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出版者:McGraw-Hill Osborne Media

作者:Doug Harts

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2007-11-16

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780071494243

丛书系列:

图书标签:

• Office 2007
• 商业智能
• BI
• 数据分析
• 数据挖掘
• 报表
• SQL Server
• Excel
• PowerPoint
• Access

深入解析企业级数据洞察：重塑决策，驱动增长 在当今商业世界，信息如同潮水般汹涌而来，如何从中捕捉有价值的洞察，并转化为切实可行的商业策略，成为企业能否在激烈竞争中脱颖而出的关键。您是否正面临以下挑战： 数据孤岛林立，难以整合分析？ 报表制作耗时耗力，信息滞后，无法及时响应市场变化？ 难以预测未来趋势，决策过程充满不确定性？ 销售、营销、运营等部门数据割裂，协同效率低下？ 如何将海量数据转化为直观易懂的图表和仪表盘，便于高层决策？ 如果以上问题触动了您的心弦，那么，一本聚焦于企业级数据洞察的图书，将是您开启智慧决策、驱动业务增长的得力助手。本书并非仅是关于某一特定软件版本的操作指南，而是将目光投向更宏观、更核心的商业智能（Business Intelligence, BI）领域，深入探讨如何构建、实施和优化一套能够为企业带来深远价值的数据分析体系。 本书的核心目标：赋能企业，实现数据驱动的智慧决策 本书旨在为读者提供一个全面的视角，理解如何在现代商业环境中，将数据从一个被动的记录转化为主动的决策引擎。我们将探讨一系列贯穿始终的理念、方法论和最佳实践，帮助您： 1. 构建统一的数据视图： 打破部门壁垒，实现跨系统、跨部门的数据整合，构建企业级的数据仓库或数据湖，为后续的分析奠定坚实基础。 2. 提升数据分析能力： 掌握从数据采集、清洗、转换到建模、分析、可视化的全流程技术，运用科学的方法和工具，挖掘数据背后的规律和价值。 3. 优化业务流程： 通过深入的数据分析，识别业务中的瓶颈和低效环节，提出改进建议，实现流程的优化和自动化。 4. 驱动商业增长： 基于准确的数据洞察，制定更精准的营销策略，优化产品开发，提升客户体验，发现新的商机，从而实现可持续的业务增长。 5. 赋能员工，提升效率： 提供易于访问和理解的数据洞察，让不同层级的员工都能基于数据进行决策，提高工作效率和准确性。 本书内容纵览：从理论到实践，层层深入 本书将以系统化的方式，带领您逐步走进企业级数据洞察的世界。我们将从基础概念讲起，逐步深入到高级应用，确保读者无论是在技术层面还是管理层面，都能获得深刻的理解和实用的指导。 第一部分：理解商业智能的基石 第一章：为何需要商业智能？ 数据时代的挑战与机遇。 传统决策方式的局限性。 商业智能的定义、目标与价值。 商业智能在不同行业和业务场景的应用。 第二章：企业数据架构概览 数据源的多样性与复杂性（ERP, CRM, SCM, 数据库, 文件等）。 数据仓库（Data Warehouse）与数据集市（Data Mart）的设计理念。 数据湖（Data Lake）的角色与价值。 ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）流程的重要性。 数据治理与数据质量管理。 第三章：关键的商业智能概念 OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP（Online Transaction Processing）的区别。 维度建模：星型模型与雪花模型。 度量（Measures）与维度（Dimensions）的定义与设计。 指标（KPIs）的定义、选择与计算。 第二部分：构建与管理数据分析平台 第四章：数据整合与准备 数据抽取的技术与策略。 数据清洗：识别、处理和纠正数据错误。 数据转换：格式统一、数据丰富化。 数据加载：增量加载与全量加载。 数据质量监控与管理工具。 第五章：数据建模与仓库设计 业务流程驱动的模型设计。 事实表（Fact Tables）与维度表（Dimension Tables）的设计原则。 缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）的处理。 聚合表（Aggregate Tables）与预计算（Pre-calculation）的优化策略。 数据模型的演进与维护。 第六章：商业智能工具的选型与部署 不同类型BI工具的对比（报表工具、仪表盘工具、数据挖掘工具、自助式BI等）。 评估BI工具的关键标准（功能、性能、易用性、成本、可扩展性等）。 平台部署模式（本地部署、云端部署、混合部署）。 用户角色与权限管理。 性能优化与扩展性考量。 第三部分：深入的数据分析与可视化 第七章：多维分析（OLAP）的应用 切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、旋转（Pivot）等操作。 运用OLAP进行多维度的数据探索。 OLAP立方体（Cube）的设计与优化。 第八章：报表与仪表盘设计 有效报表的设计原则：目标明确、信息清晰、易于理解。 仪表盘（Dashboard）的最佳实践：突出关键信息、直观展示趋势。 交互式报表与仪表盘的设计。 不同类型报表（交易报表、分析报表、预警报表）的应用场景。 第九章：数据可视化技巧 选择合适的图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等）。 可视化设计原则：避免图表混乱，突出重点。 利用颜色、大小、形状等元素增强可视化效果。 创建引人入胜且富有洞察力的可视化。 第十章：高级分析技术入门 统计分析基础：描述性统计、推断性统计。 趋势分析与预测模型简介。 数据挖掘技术概述（聚类、分类、关联规则等）。 商业智能在机器学习和人工智能领域的融合。 第四部分：商业智能的战略与实施 第十一章：构建数据驱动的文化 高层领导的支持与推动。 员工的数据素养培养与培训。 建立数据共享与协作的机制。 鼓励基于数据的反馈与迭代。 第十二章：商业智能项目的规划与管理 项目目标设定与范围界定。 需求收集与分析。 项目团队的组建与角色分工。 敏捷开发与迭代实施。 风险管理与问题解决。 第十三章：商业智能的未来趋势 人工智能与机器学习在BI中的深化应用。 自动化报告与智能分析。 云原生BI平台的发展。 嵌入式分析（Embedded Analytics）的应用。 实时数据分析的重要性。 本书的独特价值： 理论与实践并重： 本书不仅提供扎实的理论基础，更结合实际案例，指导读者如何将所学知识应用于解决真实的商业问题。 面向未来： 关注行业前沿技术和发展趋势，帮助读者为企业未来的数据战略做好准备。 系统性与全面性： 覆盖商业智能从概念到实施的各个环节，为读者构建完整的知识体系。 指导性与可操作性： 提供清晰的步骤和方法论，便于读者在实际工作中落地执行。 无论您是企业的信息技术专家、数据分析师、业务部门经理，还是希望提升自身数据分析能力的职场人士，本书都将是您不可或缺的学习资源。它将帮助您深入理解数据价值，掌握驱动智慧决策的秘诀，最终实现企业的持续增长与竞争力提升。 准备好开启您的数据洞察之旅了吗？ 让我们一同探索，如何让数据成为您最强大的商业盟友！

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