信息科學與技術叢書·商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王飛 著

圖書標籤:

• 商業智能
• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 架構規劃
• 信息科學
• 技術
• 案例分析
• 第2版
• 商業決策

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111476016

版次：2

商品編碼：11540340

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 信息科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：461

正文語種：中文

內容簡介

　　《信息科學與技術叢書·商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例（第2版）》雖然是《商業智能深入淺齣—Cognos，Informatica技術與應用》一書的修訂版，但在結閤各方麵的反饋意見之後，對內容上做瞭很多調整，力求最新、最細。同時書中將商業智能和大數據有機地結閤起來，增加瞭一些相應的章節和案例，擴充瞭知識點，幾乎涵蓋瞭商業智能領域的所有知識。本書並不推崇細節性的理論知識講述，因為每一部分理論都可以寫成一本書。本書主要針對如何解決項目中所遇到的問題，以及商業智能項目開發的一般流程。本書還力圖幫助初學者快速進入到項目之中，所以本書對他們來說具有極高的參考價值。
　　本書內容可以分成如下幾個部分。
　　理論篇：主要包括商業智能概述、數據倉庫理論知識、數據挖掘和分析、大數據理論知識等內容。
　　項目篇：主要包括商業智能項目需求的定義、商業智能項目模型的建立、商業智能數據倉庫係統應用實例、大數據架構與實踐、電力行業和金融行業的商業智能案例等內容。
　　工具篇：詳細介紹兩大商業智能工具Cognos與Informatica的理論知識和使用方法。
　　實踐篇：包括Cognos報錶的開發、部署和實踐等內容。
　　本書還附贈瞭部分源代碼和一些有價值的文檔模闆。

作者簡介

劉國峰，中國人民大學在職研究生，曾任職三星數據係統（中國）有限公司中國研發中心，現任中國電力科學研究院中電普華信息技術有限公司高級工程師，潛心研究數據倉庫理論多年，形成瞭自己對數據倉庫的獨特見解。

內頁插圖

目錄

前言
緻謝
理 論 篇
第1章 商業智能簡介
1.1 商業智能概述
1.1.1 商業智能的定義
1.1.2 商業智能的作用
1.1.3 商業智能的處理過程
1.1.4 商業智能的功能
1.1.5 商業智能的發展趨勢
1.2 關於商業智能的核心技術
1.2.1 數據倉庫
1.2.2 數據挖掘和分析
1.2.3 ETL處理技術
1.2.4 聯機分析處理（OLAP）技術
1.2.5 可視化分析
1.2.6 大數據技術
1.2.7 商業智能元數據管理
1.3 商業智能的實施方法和步驟
1.3.1 商業智能的實施方法
1.3.2 商業智能的實施步驟
1.4 商業智能項目成功的關鍵
1.5 商業智能項目的組織機構
1.6 本章小結
第2章 數據倉庫的理論知識
2.1 數據倉庫概述
2.1.1 數據倉庫産生的背景
2.1.2 數據倉庫定義
2.1.3 數據倉庫和商業智能之間的關係
2.2 數據倉庫的特點
2.2.1 麵嚮主題
2.2.2 集成性
2.2.3 穩定性
2.2.4 反映曆史變化
2.3 數據倉庫的優勢
2.4 數據倉庫和數據庫的區彆
2.5 數據倉庫開發過程介紹
2.5.1 規劃分析階段
2.5.2 設計實現階段
2.5.3 使用維護階段
2.6 數據倉庫係統組成部分介紹
2.6.1 數據源分析
2.6.2 數據遷移
2.6.3 選擇數據的存儲結構
2.6.4 元數據
2.7 數據倉庫模型設計介紹
2.7.1 概念模型
2.7.2 邏輯模型
2.7.3 物理模型
2.8 數據集市介紹
2.8.1 數據集市概述
2.8.2 數據集市和數據倉庫的聯係和區彆
2.8.3 數據集市的目標分析
2.8.4 數據集市的技術特性
2.9 ODS介紹
2.9.1 ODS的概述
2.9.2 ODS係統與數據庫係統、數據倉庫係統的區彆
2.9.3 基於ODS和基於數據倉庫的OLAP之間的關係
2.9.4 ODS係統的功能
2.9.5 ODS係統的架構
2.10 數據倉庫實施詳細步驟
2.10.1 需求分析
2.10.2 數據倉庫的邏輯分析
2.10.3 設計ODS係統
2.10.4 數據倉庫建模
2.10.5 數據集市建模
2.10.6 數據源分析
2.10.7 數據的獲取與整閤
2.10.8 應用分析
2.10.9 報錶展現
2.11 在大數據環境下的數據倉庫的建設
2.12 數據倉庫建設路綫圖
2.13 數據倉庫的作用
2.14 數據倉庫的建設意義
2.15 本章小結
第3章 數據挖掘和分析理論知識
3.1 什麼是數據挖掘
3.2 數據挖掘方法的幾個步驟
3.3 數據挖掘常用算法
3.4 數據倉庫和數據挖掘之間的關係
3.5 數據挖掘的主要過程
3.6 數據挖掘的主要應用——客戶精準營銷
3.6.1 客戶精準營銷背景
3.6.2 關於旅遊行業的客戶精準營銷
3.6.3 關於銀行業的客戶精準營銷
3.7 本章小結
第4章 商業智能ETL理論知識
4.1 ETL在數據倉庫中的重要地位
4.2 ETL的一般過程
4.3 研究ETL的本質
4.4 ETL的體係結構
4.5 ETL的難點
4.6 主流的ETL工具
4.7 ETL的作用
4.8 詳解ETL過程
4.8.1 數據抽取
4.8.2 數據清洗
4.8.3 數據轉換
4.8.4 數據加載
4.8.5 ETL的日誌
4.9 ETL優化
4.10 ETL設計規範要點
4.11 ETL的框架結構
4.12 ETL的實施策略
4.13 本章小結
第5章 商業智能聯機分析處理理論簡介
5.1 OLAP介紹
5.2 OLAP係統與OLTP係統的區彆
5.3 OLAP的實現方法
5.4 OLAP的基本目標和特點
5.5 建立OLAP的過程
5.6 OLAP與數據倉庫的關係
5.7 OLAP係統的實施過程
5.8 OLAP模型的設計與實現
5.9 本章小結
第6章 數據可視化分析理論知識
6.1 什麼是數據可視化分析
6.2 數據可視化的錶現形式
6.3 本章小結
第7章 大數據理論知識
7.1 大數據概念的提齣
7.2 什麼是大數據？
7.3 大數據處理技術
7.4 大數據應用案例
7.5 大數據和傳統商業智能的結閤
7.6 本章小結
第8章 商業智能元數據理論知識
8.1 元數據的定義
8.2 元數據的重要性
8.3 元數據的類型
8.4 元數據的作用
8.5 元數據的管理
8.6 元數據包含的內容
8.7 本章小結
項 目 篇
第9章 商業智能項目需求的定義
9.1 商業智能項目的啓動
9.2 商業智能項目的需求定義
9.3 係統原型的建立
9.4 驗收和評審的內容
9.5 本章小結
第10章 商業智能項目模型的建立
10.1 數據模型的設計原則
10.2 企業模型的意義
10.2.1 企業模型的定義
10.2.2 建設企業模型的意義
10.2.3 企業數據模型和其他模型之間的關係
10.2.4 與企業數據模型相關的概念
10.2.5 企業數據模型轉換到數據倉庫模型的步驟
10.3 概念模型的設計
10.4 邏輯模型的設計
10.4.1 ODS邏輯模型
10.4.2 數據倉庫邏輯模型
10.4.3 數據集市邏輯模型
10.5 物理模型的設計
10.5.1 ODS 物理模型的設計
10.5.2 數據倉庫物理模型的設計
10.5.3 數據集市物理模型的設計
10.6 本章小結
第11章 商業智能數據倉庫係統應用實例
11.1 定義數據倉庫項目的生命周期
11.2 數據倉庫粒度的劃分
11.3 企業輔助決策分析係統的構建
11.4 決策分析係統一般的部署方案和步驟
11.4.1 提供係統安裝軟件的體係結構
11.4.2 部署係統的數據庫環境
11.4.3 ETL環境的部署
11.4.4 報錶展示環境的部署
11.5 數據倉庫建設的難點
11.6 本章小結
第12章 商業銀行數據倉庫建設規劃
12.1 商業銀行數據倉庫建設概況
12.2 目前國內商業銀行數據倉庫麵臨的瓶頸
12.3 商業銀行數據倉庫建設麵臨哪些問題
12.4 商業銀行數據倉庫建設思路及係統情況
12.4.1 某商業銀行建設數據倉庫時遇到的挑戰
12.4.2 某商業數據倉庫架構存在的問題
12.4.3 對該行數據倉庫目標架構的建議
12.5 商業銀行數據倉庫建設啓示
12.6 本章小結
第13章 電力行業數據倉庫的建設規劃
13.1 電力行業數據倉庫建設難點
13.2 電力行業數據倉庫邏輯架構
13.3 電力行業數據倉庫能力藍圖
13.4 數據倉庫促進電力業務的發展
13.5 數據倉庫建設策略比較
13.6 電力行業數據倉庫模型建立過程
13.7 電力行業數據倉庫的架構設計
13.8 本章小結
第14章 商業智能項目規劃和管理
14.1 項目團隊的組織結構
14.2 項目角色劃分及技能要求
14.3 定義領導組的職責和主要任務
14.4 如何定義商業智能項目的進度
14.5 如何定義商業智能項目的過程
14.6 本章小結
第15章 商業智能應用介紹
15.1 商業智能應用設計的原則
15.2 商業智能應用的實施步驟
15.3 商業智能具有的應用功能
15.4 商業智能應用實例
15.5 本章小結
第16章 數據抽取、轉換和加載
16.1 ETL的定義和總體架構
16.2 ETL的加載方法
16.2.1 以時間戳作為加載條件
16.2.2 利用源錶的日誌信息對目標錶進行數據加載
16.2.3 通過全錶對比的方式進行數據加載
16.2.4 全錶刪除後再進行數據加載的方式
16.3 利用ETL構建企業級數據倉庫
16.4 ETL的設計過程
16.5 ETL的備份與恢復
16.5.1 數據的備份
16.5.2 數據備份存放的介質以及目錄結構
16.5.3 ETL程序的備份
16.5.4 數據的恢復方案
16.6 ETL數據質量的改進
16.6.1 ETL數據質量分析
16.6.2 ETL數據質量改進的方法和目標
16.6.3 推動ETL數據質量改進的方法
16.6.4 ETL的技術路綫選擇
16.7 ETL應用舉例
16.7.1 ETL分析需求
16.7.2 ETL 數據源說明
16.7.3 ODS設計與抽取
16.7.4 數據倉庫（DW）設計與抽取
16.7.5 數據集市（DM）設計與抽取
16.8 本章小結
第17章 聯機分析處理
17.1 OLAP的概念
17.2 OLAP的實施
17.2.1 建立“維”的概念
17.2.2 多維分析技術
17.2.3 OLAP實施的一般過程
17.3 OLAP的應用實例
17.3.1 案例背景
17.3.2 需求
17.3.3 數據準備
17.3.4 瀏覽分析數據
17.4 OLAP係統設計的一般步驟
17.5 本章小結
第18章 應用舉例
18.1 項目工作計劃的製訂
18.1.1 對項目背景與目的的描述
18.1.2 確定項目需要交付的成果
18.1.3 製定項目管理文檔
18.1.4 項目進度劃分
18.2 需求分析
18.2.1 業務需求
18.2.2 功能需求
18.3 營銷係統設計
18.3.1 總體架構設計
18.3.2 營銷輔助決策係統的ETL架構設計
18.3.3 營銷輔助決策係統數據訪問功能設計
18.3.4 營銷輔助決策係統展示方式設計
18.3.5 營銷輔助決策係統主題分析功能設計
18.3.6 數據模型設計
18.4 ETL數據抽取
18.4.1 ETL物理設計
18.4.2 從源數據庫抽取到ODS數據緩衝區
18.4.3 從ODS數據緩衝區抽取到ODS統一信息視圖區
18.4.4 從ODS統一信息視圖區抽取到數據倉庫
18.4.5 從數據倉庫抽取到數據集市
18.5 報錶展示
18.6 編寫測試報告
18.7 編寫用戶手冊
18.8 軟件發布
18.9 係統運行維護
18.10 本章小結
第19章 大數據架構與實踐
19.1 大數據概述
19.2 大數據的處理技術之一——流數據
19.3 大數據下的數據架構
19.4 大數據在銀行業的應用與實踐
19.5 本章小結
第20章 金融行業的商業智能概述
20.1 金融行業實施商業智能的背景
20.2 商業智能在金融行業的作用
20.3 金融行業實施商業智能的措施
20.4 本章小結
第21章 電力行業商業智能概述
21.1 電力行業麵臨的挑戰
21.2 建設企業級數據倉庫的原因
21.3 電力行業數據倉庫的執行架構
21.4 數據倉庫開發的階段、任務和流程
21.5 數據倉庫運維內容
21.6 電力行業數據倉庫的建設方法
21.7 本章小結
工 具 篇
第22章 Informatica PowerCenter工具簡介
22.1 Informatica PowerCenter介紹
22.1.1 Informatica的特點
22.1.2 Informatica的優勢
22.2 Informatica PowerCenter工具概況
22.3 Informatica Servers引擎
22.4 Administration Console
22.4.1 登錄方式
22.4.2 相關術語
22.5 PowerCenter Designer
22.5.1 菜單
22.5.2 工具欄
22.5.3 導航
22.5.4 工作區
22.5.5 輸齣窗口
22.6 Repository Manager
22.6.1 菜單
22.6.2 工具欄
22.6.3 導航
22.6.4 工作區
22.7 Workflow Manager
22.7.1 菜單
22.7.2 工具欄
22.7.3 導航
22.7.4 工作區
22.7.5 輸齣窗口
22.8 Workflow Monitor
22.8.1 工具欄
22.8.2 監控區
22.8.3 屬性
22.9 本章小結
第23章 Cognos工具簡介
第24章 Informatica的安裝與快速入門
第25章 Informatica實例
第26章 Cognos安裝與快速入門
第27章 Cognos實例
第28章 Cognos的安全管理
第29章 Cognos優化

前言/序言

　　誰需要閱讀本書
　　簡而言之，如果您是一直關注商業智能和大數據領域的開發人員、架構師、谘詢顧問或者是相關專業的師生，無論是初學還是已有一定工作經驗，這本書都適閤您。
　　考慮到很多讀者剛剛涉足這個領域，所以本書不會使用晦澀難懂的語言，並盡量用淺顯易懂的方式去說明問題。在內容方麵，本書幾乎涵蓋瞭商業智能的方方麵麵，包括一些架構的思想和工具的使用，更重要的是，本書包含瞭商業智能的規劃思想和原理，也滲透瞭架構過程中的難點和解決方案。本書並不拘泥於細節部分，但是試圖幫助讀者深入理解商業智能的核心技術，包括相關的理論、規劃思想和實際案例等。
　　希望本書能夠帶您進入到真正的數據世界中。在數據的海洋中自由地發揮，不斷地創造價值。
　　本書涵蓋的內容
　　本書涵蓋的內容可以分成如下幾個部分。
　　理論篇：主要包括商業智能概述、數據倉庫理論知識、數據挖掘和分析、大數據理論知識等內容。
　　項目篇：主要包括商業智能項目需求的定義、商業智能項目模型的建立、商業智能數據倉庫係統應用實例、大數據架構與實踐、電力行業和金融行業的商業智能案例等內容。
　　工具篇：詳細介紹兩大商業智能工具Cognos與Informatica的理論知識和使用方法。
　　實踐篇：包括Cognos報錶的開發、部署和實踐。
　　本書附贈部分源代碼和一些有價值的文檔模闆。
　　閱讀背景
　　目前，很多企業引入瞭商業智能。商業智能已經成為瞭企業信息化的重要的解決方案和技術手段。從零售企業到金融機構，從電力行業到環保産業，商業智能正在引起一場商業分析和戰略決策的革命。預計，很快就會有超過半數的企業使用商業智能技術去開拓和搶占市場瞭。
　　小時候曾經有一本書給我留下瞭深刻的印象，大概內容是教小學生如何寫作文的，包括如何寫議論文、記敘文、散文等。書中並沒有很刻闆地去闡述寫作的步驟，而是通過主人公（小胖）的一個個小故事，把一些看似偶然，卻又非常閤理的情節，包括在公園、火車站、旅遊景點等場景下，以對話的形式將寫作的方法一一告訴讀者，語言風趣幽默。身為讀者的我讀後有瞭相當大的收獲，盡管已時隔幾十年，仍然讓我不能忘懷。本書的內容，雖然不能以故事情節或者對話的形式展現給大傢，但是也力求不用晦澀難懂的語言去解釋概念，而是用簡單易懂的例子去說明問題，以求既能讓初學者快速進入到商業智能的世界中，也可讓專業人士在輕鬆閱讀的過程中有所收益。

信息科學與技術叢書·商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例（第2版） 內容簡介 在當今數據洪流洶湧而至的時代，商業智能（Business Intelligence, BI）已不再是錦上添花的工具，而是企業決勝未來的核心驅動力。本書，作為“信息科學與技術叢書”的重要一員，緻力於為讀者呈現一套清晰、係統且極具實操性的商業智能架構規劃與實踐指南。我們深知，麵對海量、多源、異構的數據，如何構建一個既能支撐即時分析，又能預見未來趨勢的智能係統，是每一個企業都麵臨的挑戰。因此，本書聚焦於大數據時代下商業智能的核心要素，從理論基礎到技術實現，再到落地應用，層層深入，旨在幫助讀者構築堅實的商業智能根基，並在此之上搭建齣適應業務需求的智能架構。 本書第二版在第一版的基礎上，吸取瞭近年來商業智能領域最新的技術進展和實踐經驗，對內容進行瞭全麵更新和優化。我們緊密跟蹤大數據技術的發展脈絡，如分布式存儲、實時計算、機器學習、人工智能等，並深入探討瞭它們如何與商業智能相結閤，為企業提供更強大、更智能的分析能力。同時，我們也關注瞭數據治理、數據安全、隱私保護等關鍵議題，因為在追求數據價值的同時，確保數據的閤規性與安全性是企業可持續發展的生命綫。 核心內容概覽 第一部分：商業智能的理論基石與時代背景 在開始構建具體的商業智能架構之前，我們首先需要對商業智能的本質、發展曆程以及其在當前數字化轉型浪潮中的重要性有一個清晰的認知。本部分將深入淺齣地闡述： 商業智能的定義與核心價值： 什麼是商業智能？它為何如此重要？本書將從業務決策、運營效率、客戶洞察、風險控製等多個維度，揭示商業智能為企業帶來的不可估量的價值。我們將避免空泛的理論，而是通過鮮活的商業場景，讓讀者理解BI的實實在在的意義。 大數據時代的機遇與挑戰： 大數據不僅僅是數據的“量”的爆炸，更是對企業數據處理、分析和應用能力的全新考驗。我們將探討大數據的特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），以及這些特徵如何深刻影響商業智能的架構設計和實現策略。同時，也會分析企業在擁抱大數據過程中可能遇到的技術、組織和文化挑戰。 商業智能發展的演進： 從早期的報錶分析到數據倉庫、數據挖掘，再到如今的實時分析、預測分析和人工智能驅動的BI，商業智能技術一直在不斷演進。本書將梳理這一發展脈絡，幫助讀者理解不同階段的技術特點和應用場景，從而更好地把握未來的發展方嚮。 商業智能與企業戰略的融閤： 商業智能不是孤立的技術項目，而是企業戰略的重要組成部分。我們將強調如何將BI與企業的業務目標、發展戰略緊密結閤，確保BI的建設能夠真正驅動業務增長，提升核心競爭力。 第二部分：大數據時代下的商業智能架構規劃 本部分是本書的核心，我們將係統地介紹如何在大數據時代設計和構建一個強大、靈活且可擴展的商業智能架構。我們將遵循“由淺入深、循序漸進”的原則，逐步展開： 商業智能架構的演變與趨勢： 深入分析傳統數據倉庫架構的優劣勢，以及在大數據環境下，Lambda架構、Kappa架構等新型架構模式的興起和發展。我們將重點討論它們在處理批處理和流處理數據時的不同策略和技術選型。 核心技術組件深度解析： 數據采集與整閤： 涵蓋ETL/ELT工具、消息隊列（如Kafka）、數據同步技術、API集成等，確保從各種數據源（關係型數據庫、NoSQL數據庫、日誌文件、社交媒體、IoT設備等）高效、可靠地采集和整閤數據。 數據存儲與管理： 重點介紹大數據存儲技術，如Hadoop Distributed File System (HDFS)、對象存儲（如Amazon S3, Azure Blob Storage）、數據湖（Data Lake）、數據倉庫（Data Warehouse）以及數據倉庫的演進形態（如雲數據倉庫 Snowflake, BigQuery, Redshift）。我們將對比它們的特點、適用場景和優缺點。 數據處理與計算引擎： 深入講解批處理計算框架（如Spark, MapReduce）、流處理計算框架（如Spark Streaming, Flink）以及SQL on Hadoop技術（如Hive, Presto, Impala）。我們將分析不同計算引擎的性能優勢和適用場景。 數據分析與挖掘工具： 探討統計分析、機器學習、深度學習等數據分析技術，以及相關的算法和模型。介紹如何利用這些技術從海量數據中挖掘有價值的信息。 商業智能展現與可視化： 關注BI前端工具的選擇與應用，包括儀錶盤（Dashboard）、報錶、多維分析（OLAP）、數據可視化圖錶的設計原則和最佳實踐。我們將強調如何將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現給業務用戶。 數據治理與元數據管理： 強調數據質量、數據字典、數據血緣、數據生命周期管理等在BI架構中的重要性，以及如何通過有效的元數據管理來提升數據的可信度和可追溯性。 安全與隱私保護： 探討數據加密、訪問控製、脫敏處理、閤規性要求（如GDPR, CCPA）等在BI架構設計中的考量。 典型商業智能架構模式探討： 雲原生BI架構： 詳細介紹如何利用雲計算平颱的強大能力構建彈性、可擴展的BI係統，包括雲存儲、雲計算、雲數據庫、Serverless架構等。 混閤雲BI架構： 分析企業在不同業務場景下，如何結閤本地數據和雲端能力，構建兼顧成本、安全和靈活性的混閤雲BI解決方案。 實時BI架構： 重點講解如何構建支持毫秒級、秒級數據更新和分析的實時BI係統，以及其在業務監控、預警等場景的應用。 AI驅動的BI架構： 探索如何將機器學習和人工智能技術深度融入BI流程，實現自動化數據分析、智能預測、自然語言交互等高級功能。 架構選型與實施考量： 結閤實際項目經驗，提供一套係統的架構選型指南，幫助讀者根據自身業務需求、技術能力、成本預算等因素，做齣最優的架構決策。我們將討論硬件選型、軟件工具評估、開源與商業化方案的權衡等。 第三部分：大數據時代下的商業智能案例分析與落地實踐 理論學習最終要落腳於實踐。本部分將通過多個來自不同行業（如零售、金融、製造、互聯網、醫療等）的典型商業智能應用案例，生動展示如何將前述的架構理念和技術手段轉化為實際的業務價值。 案例研究方法論： 我們將采用“問題-解決方案-技術實現-業務價值”的分析框架，深入剖析每個案例。 典型場景案例： 客戶360度畫像構建： 整閤多渠道客戶數據，構建全麵的客戶畫像，實現精準營銷、個性化推薦和服務。 銷售預測與渠道優化： 利用曆史銷售數據和外部因素，建立精準的銷售預測模型，優化渠道策略，提升銷售額。 供應鏈優化與風險預警： 對供應鏈各個環節的數據進行實時監控和分析，優化庫存管理，降低運營成本，預測並規避潛在風險。 産品性能分析與研發創新： 分析用戶使用數據，評估産品性能，洞察用戶需求，指導産品迭代和創新。 風險管理與反欺詐： 在金融領域，通過大數據分析識彆潛在的欺詐行為，評估信用風險，保障業務安全。 運營效率提升與瓶頸識彆： 對企業內部運營流程數據進行深入分析，識彆效率瓶頸，優化資源配置，提升整體運營效率。 輿情監測與品牌聲譽管理： 實時監測社交媒體和新聞報道，分析公眾對企業和産品的看法，及時應對負麵信息，維護品牌形象。 實施落地關鍵要素： 數據驅動的文化建設： 如何在企業內部培養數據驅動的決策文化，打破部門壁壘，促進數據共享。 團隊組建與技能要求： 探討構建一支高效BI團隊所需的角色、職責和關鍵技能。 項目管理與迭代優化： BI項目的成功需要良好的項目管理和持續的迭代優化，我們將分享相關的經驗。 技術選型與成本控製： 在項目實施過程中，如何在滿足需求的前提下，有效控製技術成本。 用戶培訓與賦能： 強調如何對業務用戶進行有效培訓，讓他們能夠充分利用BI係統，發揮數據價值。 本書特色 理論與實踐並重： 本書既有紮實的理論基礎，又包含豐富的實操案例，能夠幫助讀者建立完整的知識體係。 緊跟技術前沿： 我們深入探討瞭大數據、人工智能等前沿技術在商業智能領域的應用，確保內容的時效性。 架構化思維： 本書強調以架構化的視角來審視和規劃商業智能係統，幫助讀者構建堅固、靈活、可擴展的BI體係。 案例驅動： 通過大量真實的行業案例，生動地展示瞭商業智能的價值和落地路徑，增強瞭讀者的理解和信心。 深入淺齣： 盡管涉及復雜的技術概念，但本書力求用通俗易懂的語言進行闡釋，適閤不同技術背景的讀者。 目標讀者 本書麵嚮以下人群： 企業高層管理者、業務決策者：幫助他們理解商業智能的戰略價值，並做齣明智的IT投資和戰略規劃。 IT架構師、數據架構師、BI架構師：為他們提供大數據時代下商業智能架構設計的理論指導和技術參考。 數據工程師、數據分析師、BI開發工程師：提供構建和維護BI係統的技術細節和實踐經驗。 産品經理、運營人員、市場營銷人員：幫助他們瞭解如何利用商業智能工具更好地開展工作，提升業務績效。 對商業智能和大數據技術感興趣的在校學生和研究人員：提供係統性的學習框架和前沿知識。 在信息爆炸的時代，洞察力是企業最寶貴的財富。本書將是您構建強大商業智能能力、駕馭大數據洪流、引領企業走嚮智能未來的得力助手。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加從容地應對大數據帶來的挑戰，抓住數據蘊藏的無限機遇，最終實現業務的飛躍式發展。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本《商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例》（第2版）的閱讀體驗，可以用“豁然開朗”來形容。在大數據成為企業核心競爭力的今天，如何構建一套行之有效的商業智能體係，成為瞭許多企業思考的重點。本書恰如其分地迴應瞭這一需求，它從最基礎的架構設計入手，層層剝繭，將繁雜的技術概念梳理得井井有條。我尤其贊賞書中對於“規劃”二字的強調，它不僅僅是技術的堆砌，更是戰略的落地。如何根據企業自身的業務特點、數據基礎和發展目標來規劃BI架構，書中給齣瞭非常詳盡的指導。而那些精心挑選的案例，更是將理論與實踐緊密地結閤起來，讓我能夠清晰地看到大數據如何在實際業務中轉化為可操作的洞察，從而驅動業務增長。這本書的價值在於，它不僅教會瞭我們“是什麼”，更教會瞭我們“怎麼做”，為那些希望在數字化浪潮中乘風破浪的企業和個人，提供瞭一份寶貴的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 一直以來，我對大數據和商業智能這個領域都保持著濃厚的興趣，但總覺得缺乏一個係統性的指導。這本書《商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例》（第2版）正好填補瞭這一空白。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我們穿越復雜的大數據叢林，找到通往商業智慧的路徑。我特彆欣賞書中對“架構規劃”的重視，它強調瞭在構建BI係統之前，必須有一個清晰的戰略和設計，避免瞭盲目投入和重復建設。書中對不同技術組件的權衡和選擇，以及如何根據企業目標來定製化設計，都給齣瞭非常實用的建議。而那些生動具體的案例，則讓我對理論知識有瞭更直觀的理解，也看到瞭BI技術在實際業務中發揮的巨大價值。讀完這本書，我不再覺得BI是一個遙不可及的概念，而是能夠清晰地看到實現它的步驟和可能性，對未來如何更好地利用數據指導工作，有瞭更明確的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 拿到這本《商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例》（第2版）後，我最直觀的感受就是它的“接地氣”。市麵上很多關於大數據和商業智能的書籍，要麼過於偏重理論，讓初學者望而卻步；要麼過於晦澀，缺乏實際操作指導。但這本書不同，它以一種非常務實的方式，將復雜的概念拆解開來，用通俗易懂的語言進行解釋，並且大量引入瞭實際的企業案例。這對於我這樣非技術背景但希望瞭解並應用商業智能的讀者來說，簡直是及時雨。我尤其欣賞書中關於架構規劃的部分，它沒有簡單地羅列技術棧，而是從戰略層麵齣發，講解瞭如何根據企業的具體業務需求來設計和構建適閤的BI架構。案例分析的部分更是錦上添花，讓我能夠看到其他企業是如何運用這些技術解決實際問題的，從中獲得瞭很多啓發。讀完這本書，我感覺自己對商業智能的理解不再是零散的碎片，而是有瞭一個係統性的認識，並且對如何將這些理論應用到我自己的工作中充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本《商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例》（第2版）無疑是一本對當前信息技術浪潮下商業洞察力提升的深刻探討。在信息爆炸的時代，如何有效地從海量數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為驅動商業決策的智慧，是企業麵臨的重大挑戰。本書正是瞄準瞭這一痛點，從架構規劃的宏觀視角齣發，層層遞進地解析瞭構建高效商業智能係統的技術路徑。書中涉及的不僅僅是理論框架，更重要的是其對實際應用的關注，通過豐富的案例分析，讀者能夠清晰地看到大數據如何被轉化為 actionable insights，從而在市場競爭中占據優勢。從數據采集、清洗、存儲，到分析、挖掘、可視化，再到最終的決策支持，每一個環節都經過瞭細緻的梳理和闡述，使得原本可能顯得復雜晦澀的技術概念變得生動易懂。對於那些希望在商業智能領域深耕，或者正在為企業構建數據驅動決策體係的技術人員和管理者來說，這本書提供瞭一個堅實的基礎和寶貴的實踐指導。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何利用技術賦能商業發展的戰略指南。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 《商業智能深入淺齣：大數據時代下的架構規劃與案例》（第2版）這本書，給我帶來的最深刻的印象，在於其對“深入淺齣”四個字的完美詮釋。在當今大數據技術日新月異的背景下，理解和掌握商業智能（BI）的精髓，對於企業保持競爭力和實現可持續發展至關重要。本書從宏觀的架構設計到微觀的具體技術實現，都進行瞭詳盡的闡述。特彆是其對大數據時代下BI架構演進的分析，以及針對不同業務場景的解決方案設計，都展現瞭作者深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。我特彆喜歡書中對數據治理、數據倉庫、數據湖等關鍵概念的講解，以及如何將這些基礎建設與BI應用相結閤。此外，案例分析部分的選擇也非常具有代錶性，涵蓋瞭不同行業和不同規模的企業，使得讀者能夠根據自身情況找到相似的參照，從而獲得更具價值的藉鑒意義。這本書不僅適閤初學者建立全麵的認知，也為有經驗的從業者提供瞭深入研究和優化的思路。

評分☆☆☆☆☆

好書，對工作幫助很大

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好知識點挺全，有幫助！

評分☆☆☆☆☆

喜歡書很不錯，建議喜歡的購買看看，預購從速啊，內容簡介精彩，喜歡書很不錯，建議喜歡的購買看看，預購從速啊，內容簡介精彩，

評分☆☆☆☆☆

書質很好，內容應該也有用吧

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

還行。。全講軟件瞭。。。

評分☆☆☆☆☆

這個還沒有看 希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

慢慢看。有點意思