跳过导航
Driving Digital Transformation through Data and AI
Book

Driving Digital Transformation through Data and AI

A Practical Guide to Delivering Data Science and Machine Learning Products

Kogan Page, 2020 更多详情

Buy the book


Editorial Rating

7

getAbstract Rating

  • Applicable
  • Concrete Examples
  • Insider's Take

Recommendation

This practical and richly-detailed guide to digital transformation will prove invaluable to anyone involved in corporate AI and data science initiatives. Unlike authors who write about digital transformation mainly from a strategic perspective, Alexander Borek and Nadine Prill focus on the practical, providing actionable advice at the middle manager and individual contributor levels. The authors share their blueprint for successful digital transformation, including everything from which tools and coding languages to use in building digital products, to a process for data-driven culture change. 

Summary

Embrace digitization, data-based decision-making and artificial intelligence (AI) – or perish.

Digitization, machine learning and AI aren’t recent inventions, but only recently has the combination of ubiquitous data, cheap and powerful storage, massive processing power and connectivity emerged. This evolution means that more people in more places can develop intelligent digital products, which, in turn, sparks more and faster disruption.

Nowadays, data – especially unique data – is among the most valuable assets a firm can own. Whatever the industry, organizations should develop the capacity to identify important data, gather, process and analyze that data, and to leverage it for competitive advantage. That means hiring people with expertise in data science, software engineering and AI. Companies must also recruit professionals who can lead end-to-end digital product development and lifecycle management.

Virtually every firm must develop new business models that reflect the ways digital technologies, AI and machine learning are changing industry standards and customer needs. Although AI outperforms humans in specific activities – identifying...

About the Authors

Formally the global lead for AI and data analytics at Volkswagen, Alexander Borek consults with firms on data science and machine learning strategy. Nadine Prill leads in the development of machine learning data products at Taktile in Berlin.


Comment on this summary

More on this topic

Related Skills

创业
高管领导力
人力资源
领导力
利用人工智能进行人力资源管理,将人工智能洞察融入人力资源战略,实施自动化人力资源数据分析系统,利用人
利用人工智能进行管理,将人工智能工具整合到管理流程中,使用人工智能分析管理数据,利用人工智能增强团队
在日常任务中利用人工智能,将人工智能工具整合到工作流程中,使用人工智能自动化重复性任务,利用人工智能
做出明智决策
管理
理解人工智能,向同事解释基本的人工智能概念,区分人工智能与传统软件解决方案,总结人工智能在现代工作场
职场技能
推动人工智能转型,在各部门实施人工智能转型,协调与利益相关者的人工智能倡议,监督人工智能技术的整合,
发现人工智能的应用案例,识别商业中潜在的人工智能应用,探索人工智能在工作场所改进中的可能性,分析人工
发现最新的人工智能进展,跟踪最新的人工智能技术趋势,识别突破性的人工智能研究发展,探索前沿的人工智能
启用数字化组织,促进数字化组织变革,提高运营中的数字化效率,支持数字工具的整合,为数字平台调整工作流
规划人工智能劳动力转型,设计人工智能劳动力过渡路线图,评估团队的人工智能准备情况,评估当前人工智能岗
发现金融行业中的人工智能应用案例,识别银行业中的人工智能机会,利用人工智能进行金融欺诈检测,使用人工
使用人工智能进行决策支持,实施人工智能工具以进行决策,利用人工智能评估决策数据,将人工智能洞察整合到
推动团队的人工智能采纳,鼓励团队对人工智能工具的认同,解决团队对人工智能实施的担忧,培训团队掌握新的
利用人工智能制定商业战略,战略性地将人工智能融入商业计划,制定以人工智能驱动的企业战略,评估人工智能
使用人工智能结合公司知识,将人工智能与内部数据源整合,为特定公司需求定制人工智能工具,使用专有公司信
利用人工智能提升领导力,将人工智能洞察融入领导决策,使用人工智能工具增强领导战略,通过人工智能分析推
发现商业战略的人工智能供应商,评估人工智能供应商的战略一致性,识别与商业目标相符的人工智能合作伙伴,
选择人工智能优先事项,确定人工智能关注的关键领域,决定人工智能项目的重要性,有效优先排序人工智能倡议
发现科技行业中的人工智能应用案例,应用机器学习于科技行业,利用人工智能推动技术创新,识别科技中的人工
利用人工智能进行学习和技能提升,寻找员工培训的人工智能工具,将人工智能融入学习计划,利用人工智能进行
使用人工智能进行数据分析,实施人工智能以增强数据洞察,将人工智能集成到数据处理任务中,利用人工智能工
利用人工智能进行学习与发展,将人工智能工具整合到培训项目中,通过人工智能洞察提升员工成长,利用人工智
制定数字化转型战略,制定数字化转型路线图,使数字化举措与商业目标保持一致,识别数字化转型机会,评估潜
为人工智能组织,建立以人工智能为中心的组织结构,设计人工智能整合的工作流程,实施人工智能项目的团队结
人工智能转型,实施基于人工智能的流程优化,跨部门整合人工智能解决方案,评估企业采用人工智能的准备情况
利用人工智能进行产品开发,识别产品创作的人工智能工具,将人工智能整合到产品生命周期中,利用人工智能洞
引导团队顺利过渡到人工智能,促进团队适应人工智能工具,准备员工迎接人工智能驱动的角色,管理对人工智能
建立数字文化,创造强大的数字文化,评估团队的数字文化准备情况,在工作中实施数字文化倡议,促进员工的数
数字化转型
设定人工智能愿景与战略,定义人工智能战略路线图步骤,使人工智能愿景与商业目标对齐,优先考虑促进增长的