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出版者:同济大学出版社

作者:肖杨,王晓国

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2007-11

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787560836591

丛书系列:

图书标签:

• BI
• 商业智能
• BI
• 数据分析
• 数据挖掘
• 企业管理
• 数据可视化
• 决策支持
• 商业分析
• 数据仓库
• ETL

深入解析企业级数据战略与实践：下一代数据治理与价值实现路径 本书聚焦于在当前快速变化的技术和商业环境中，企业如何构建和实施一套前瞻性、可持续的数据战略，实现从数据采集到价值变现的闭环管理。它不仅仅是一本技术指南，更是一份关于如何将数据能力转化为核心竞争力的战略蓝图。 第一部分：数据时代的战略重塑与组织适应 本部分着重探讨在数字化转型的大背景下，企业必须完成的思维模式和组织架构的根本性转变。数据不再是IT部门的附属品，而是驱动业务决策的氧气。 1.1 首席数据官（CDO）角色的演进与数据文化构建： 我们将详细分析CDO职能的权力边界、所需技能集，以及如何在全球化和本土化挑战中确立数据愿景。重点讨论如何通过自上而下的驱动和自下而上的参与，在整个组织中培育“数据优先”的文化。这包括如何设计有效的激励机制，鼓励跨部门的数据共享和协作，打破传统的数据孤岛。 1.2 现代数据架构的演进与选择： 深入对比当前主流的数据架构范式，如数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）和数据中台（Data Middle Platform）的优劣势及适用场景。本书不拘泥于单一技术栈的推崇，而是提供一个决策框架，帮助企业根据业务复杂度、数据量级和合规要求，设计出最适合自身的“混合式”数据平台架构。我们将探讨湖仓一体（Lakehouse）架构的最新发展及其对传统ETL/ELT流程的颠覆性影响。 1.3 敏捷数据项目管理与DevOps实践： 传统的瀑布式数据项目已无法适应业务的快速迭代需求。本章介绍如何将敏捷开发理念（Scrum, Kanban）融入数据工程、数据科学和报告开发流程中。重点阐述数据Ops（DataOps）的核心原则，包括自动化测试、持续集成/持续部署（CI/CD）在数据流水线中的落地，以确保数据质量和交付速度的平衡。 第二部分：下一代数据治理与质量保障体系 数据治理是确保数据资产安全、合规和可靠性的基石。本部分将数据治理从理论提升到实操层面，关注如何应对日益严峻的全球数据隐私法规（如GDPR, CCPA等）。 2.1 端到端的数据生命周期治理框架： 建立一套覆盖数据获取、存储、处理、使用和销毁全过程的治理框架。详细介绍元数据管理（Metadata Management）在治理中的核心作用，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成和可视化。 2.2 数据质量管理（DQM）的量化与自动化： 探讨数据质量的六大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性）如何被量化为可追踪的KPI。介绍如何利用机器学习和异常检测技术，实现数据质量规则的动态学习和自动预警，而非仅仅依赖静态的规则校验。 2.3 隐私计算、安全与合规性工程： 深入解析数据脱敏、匿名化、差分隐私（Differential Privacy）等前沿技术在保护敏感数据方面的应用。重点讲解如何在数据使用和价值挖掘过程中，平衡数据可用性与隐私保护之间的关系，确保企业在遵守全球数据主权要求的同时，最大化数据的商业价值。 第三部分：高级数据赋能与价值变现 此部分将视角从基础设施和流程转向数据如何直接驱动商业成果。 3.1 现代数据目录与发现机制： 阐述如何构建企业级数据目录，使其成为企业所有数据资产的“搜索引擎”。重点讨论“数据资产化”的实践，即如何通过清晰的业务标签、数据血缘（Data Lineage）追踪和使用频率分析，提升数据的可发现性和可信度，缩短业务用户从提出问题到获得洞察所需的时间。 3.2 嵌入式分析与决策自动化： 分析如何将数据洞察从传统的报告和仪表板中解放出来，直接嵌入到业务流程（如CRM、ERP、供应链系统）的日常操作界面中。探讨预测性分析模型如何从实验室走向生产环境，实现“实时决策支持”。介绍A/B测试、多臂老虎机（Multi-armed Bandit）等实验设计方法在业务优化中的应用。 3.3 跨域数据整合与“360度视图”构建： 聚焦于构建客户360度视图、产品360度视图或供应链360度视图的复杂挑战。这涉及如何有效整合来自SaaS应用、物联网设备、社交媒体等异构数据源，解决数据语义不一致和时间戳漂移等难题，最终为精准营销、风险控制和运营优化提供统一的数据基础。 第四部分：未来趋势展望与技术选型前瞻 本书的最后一部分将目光投向未来，帮助企业做好迎接下一波数据技术浪潮的准备。 4.1 大数据架构的云原生与Serverless转型： 评估公有云、私有云及混合云环境中，数据处理工具（如Spark、Flink）的云原生部署策略。分析Serverless计算模型如何降低数据工程师的运维负担，并实现成本的按需付费。 4.2 可解释性人工智能（XAI）在业务中的落地： 随着AI模型复杂度的增加，理解模型决策的“黑箱”问题日益突出。本书讨论如何引入XAI工具和方法（如SHAP值、LIME）来提高关键业务决策模型（如信贷审批、医疗诊断）的透明度和可信度，满足合规和信任要求。 4.3 生成式AI与数据运营的融合： 探讨大型语言模型（LLM）在数据准备、元数据自动生成、数据质量报告摘要以及自然语言查询（NLQ）方面的突破性应用，展望如何利用生成式AI极大地降低业务人员使用复杂数据系统的门槛。 本书面向对象： 企业高层管理者、首席数据官、数据战略规划师、数据架构师、数据治理负责人，以及所有希望将数据能力提升至战略高度，驱动业务增长和创新转型的数据从业者。它提供的是一个高阶的、面向战略落地的综合性参考框架，旨在帮助企业构建真正由数据驱动的未来。

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这本书绝对是我近期阅读体验中最令人惊喜的一本！我一直觉得商业智能听起来很“高大上”，以为是那些专业数据分析师才能玩转的东西，但这本书的出现彻底改变了我的看法。它用一种非常平易近人的方式，将复杂的BI概念拆解开来，就像一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导着我这个初学者。我最喜欢的是书中大量的案例分析，它们不是那种空泛的理论，而是贴近实际商业场景的，比如如何通过BI分析客户购买行为，如何优化库存管理，甚至是如何预测市场趋势。这些案例让我对BI的应用有了更直观的认识，也让我看到了BI在实际工作中能够带来的巨大价值。书中的图表和示意图也画得非常清晰，帮助我理解那些抽象的数据模型和流程。我特别想学习书中关于数据可视化部分的技巧，因为我发现，再好的数据如果没有经过有效的可视化呈现，也无法打动人心。这本书让我觉得，即使是没有深厚技术背景的普通职场人士，也能通过学习这本书，掌握一些基础的BI技能，并运用到自己的工作中，提升工作效率和决策水平。

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这本书的价值，远超我最初的预期。我购买这本书，是希望能够更深入地理解商业智能在现代企业运营中的作用，并学习一些前沿的BI技术。这本书完全满足了我的需求，甚至可以说，它提供了一个全新的视角来审视企业的数据资产。书中关于数据治理和数据质量管理的部分，让我大开眼界。我过去一直认为，只要把数据收集上来就行，但这本书让我认识到，没有高质量的数据，任何BI分析都是空中楼阁。书中详细介绍了如何建立完善的数据治理体系，如何识别和解决数据质量问题，这对于我未来参与数据管理项目非常有帮助。此外，书中对一些新兴的BI趋势，比如人工智能在BI中的应用，以及大数据分析的最新进展，也进行了深入的探讨。这让我能够站在行业前沿，了解BI未来的发展方向。总而言之，这本书不仅仅是一本教程，更是一份关于如何利用数据驱动企业发展的行动指南，让我受益匪浅，也对未来的学习和工作充满了期待。

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这本书的封面设计简洁大方，书名“企业商业智能教程”几个字醒目而专业，让我一眼就觉得它是一本值得深入研读的权威著作。我一直对商业智能（BI）这个领域非常感兴趣，但总觉得它有些高深莫测，不知道从何处入手。在朋友的推荐下，我决定购买这本教程，希望它能为我打开BI世界的大门。收到书后，我迫不及待地翻阅了一下目录，发现内容涵盖了从BI的基础概念、发展历程，到数据仓库、数据挖掘、报表制作、可视化分析等一系列关键技术和应用。这让我对这本书的期望值瞬间提高了不少。我尤其关注书中关于如何构建和优化数据仓库的部分，因为我知道这是BI系统的基石，如果基础打不好，后续的分析就会变得困难重重。此外，书中关于不同BI工具的介绍和对比，也让我跃跃欲试，希望能从中找到最适合我个人或公司需求的工具，并学习如何熟练运用它们。总的来说，这本书给我留下了非常专业、系统、全面的第一印象，我非常期待在接下来的阅读中，能够逐步掌握BI的核心知识和实践技能。

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我一直是个对数字敏感的人，但也仅限于对自己的财务状况和一些简单的报表数字的了解。真正接触到“商业智能”这个概念，还是在一次行业交流会上，听别人提到它对企业决策的重要性。当时就觉得，这个东西肯定很有意思，但又不知道从何学起。恰好看到这本书，名字就写着“教程”，感觉很适合我这样零基础的读者。拿到书后，我最先关注的是它是否容易读懂。让我欣喜的是，这本书的语言风格非常清晰流畅，即使是第一次接触BI的读者，也能毫不费力地理解。书中对一些专业术语的解释也很到位，不会让人感到云里雾里。我尤其喜欢书中关于如何进行数据分析和解读的部分。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做的目的是什么”。这种注重逻辑和思考方式的讲解，让我觉得学到的不仅是知识，更是一种分析问题的思维模式。我已经迫不及待地想把书中的一些简单方法应用到我正在研究的一个项目上，看看能否从中挖掘出一些有趣的信息。

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坦白说，我购买这本书的初衷，更多的是想了解一下当前市场上主流的商业智能技术和解决方案。我的公司目前在数据分析方面还比较原始，很多决策都是基于经验，效率不高，而且容易出错。我希望通过学习这本书，能够为公司引入更先进的BI系统提供一些理论支持和思路。翻阅本书后，我被书中对各种BI工具的详细评测和对比深深吸引。书中不仅介绍了它们的功能特点，还分析了各自的优劣势，甚至给出了在不同应用场景下的选择建议。这对于我这样一个希望找到最佳解决方案的人来说，简直是雪中送炭。我尤其对书中关于BI项目实施的步骤和注意事项的描述印象深刻。很多时候，技术本身不是问题，如何成功地将技术落地，才是最大的挑战。这本书在这方面给了我很多有价值的指导，让我意识到在实施BI项目时，需要考虑的因素远不止技术层面，还包括组织架构、人员培训、文化变革等方方面面。这本书就像一个全面的指南，为我规划未来的BI战略提供了清晰的路线图。

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