管理信息系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:滕佳东 编

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2008-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787811222760

丛书系列:

图书标签:

• 信息系统
• 管理信息系统
• MIS
• 信息技术
• 数字化转型
• 企业管理
• 信息管理
• 系统分析
• 数据库
• 信息安全

图书名称：《数字时代的商业智能与决策支持》 图书简介 本书深入剖析了在当前高速演变的数字经济背景下，企业如何有效地构建、部署和利用商业智能（BI）系统，以及先进的决策支持技术（DSS）来驱动战略规划和日常运营的优化。这不是一本关于传统信息系统基础架构的教科书，而是聚焦于如何将数据转化为可执行的洞察力，从而在激烈的市场竞争中获得先发优势的实战指南。 第一部分：商业智能的战略基石与数据治理 本部分旨在为读者建立一个坚实的战略视野，理解现代BI不仅仅是报告和仪表板的集合，而是企业核心竞争力的体现。 第一章：从数据到价值：BI的战略定位 详细阐述了现代商业环境对即时、精准决策的需求如何重塑了企业对信息的需求。我们将探讨战略性BI（Strategic BI）与运营性BI（Operational BI）之间的区别与联系，重点分析如何将BI路线图与企业整体的数字化转型目标（Digital Transformation Goals）紧密对齐。本章将使用多个案例研究，说明那些成功将BI嵌入到关键业务流程中的企业，是如何实现效率飞跃和市场份额增长的。 第二章：数据治理与质量：智能决策的生命线 强调数据治理（Data Governance）在BI成功中的决定性作用。我们将系统地介绍建立有效数据治理框架的关键要素，包括数据所有权、数据质量标准（如准确性、一致性、及时性）的定义与监控。深入讨论元数据管理（Metadata Management）的重要性，确保所有业务用户对“同一个事实”拥有统一的理解。本章会详细介绍数据血缘（Data Lineage）追踪工具和方法论，以保障决策依据的可信赖性。 第三章：数据仓库与数据湖的演进 本章对比了传统企业数据仓库（EDW）与新兴数据湖（Data Lake）及数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣。重点分析了针对不同数据类型（结构化、半结构化、非结构化）应采用的最佳存储和处理策略。我们还将探讨实时数据管道（Real-time Data Pipelines）的构建技术，如何支持需要毫秒级响应的决策场景，如欺诈检测和动态定价。 第二部分：高级分析与决策支持系统的构建 本部分将技术焦点从数据存储转向数据处理和模型应用，涵盖了从描述性分析到规范性分析的完整光谱。 第四章：描述性、诊断性分析与可视化精髓 这一章着重于如何设计出真正具有洞察力的商业智能报告和交互式仪表板。我们不仅介绍主流BI工具的操作界面，更关注人机交互（HCI）的原则在数据可视化中的应用，如认知负荷最小化、叙事性报告设计。深入讲解如何使用关键绩效指标（KPIs）体系来构建分层级、易于理解的绩效仪表板，并探讨如何通过“下钻分析”（Drill-down）实现从宏观到微观的快速定位。 第五章：预测性分析与机器学习在BI中的整合 探讨如何将预测模型（如时间序列分析、回归模型）嵌入到日常决策流程中。本章会详细介绍几种常见的预测算法，并说明如何选择合适的模型，以及如何评估模型的准确性和业务影响。重点讨论“模型即服务”（Model-as-a-Service）的概念，即如何将训练好的算法封装，并以API的形式供前端BI应用调用，实现对未来事件的预判。 第六章：规范性决策支持：优化与自动化 本章是关于如何实现“最佳行动建议”的篇章。我们将深入研究优化模型（Optimization Models）和模拟技术（Simulation Techniques），例如线性规划和蒙特卡洛模拟，在供应链、资源分配和定价策略中的应用。详细分析决策支持系统（DSS）如何集成这些模型，自动生成最优或接近最优的行动方案，并提供决策过程的可解释性（Explainability）。 第三部分：现代BI生态系统与实施挑战 本部分关注将技术转化为实际业务能力的组织和技术挑战。 第七章：云原生BI与现代数据架构 探讨云计算平台（AWS, Azure, GCP）如何重塑BI基础设施的构建和运营。分析采用云数据仓库（如Snowflake, BigQuery）带来的弹性、可扩展性和成本效益。重点讨论数据虚拟化（Data Virtualization）技术，允许用户在不迁移数据的情况下，整合来自多个异构源的数据进行分析。 第八章：嵌入式分析与用户赋能 成功的BI不是一个孤立的系统，而是融入业务流程的。本章探讨了嵌入式分析（Embedded Analytics）的实践，即将洞察直接交付到CRM、ERP或自定义应用界面中。同时，重点讨论“数据素养”（Data Literacy）的培养，阐述如何通过培训和工具简化，赋能一线业务人员独立进行探索性分析（Self-Service BI）。 第九章：伦理、隐私与高级BI的风险管理 随着数据使用的深化，伦理和合规性成为核心议题。本章详细讨论GDPR、CCPA等数据隐私法规对BI设计的影响。重点分析算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与缓解策略，确保决策支持系统提供的建议是公正且符合企业价值观的。探讨审计追踪（Audit Trails）在复杂决策环境中的必要性。 总结与展望 最后，本书将汇集前述所有主题，提供一个清晰的框架，指导企业如何构建一个敏捷、智能、以数据为驱动的决策生态系统。展望未来趋势，如因果推断（Causal Inference）和超自动化（Hyperautomation）将如何进一步提升商业智能的价值边界。 --- 目标读者： 企业的首席数据官（CDO）、BI经理、数据分析师团队负责人、业务流程优化专家，以及所有致力于通过数据驱动转型的高级管理人员。本书旨在提供超越基础理论的、专注于应用、架构和战略落地的深度知识。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

尼玛我终于看完了。。睡觉。。

评分☆☆☆☆☆

尼玛我终于看完了。。睡觉。。

评分☆☆☆☆☆

尼玛我终于看完了。。睡觉。。

评分☆☆☆☆☆

尼玛我终于看完了。。睡觉。。

评分☆☆☆☆☆

尼玛我终于看完了。。睡觉。。