在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业管好数据、用好数据为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。

本书一共17章，逻辑上分为四个部分：

第1部分 数据中台建设方法与架构设计（第1~3章）
首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论

数据作为生产要素已经被提升至国家战略层面，如何激活数据要素、体现数据价值，如何有效利用数据赋能数字化转型，成为当前炙手可热的问题。本书厘清了数据治理、数据管理和数字化转型的关系，介绍了数据治理核心工作中经常出现的问题和优秀实践，明确了数字化转型的核心内容、方法路径和评估机制，通过大型企业数据治理或数字化转型案例为读者提供有价值的参考。本书适合首席执行官、首席信息官、首席数据官等从事企业管理和数据管理工作的人员阅读，有助于提升对数据治理和数字化转型的认识，为在组织中有效开展数据治理和数字化转型工作

本书以企业现场管理实战为导向，结合企业运营实际要求，用来自企业一线的大量真实案例，全面介绍了现场管理各要素、目视管理、线体布局与品管圈课题管理、卓越班组管理、6S现场管理及改善、人才育成、现场质量管理方面的内容。 本书可供企业现场管理人员、培训人员、现场管理课程学习人员参考使用，也可供生产型企业的班组长、车间主任等实际参与6S推进过程的人员阅读学习。

如果等着企业家创新，我们就不会有手机、个人电脑或电子邮件。作者根据150多名内部创新者和领先专家的采访以及对当今成功公司(从腾讯(Tencent)和亚马逊(Amazon)到万事达(Mastercard)和星巴克(Starbucks))的洞见，为从内部开启创新提供了一个循序渐进的方法。他描绘了阻碍从内部创新的障碍，并提供了消除这些障碍的工具，详细描述了有远见的领导者如何在组织内部创建自由岛，以激活现有员工的潜力，来打破初创者个人的固执己见。对于那些希望在不放弃工作的情况下改变世界的人来说，本书是一

本书分为五部分，包括绪论、品牌打造基础篇、品牌打造方法篇、品牌维护与发展篇、附录。具体内容包括：现在，打造品牌还有机会吗；品牌的本质是什么；你的企业适合打造品牌吗；打造什么类型的品牌；品牌与产品：不同产品，不同品牌的打造手段；品牌与商标的关系等。

要想在这个竞争激烈的社会中取胜，企业越来越依赖于个人和组织能否迅速、有效地学习与发展。本书是6Ds?法则的指导手册，告诉参与学习与发展项目的管理者和学习者“怎么做”，并告诉读者如何从学习与发展项目中获得更多的价值，如何将培训课程的内容学以致用，推动培训向业务结果的转化。本书包括两部分，分别针对管理者和学习者，以正反两面的形式进行编排，适合阅读、使用和参考。书中提供了数十个简练、实用、经过检验的表单，并在附录中提供了各个表单的填写样例，方便读者使用。

在当今这个快速发展的时代，企业对人才的需求也在不断变化。传统的人才培养模式已经无法满足现代企业的需求，因此一种新的人才培养模式——敏捷型人才培养应运而生。

本书详细阐述了敏捷型人才培养的核心理念，包括快速响应、持续改进、灵活适应等，提供了一系列实用的模型、方法和工具，如敏捷型人才培养3E模式、敏捷型人才培养体系四支柱模型、关键岗位评估表、内训师体系建设五步法、战略需求调研表等，并通过大量的实例和案例，展示了敏捷型人才培养在实际工作中的应用和效果。

本书适合企业管理

《直击核心》是一本旨在帮助教练通过直接聚焦问题核心，支持客户产生深刻且持久转变的国际著作。本书以去公式化、简洁而自然的教练方法为特色，结合丰富的教练对话实例，揭示了鲜为人知的教练技巧，使教练对话变得轻松而自信。作者基于自己28年教练实践和教学经验，从千变万化的教练对话中总结出22个主题行为模式和14种客户沟通风格和类型等不变的核心要素。读者能够按图索骥，反思并内化这些要素，从而形成自己的特点，提高教练工作的有效性。一旦你开始运用本书中的一两个技巧和概念，你将立即感受到你的教练水平提升到一个

《精益生产管理实战手册（图解升级版）》一书由导读（如何做好精益生产管理）和精益生产概述、精益生产方法和工具、精益生产实现的基础、精益生产之计划管理、精益生产之生产控制、精益生产之品质管理、精益生产之成本控制、精益生产之库存控制、精益生产之智能制造等内容组成。
本书内容深入浅出、文字浅显易懂，注重实操性，具有较强的借鉴意义。作者将深奥的理论用平实的语言叙述，让初次接触精益生产管理的人员能一目了然。同时，本书利用图解的方式，能使读者阅读更轻松透彻、应用更方便。另外，本书特别突出了企业在管理实践

本书主要聚焦质量大数据的架构、模式、模型、机制、实践等方面，给出质量大数据参考架构统领全书，并列举了相关行业案例。质量大数据的参考架构包括数据视角、技术视角和业务视角三大维度。数据视角系统介绍了数据要素体系、构建了数据资源体系、阐述了数据治理体系。技术视角构建了质量全生命周期框架，提出了质量数据平台四层架构，从数据存储、数据服务、数据分析三个方向分析相关技术，并重点介绍了面向装备的质量大数据关键技术。从业务视角给出了业务维度模型，从生产体系、管理体系、应用模式三个维度分析了业务视角的质量大数据，