具体描述
商业智能利用已有的数据资源进行各种有效的业务决策。因此该领域不仅是数据管理、信息处理最活跃的研究领域之一，而且在各行各业中得到了广泛的应用。本书共分12章，全面介绍了商业智能系统的设计、部署、数据处理及系统管理等相关知识，包括数据仓库的架构和模型设计、数据仓库的构建、数据仓库项目的开发和实施、数据仓库的应用、在线分析技术、数据挖掘技术、智能挖掘器、知识管理、数据仓库的运行和管理，以及OLAP服务器的运行和管理等技术内容。此外，本书对商业智能系统所涉及的主流产品技术进行了深入浅出的介绍。通过本书的学习，读者可对商业智能的整体结构、技术和产品等有深入的了解和认识。
作者简介
目录信息
第2章 数据仓库导论
第3章 数据仓库的模型
第4章 数据仓库的构建
第5章 数据仓库的开发过程
第6章 数据仓库的应用
第7章 OLAP技术
第8章 数据挖掘技术
第9章 IBM智能挖掘器
第10章 知识管理
第11章 数据仓库的运行和管理
第12章 OLAP服务器的运行和管理
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
在我的概念中,很薄的书都应该是所谓大家的精辟之词,浓缩之言.但这本书实在不知道为什么要出版,IBM的BI解决方案是个多么庞大的概念,这本书难道想把一切都介绍给读者? 可惜的是它确实想这样做,但是,结果是可想而知的.
评分在我的概念中,很薄的书都应该是所谓大家的精辟之词,浓缩之言.但这本书实在不知道为什么要出版,IBM的BI解决方案是个多么庞大的概念,这本书难道想把一切都介绍给读者? 可惜的是它确实想这样做,但是,结果是可想而知的.
评分在我的概念中,很薄的书都应该是所谓大家的精辟之词,浓缩之言.但这本书实在不知道为什么要出版,IBM的BI解决方案是个多么庞大的概念,这本书难道想把一切都介绍给读者? 可惜的是它确实想这样做,但是,结果是可想而知的.
评分在我的概念中,很薄的书都应该是所谓大家的精辟之词,浓缩之言.但这本书实在不知道为什么要出版,IBM的BI解决方案是个多么庞大的概念,这本书难道想把一切都介绍给读者? 可惜的是它确实想这样做,但是,结果是可想而知的.
评分在我的概念中,很薄的书都应该是所谓大家的精辟之词,浓缩之言.但这本书实在不知道为什么要出版,IBM的BI解决方案是个多么庞大的概念,这本书难道想把一切都介绍给读者? 可惜的是它确实想这样做,但是,结果是可想而知的.
用户评价
这本书的行文风格，用我个人的感受来说，简直像一位经验丰富的老教授在与你进行一对一的深度交流。它不像有些技术书籍那样堆砌术语，让人望而却步，而是用一种极富洞察力的语言，将深奥的原理层层剥开，深入浅出地展现出来。作者在论述过程中，常常会穿插一些非常贴近实战的案例和个人见解，这些“软性”内容的存在，极大地提升了阅读的趣味性和代入感。比如，在讨论到某一特定设计模式的局限性时，作者没有直接给出定论，而是描绘了一个典型的项目困境，然后引导读者思考最佳的解决方案，这种启发式的教学方法，远比死记硬背公式有效得多。我特别欣赏作者在解释技术选择背后的商业逻辑时所展现出的那种成熟度，这说明作者不仅精通技术实现，更重要的是理解技术如何服务于商业目标，让读者明白“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么”做。这种哲学层面的探讨，使得这本书的价值超越了一般的工具书范畴。
评分我必须承认，我通常对这类强调“实施”过程的书籍持保留态度，因为很多作品往往在理论介绍后就戛然而止，留给读者的是一堆无法落地的空白。然而，这本书在这方面做得相当出色，它真正做到了将理论与实践紧密结合。书中对于不同技术栈的兼容性、工具链的选择标准以及项目周期中的风险预警机制，都有着非常详尽的描述。我尤其关注到其中关于敏捷方法论与数据治理框架融合的部分，作者提供了一套非常实用的、可操作的检查清单和里程碑设置方法，这些都是我过去在实际工作中急需但难以找到的系统性指导。而且，这些实施步骤不是僵硬的模板，而是被赋予了弹性，鼓励读者根据自身的组织文化和技术成熟度进行调整。这种务实精神，体现了作者对真实世界复杂性的深刻理解，让这本书成为了一个可以放在手边、随时可以查阅并应用于当前项目的“行动指南”，而不是束之高阁的理论宝典。
评分这本书的封面设计和整体排版给我留下了非常深刻的印象。拿到手里的时候，首先感受到的是那种厚重与扎实感，纸张的质量上乘，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装帧的设计风格偏向于专业书籍的严谨，但又不失现代感，色彩搭配既沉稳又不沉闷，体现了对目标读者的尊重。尤其是内文的结构划分，逻辑性极强，从宏观概念到具体操作的过渡非常自然流畅，仿佛作者精心铺设了一条引导读者探索知识的阶梯。每章节的开头都会有清晰的摘要和学习目标，这对于读者来说是极大的便利，可以快速把握本章的核心内容和学习重点。而且，书中大量使用的图表和流程图，绘制得非常精美且信息量巨大，这些视觉辅助工具极大地帮助我理解那些抽象复杂的概念。比如，那些关于数据流动的示意图，用色考究，层次分明，让人一眼就能洞察到整个系统的运作脉络，这种对细节的关注度，让我感受到了编辑团队和作者在制作这本书时倾注的巨大心血。
评分从知识体系的完整性角度来看，这本书的广度令人惊叹。它似乎将行业内所有关键的知识模块都纳入了自己的视野，并且在整合这些模块时展现出了令人赞叹的协调能力。我阅读时，注意到书中不仅涵盖了核心的数据建模、ETL流程设计，还巧妙地引入了如数据安全合规性、用户体验设计中的信息可视化原则，甚至是项目团队的沟通策略等“软技能”要素。这种跨学科的整合，使得读者在阅读完毕后，不仅仅是一个技术执行者，更像是一个能够从全局视角审视整个数据价值链的架构师。与其他许多书籍聚焦于单一技术栈或单一项目阶段不同，这本书提供的是一个完整的生态系统视图。这种全景式的知识构建，对于希望在职业生涯中寻求更高层次发展的专业人士来说，无疑是极具价值的，它帮助我构建了一个更全面、更稳固的知识框架，去应对未来不断变化的市场需求。
评分这本书的深度和精细度，尤其是在某些高阶主题的探讨上，让我感受到了极大的震撼。它并没有满足于停留在概念的表面，而是敢于深入到那些常常被主流教材略过的“灰色地带”进行剖析。例如，对于数据仓库的演进路径中，不同范式之间的权衡取舍，作者进行了非常细致的数学模型分析和性能对比，这些内容读起来确实需要读者具备一定的基础，但一旦理解，便能获得对底层逻辑的透彻掌握。此外，书中对新兴技术的展望和批判性分析，也体现了作者紧跟时代脉搏的敏感性。作者没有盲目追捧最新的流行词汇，而是用审慎的态度评估了它们在现有企业环境中的可行性和长期价值。这种既不保守也不冒进的成熟态度，让读者在面对技术变革时，能够更加理性、更有策略地进行决策，这本书真正做到了指导我们如何成为一个思考者，而非单纯的执行者。
评分时代眼泪
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