上期我们说到了“产品经理相关的书 克里斯·伯恩哈特《人人可懂的量子计算 》PDF电子版完整版百度云可下载”，本期我们说说产品经理入门书 乔什·沙利文《数字时代的企业进化：机器智能+人类智能=无限创新》PDF电子版完整版百度云可下载。
提出数字时代的企业进化目标——数学型公司，即以数据和算法助力商业决策和企业管理，使企业洞悉数字世界的无穷价值。
探讨人类智能与机器智能的关系，以及如何将二者完美融合，助力企业在数字时代华丽转身。
福特、默克、洲际酒店集团、葛兰素史克等知名公司精彩的数字化转型实践，提供了良好的数学型公司范本。
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基本信息
商品名称：数字时代的企业进化：机器智能+人类智能=无限创新开本：16开作者：【美】乔希·沙利文，安吉拉·朱塔弗恩 著？，冯雷，冯瑜，钟春来，金建虹 译定价：79.00ISBN号：9787111635239出版时间：2020-04-01出版社：机械工业出版社印刷时间：2020-03-10版次：1印次：1
译者序
前言
作者简介
章 隐藏的世界：掌握未知细节 / 1
复杂性：新的宝藏 / 5
跨越门槛 / 9
施展人机协作的威力 / 13
重构你的模型 / 17
爬梯子的科学 / 19
第2章 非凡的联盟：数字与大脑灰质的融合 / 23人类不会离去 / 28
理解与表达 / 30
感知细节和模式 / 32
数字处理 / 35
记忆 / 38
记录和整理 / 39
机器不会创造，人类可以 / 40
想象 / 40
创造 / 43
推理 / 44
构建问题解决方案 / 48
生命的火花 / 49
第3章 不可能的问题：打破自我禁锢的枷锁 / 51摆脱框架 / 54
发现真相 / 58
走近开放的非典型数据 / 61
改进评判方式 / 64
直觉的地位 / 67
这一切背后的科学原理 / 71
第4章 不可能的技术：不是旧时代的热机 / 75新的数据矿藏 / 78
数据获取 / 79
数据存储 / 83
拥抱数据准备过程 / 86
初次分析 / 88
拥抱发现的工具 / 88
拥抱学习的工具 / 91
随后的分析 / 93
用机器学习来预测 / 93
模拟和优化 / 95
看见和行动 / 97
基础设施 / 98
从优先级开始 / 100
第5章 不可能的战略：新的大事物诞生 / 101评估你的生态系统 / 106
不可能的问题 / 110
不可能的解决方案 / 115
实验 / 118
周期中的魔法 / 120
第6章 传播力量：梦想成真的时刻 / 123
推销愿景 / 127
点燃机器智能文化 / 131
错误的力量 / 132
百家争鸣 / 134
用数据驱动的方式讲故事 / 136
点燃才能 / 140
第7章 好的，坏的，爆发：不可能战略的道德处理 / 145机器智能领域的道德问题是什么 / 149
开启透明度之门 / 155
确认政策 / 158
展示交换条件 / 160
展示公平 / 161
尊重你邻居的隐私 / 162
保护秘密和隔离 / 163
保护匿名和匿名表达 / 165
保护数据所有权 / 166
保持对数据的控制 / 166
把数据作为财产来保护 / 167
个人数据安全 / 169
广阔的道德世界 / 170
需要一个机构 / 172
第8章 不可能的解决方案：回应社会的老大难问题 / 173开放数据 / 178
为公益调整战略 / 183
用于公益善举的数据 / 185
共创辉煌 / 193
后记：谈谈反直觉 / 197
致谢 / 201
◆ 前言◆
数学公司的大思维
设想你乘坐航班正从芝加哥、巴黎或北京这些重要城市上方飞过，夜空之下一片漆黑，犹如置身夜晚中的海洋一般，你什么也看不到。正当你俯视之时，有人扳动电网开关，当今人类的活动网络瞬间被点亮，尽收眼底。进一步想象一下，有人再次扳动开关，未来的都市景象惊现于你的一瞥之间。在你曾经以为什么都没有的地方，看到一个鲜活的世界—无论现在还是未来。黑暗中散发着无尽的细节，你可感知并展望闻所未闻的万千样貌。
“扳动开关”来查看过去隐藏的细节和关于未来的深刻见解，这种能力彰显了数学公司的潜力。技术的飞跃，使得我们先前难以明辨之处，现在有了细纹理、高分辨率的全新图像。借助机器智能，我们得以发现一直处于朦胧之中的模式、异常和关联，而机器智能则建立在称为“数据科学”的一揽子技术之上。
这种能力不仅仅源于技术，也来自一种新型的领导才能。这种领导才能通过打破墨守成规的束缚来照亮黑暗。*好的决策总是来自直觉和经验，这类顽固的念头会首当其冲地被击碎。当你挣脱这些有形或无形的束缚时，你所领导的组织中的每一个系统、每一个业务流程都将随之脱胎换骨。每个行业的每项战略都将从根本上发生转变。
五年前，我们开始探索技术如何与新型领导能力和更快的创新相结合，从而影响企业、政府和非营利组织。在研究了数百个组织之后，我们提炼出构成未来成功组织模型的要素，合乎这个模型的组织，我们称之为数学公司。
之所以将这种新型组织称作数学公司，是因为它是由数据驱动的。数据在精巧的算法中被挖掘。领导这类组织，你会领略一种新的科学管理方式，其中充满了鼓舞人心的领导力和目标。
数学公司不只是回顾成功的公司做了什么。新技术和新思维创造了过去无法想象的突破，固守旧观念显然无法捷足先登。展望先行者开创性的尝试，才是成功之道。
事实上，*远瞩者，得以窥见技能、新兴战略、创新技术，以及培养人才和组织变革的经验教训。这种前瞻性的展望，给尤其是发展我们所说的“未来力量”提供了思想和行动的指引。未来力量，是结合特殊领导技巧与机器智能技术来预见未来并塑造未来的能力。
成为数学公司并非像“扳动开关”这般容易，因此至今还没有哪个组织成为一家成熟的数学公司。不过许多已经把关键部分落实到位—结合新思维、新数据应用和计算，以期在新时代到来时取得先机。这些很清楚，他们的技术和战略创新正在颠覆旧方法，如同20世纪80年代的质量运动和20世纪90年代末的互联网一样，*终改变了一切。
拥抱复杂性以揭示真相并对未来的可能性和结果加以预测，这种转变恰好展示了数学公司的意义和力量。你可能深陷旧有束缚而不自知，一旦突破这些束缚，你便可以通过机器来预测事件进展。你可以设想以前从未想过的进步，释放想象力而一展身手，解决先前百思不得其解的问题。
数学公司的领导人当然也会使用分析和大数据以及人工智能等先进技术。但是，数学公司的能力不于挖掘大数据集。挖掘大数据集这项长达10年的努力，将组织聚焦于查询特定的、通常是专有的大量数据来回答已知问题。
数学公司还注重查询一个更加开放和无处不在的数据领域来回答未知问题，即在循规蹈矩的思想阵地之外寻找和回答问题，洞悉未来，从而突破过去的束缚。从一个扩展的细节网格，到将新思维和新方法应用于实践，数学公司将赋予你从未有过的决策选择和决策路线。
如果说过去是关于分析和大数据的，那么未来是关于数学公司大思维的。大思维来自机器的数学智慧与你自身的想象/智力的结合。这将触发组织绩效的下一个飞跃。
大思维可以帮助你识别金融系统中曾经难以察觉的黑客行为，发现替代电池和电线的新能源，找到全球供应链中推动保修索赔的问题，找出使员工医疗保健成本增长的公司政策缺陷，生产尚未合成的材料以便使从轮胎到人造髋关节的产品使用寿命加倍，或者推出新业务，将机器和人类智能嵌入软件之中（就像自动驾驶卡车一样），产生高于基础产品本身十倍的价值。
大思维也可以帮助你确定流行病如何发生以及如何加以阻止，分析某些地区为何犯罪率高并展示如何预防，分析大城市的交通瓶颈并设法消除，解决诸如贫困、恐怖主义和气候变化等全球难题。
本书前面的部分将描述正在解决这类问题的先行者。比如，默克（Merck）、洲际酒店集团（InterContinental Hotels Group）和彭博社（Bloomberg LP）等公司，美国人口普查局（US Census Bureau）、联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）和美国陆军（US Army）等政府机构，北极星（Polaris）反人口贩卖组织、西蒙-斯科约特预防种族灭绝中心（Simon-Skjodt Center for the Prevention of Genocide）等非营利组织。这些组织的已经说服了我们，相信也会说服你—发展数学公司的大思维是不可避免且势在必行的。
这是因为，当你看到更多、学会更多、推断更多时，你就有能力更果断地行动去完成新的任务；随着新近显露的复杂细节可以交由计算机管理，你就有更多的精力去处理复杂的决策，管理迄今为止被认为是难以管理的事情。数学公司的力量对于为客户和社会创造价值而言，如同过去的土地、劳动力和资本一样重要。较之以前，这种未来的力量会促使你提出更大的问题。它使你更有远见，更好地预见未来，并设计出曾经无法想象的解决方案。
这种力量能帮助我们在曾经不可知的世界中寻找隐藏的秘密—关于人类系统、生态系统、社会系统、组织系统以及诸如芝加哥、巴黎和北京等城市系统的运作，让你能够理解这些系统的运作方式。它会将你带入一个划时代的临界点，所有的个体技术和人类智力在此协同工作，效果远超各部分简单的相加。
大思维，大收获
数学公司基于一个永恒的原则：魔法在细节之中。这个原则在人类活动中能指引的演奏家一路前行并不令人惊讶。20世纪伟大的爵士单簧管演奏家和乐队班尼·古德曼（Benny Goodman）曾说过：“你开始失去细节之时，无论音乐还是生活……你便开始失去实质。”古德曼所指虽然不是组织事务，但将之用于组织事务却很适合。尽管我们大多数人希望尽可能地避免复杂性，但这样做会使我们失去实质。
在过去，对于可望而不可即的美好，我们束手无策。谁拥有莫大的本事来掌握我们想知道甚至必须知道的，*地运作组织的全部细节？尤其是近年来，我们拥有比以往任何时候都多的数据，以及遍布大千世界各个角落的知识。日复一日，我们无法直视这些知识越发强烈的光芒，日益淹没于这势不可挡的光芒之中。
不过，这种情况正在发生巨大的改变。无论你在哪个领域工作，都可以让数学公司处理所有复杂系统的一切微小细节。可以通过基于机器智能的新型领导力、文化和战略来做这些，机器智能涉及数学、计算机科学、人工智能、预测建模等多学科领域。如果你欣然接受工作和生活的爵士乐，将会描述的复杂性，发觉未知的秘密，预测无法想象的未来，给出突破性的成功方法。
那么，如何做到这些？作为组织的发号施令者，你的角色是什么，需要做什么来“点亮细节网格”？
这些正是我们在本书中将要回答的问题。我们分两步来回答，首先是如何改变你的思维方式，其次是如何改变你的行为方式。
本书将会一一讲解下述问题：如何开发与机器合作的思维技能？在、的数据之城，如何打破诸如“什么是可能”之类的旧观念？如何利用新技术强化你的组织，使其达到新的水平？如何制定战略（曾经不可能的战略），无论任务如何，都能有卓越的表现？
福特汽车公司（Ford Motor Company）首席执行官Mark Fields一直致力于将福特打造成一家数学公司。他希望通过收集和分析复杂的隐藏数据，促进福特在曾经梦寐以求的产品上取得突破。2015年，Fields领导福特公司进行了25项实验，以了解与交通运输有关的所有因素的秘密。
其中一项实验是由200名福特员工志愿者驾驶车辆，车上的传感器每小时收集高达25GB的数据。随着数据传送回福特公司，便开始寻找大多数客户和竞争对手无法看到的模式。其目标是找到新的洞察，帮助福特公司改进产品和系统，并创建新系统以更好地服务客户。
与汽车行业的竞争对手一样，福特公司曾经也是通过客户调查来了解客户对车辆、满意度、物有所值的看法。调查结果使其能够基于实际抽样得出合理的结论。但是，在未来，公司将分析关于每个客户实际行为的颗粒化、高分辨率的数据，以便解开谜团，比如，人们如何移动（Fields所谓的“移动性”），他们喜欢怎样感受（“客户体验”），以及什么样的新事物对他们有吸引力（“价值特征和服务”）。这不是通过调查人们所说的来发现，而是通过人们的行为数据来挖掘到的。
福特公司可以根据收集到的信息，发现汽车和驾驶员之间的每个细节：驾驶员如何使用车辆，驾驶地点，道路状况，甚至电磁力对车辆的影响程度。实际上，有数百个因素可以改善车辆的质量、安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。
……
乔希·沙利文（Josh Sullivan）
美国知名咨询公司博思艾伦的合伙人，创建和领导该公司的数据科学团队，致力于向企业展示数据科学如何解决复杂的组织问题。他与数百家财富五百强公司以及政府机构合作，通过采用数学公司的原则来帮助它们重塑组织以获得商业成功。他关注数据科学驱动的组织的未来，他和他的团队为各类大型企业建立了先进的数据科学项目，其中包括解决数据科学问题的全新方法。
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