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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:Stephen Haag

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2008-10-01

价格:GBP 71.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780073376752

丛书系列:

图书标签:

• 信息系统
• 信息技术
• 商业
• 管理
• 计算机科学
• 数字化转型
• 数据分析
• 系统分析
• IT基础
• 商业智能

商业智能与决策支持系统：驾驭数据洪流，驱动战略洞察 作者：[此处填写作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社：[此处填写出版社名称，例如：华东理工大学出版社、清华大学出版社] ISBN：[此处填写一个假想的ISBN，例如：978-7-302-55678-9] --- 内容概要 本书深入剖析了商业智能（Business Intelligence, BI）和决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）的核心理论、关键技术与前沿应用。在当今数据爆炸的商业环境中，企业面临的核心挑战是如何将海量、异构的数据转化为可执行的战略洞察。本书旨在为管理者、数据分析师以及系统设计者提供一套系统化、实践驱动的知识体系，帮助他们构建、实施和优化下一代智能决策框架。 我们超越了传统的报告和仪表板层面，重点探讨了数据仓库（Data Warehousing）的设计哲学、数据挖掘（Data Mining）的高级算法应用，以及实时分析（Real-time Analytics）在敏捷决策中的作用。本书特别强调了BI与企业战略目标对齐的重要性，确保技术投入能够直接转化为可量化的商业价值。 核心章节与特色 第一部分：商业智能的基础与战略定位 第一章：数据驱动时代的商业挑战与机遇 本章界定了商业智能的范畴，阐述了信息系统在现代企业管理中的核心地位，并分析了数字化转型背景下，数据资产如何成为企业最关键的竞争优势。我们将讨论“描述性分析”、“诊断性分析”、“预测性分析”和“规范性分析”的层级结构，为后续高级主题奠定理论基础。 第二章：决策支持系统的演进与架构 深入探讨决策支持系统（DSS）从传统的模型驱动系统向现代数据驱动、知识驱动混合系统的演变。详细介绍DSS的典型结构组件，包括模型库、数据管理系统、用户界面以及知识工程在系统中的集成。本章将通过经典的案例分析，展示DSS如何在运营、管理和战略层面提供支持。 第三章：数据仓库的构建与生命周期管理 数据仓库是BI的基石。本章详尽讲解维度建模（Dimensional Modeling），包括星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的优缺点及适用场景。重点剖析ETL（抽取、转换、加载）流程的复杂性、数据质量管理（DQM）的策略，以及如何设计一个可扩展、高性能的企业级数据仓库。 第二部分：核心分析技术与方法论 第四章：在线分析处理（OLAP）的精髓与实现 OLAP是BI工具的核心功能。本章深入讲解OLAP的“多维”概念，详细剖析ROLAP（关系型）、MOLAP（多维数组）和HOLAP（混合型）的内部机制、性能考量和实际应用中的数据立方体（Data Cube）的构建与优化，包括下钻（Drill-Down）、上卷（Roll-Up）、切片（Slice）和切块（Dice）操作的底层逻辑。 第五章：数据挖掘：从关联规则到预测模型 本章聚焦于高级分析的应用。详细介绍数据挖掘的分类、聚类和回归分析技术。我们将探讨关联规则学习（如Apriori算法）在市场购物篮分析中的应用，以及决策树、神经网络在客户流失预测和风险评估中的实战部署。侧重于模型选择、验证与解释性的平衡。 第六章：报告、仪表板与可视化设计 有效的沟通是BI成功的关键。本章超越了简单的图表堆砌，探讨了信息可视化的认知心理学基础。讲解如何设计高影响力的企业级仪表板（Dashboards），如何选择最适合传达特定洞察的可视化类型（如桑基图、热力图、瀑布图），并讨论叙事性分析（Analytical Storytelling）在向非技术决策者传达复杂结果中的重要性。 第三部分：前沿技术与系统实施 第七章：实时分析与流数据处理 随着物联网（IoT）和高频交易的兴起，对实时决策的需求日益增加。本章介绍流处理架构（如Lambda或Kappa架构），探讨Kafka、Storm或Spark Streaming等技术在实现毫秒级洞察方面的应用，以及它们如何融入传统的批处理BI流程。 第八章：现代BI平台与云计算部署 对比分析主流的商业和开源BI工具栈。深入研究云计算环境（如AWS Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery）下数据仓库与分析服务的部署策略、成本效益分析以及数据治理在分布式环境中的挑战与解决方案。 第九章：知识管理与嵌入式决策 本章探讨如何将BI分析结果无缝集成到日常业务流程中，实现嵌入式分析（Embedded Analytics）。讨论知识管理（KM）系统与BI的集成，确保分析洞察能够转化为标准化操作程序（SOPs）和自动化决策规则，真正实现“智能自动化”。 第十章：数据治理、伦理与合规性 在数据隐私法规日益严格的今天，本章强调了数据治理框架（包括元数据管理、数据所有权和安全策略）的必要性。讨论在利用高级分析模型时，如何识别和减轻算法偏见（Algorithmic Bias），确保决策过程的公平性与合规性。 本书特点 实践驱动的案例研究： 穿插大量来自金融、零售、制造等行业的真实案例，展示理论如何在复杂商业环境中落地。 架构思维培养： 不仅教授技术工具的使用，更注重培养读者从企业战略层面规划BI/DSS架构的系统思维。 模型与算法解析： 对核心的数据挖掘和统计模型提供深入浅出的数学和逻辑解释，而非仅仅停留在工具操作层面。 面向未来的视角： 紧密跟踪AI/ML与BI的融合趋势，探讨下一代智能决策系统的可能形态。 --- 读者对象： 本书适合于对构建和优化企业级决策支持系统感兴趣的IT专业人士、数据科学家、业务分析师，以及需要理解如何利用数据驱动战略的高级管理人员。掌握基础数据库知识的读者将能更快地吸收高级内容。

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