音器、系统操作员，或者魔鬼监工。他们分析韬睿惠悦的研究数据，抽丝剥茧英特尔、思科系统、西南航空等的案例，从工作现实和人类特性出发，构建了一个可操作的绩效模型，描绘出一幅管理者角色的新蓝图。
营运知识：工商企业的知识管理
这是一本关于知识管理的权威性著作 本书全面论述 了这一新兴领域的诸多方面。并为知识管理学建立了将经 久不衰的专用词语和概念 作者坦言，知识是未来工商企 业保持竞争优势的惟一源泉 本书选用十多家组织机构（包括英国石油公司、美国 可口可乐公司等）的原始案例，分析各种类型的公司如何 有效地理解，衡量和管理它们的智力资产，并把公司集体 的智慧转化为市场价值。本书还探讨了那些带来“知识爆 炸”的新趋势的影响，如经济全球化、组织机构集约化及 产品与服务相互融合等。本书所展示的真知灼见和实践经 验，是每一位经理走向长期成功的第一步
企业AI转型案例大全谷歌脸书IBM福特 套装共2册
《数字时代的企业AI优势：IT巨头的商业实践》 第一章概述认知技术在大型组织和供应商中的总体使用背景。该章还介绍了七项关键技术和示例应用程序。 第二章探讨企业中人工智能所面临的一些机遇和挑战。提供了一项认知感知调查，几乎90%的受访者认为，认知技术对企业的产品和服务不仅“重要”而且“非常重要”。所有的受访者都认为认知技术会推动自身或行业的实质性变革。此外，还举例说明了认知技术在许多企业中的应用。 第三章描述大型企业的现状及人工智能的应用，讲解三种人工智能能力，即流程自动化、认知洞察力和认知互动，以避免认知技术之间的混淆和重叠。还提出了构建“认知型企业”的关键能力。 第四章介绍认知策略，描述人工智能战略的制订过程，以及与人工智能构建者相关的关键决策和人工智能系统的内容，给出涵盖多种认知策略的目标和过程，特别强调公司应该深入讨论人工智能能力对公司业务的意义。 第五章讨论人工智能任务、组织结构和业务流程三大主题，还给出认知技术目前可以执行的八种类型任务，并对每种类型的技术进行了描述。 第六章描述智能机器世界所需要的工作和技能，列举大规模自动化和大规模扩充的案例，指出组织在自动化方面可以采取的五个替代步骤。 第七章讨论认知技术的技术途径。从技术挑战、开发人工智能技术策略、实施认知策略、实施认知平台等方面提出了认知技术的战略观点，作为人工智能决策的指导。还讨论外部数据问题，这对于所有涉及认知技术的公司来说都将变得越来越重要。 第八章探讨人工智能的组织、社会和伦理含义，讨论在采用人工智能方面政府可能扮演的一些角色，指出人工智能及其相关技术具有良好的潜力。还提到人工智能认证的必要性，并给出人工智能认证的实例。 《数字时代的企业进化：机器智能+人类智能=无限创新》 本书创新性地提出了“数学型公司”的概念，并从分析智能时代的复杂性开始，引领读者理解在数学型公司模型下，如何更好地将人类智慧与机器智能融合起来以发挥叹为观止的效用。在这一转变过程中，要突破传统观念和思维，学会在数据和算法驱动下思考；利用新的技术强化组织，使其达到新的水平；制定更富有创新性的战略，并获得优异的表现。书中内容丰富、领域各异的案例，有助于读者与自己企业和组织的实际需求建立关联、引发思考，更加深刻地理解数字化转型的本质。 本书适合希望进行和正在进行数字化转型的企业决策者、管理者阅读，也适合有兴趣从事数字化转型相关工作的技术人员阅读，从事数字化转型的研究者也能从本书中获益。
最优理念
《最优理念》总结了咨询，学术，商业领域几十年的经验，总结了对100多位变革领导者的长期研究，提供了一套系统的工具方法和框架结构。作者证明，没有只流行一时的管理理念－只有采用理念时流行一时的方式。他们鼓励管理者运用理念的力量，但没有对理领导是行吹嘘，这种务实的指导意见展现了如何钭热情和理性结合在一起，建设具有创造性的公司。企业领导者是管理者，拥有“理念管理”的观念还仅仅是这个漫长旅程的第一步，如何运用这些来创造高附加的经济价值，将是进入新经济时代的关键。
数据化转型
如果你是一名求知欲很强的读者，你想知道： 1.哪些行业和企业将被大数据重塑，哪些至少在短时间内不太可能被改变？ 2.人们和企业正在用大数据做什么，以及将会实现什么样的智能场景？ 3.未来智能商业社会需要什么样的专业人才和技能以及如何培养？ ……………… 如果你是一名管理者，你想知道： 1.企业该如何快速抓住大数据机遇，实现转型升级？ 2.企业该如何管理大数据，如何利用大数据做出有效决策？ 3.具备何种技能的员工才能使大数据真正发挥作用，以及如何聘用到他们？ 4.企业要想在大数据上取得成功，除了专业人才和新技术以外，还需要什么？ 5.大数据对不同规模和年限的企业来说意味着什么，大型的成熟企业正在用大数据做些什么？ ……………… 如果你有以上这些疑问，《数据化转型》就是一本实用指南。 《数据化转型》同时是一本独具特色的决策指南，它为企业的数据化决策提供了必要的技能和洞察力，为各行各业的大数据实现真正的利益变现提供了帮助。本书是成功之路上的一盏明灯。
大决策
为什么企业即便拥有足够丰富的数据和知识，还是做不出正确的决策呢？商业思想家托马斯·达文波特的答案是，企业缺少一种决策能力，即利用群体智慧做决策的能力。 《大决策》这本书用12个精彩的决策故事，阐释了企业如何通过数据分析、反复协商、集体智慧做出正确决策，扭转眼前的困境；从美国国家航空航天局、领航集团以及麦肯锡咨询公司等著名企业利用集体决策脱离困境的故事，到古代雅典人寻求集体智慧抵御外侵的决策故事，本书旨在说明，要提升组织的决策能力，就必须创造一种允许讨论、辩论和对话发挥其集体力量的流程和机制。