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出版者:Harvard Business Press

作者:Thomas H. Davenport

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2010-2

价格:USD 29.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781422177693

丛书系列:

图书标签:

数据分析
统计学
数据挖掘
管理学
方法论
管理
学习
计算机科学
数据分析
商业分析
数据驱动决策
工作场所
职场技能
分析思维
数据可视化
绩效管理
商业智能
数据科学

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具体描述

Most companies have massive amounts of data at their disposal, yet fail to utilize it in any meaningful way. But a powerful new business tool - analytics - is enabling many firms to aggressively leverage their data in key business decisions and processes, with impressive results.

In their previous book, Competing on Analytics, Thomas Davenport and Jeanne Harris showed how pioneering firms were building their entire strategies around their analytical capabilities. Rather than "going with the gut" when pricing products, maintaining inventory, or hiring talent, managers in these firms use data, analysis, and systematic reasoning to make decisions that improve efficiency, risk-management, and profits.

Now, in Analytics at Work, Davenport, Harris, and coauthor Robert Morison reveal how any manager can effectively deploy analytics in day-to-day operations?one business decision at a time. They show how many types of analytical tools, from statistical analysis to qualitative measures like systematic behavior coding, can improve decisions about everything from what new product offering might interest customers to whether marketing dollars are being most effectively deployed.

Based on all-new research and illustrated with examples from companies including Humana, Best Buy, Progressive Insurance, and Hotels.com, this implementation-focused guide outlines the five-step DELTA model for deploying and succeeding with analytical initiatives. You'll learn how to:

Use data more effectively and glean valuable analytical insights

· Manage and coordinate data, people, and technology at an enterprise level

· Understand and support what analytical leaders do

Evaluate and choose realistic targets for analytical activity

· Recruit, hire, and manage analysts

Combining the science of quantitative analysis with the art of sound reasoning, Analytics at Work provides a road map and tools for unleashing the potential buried in your company's data.

聚焦商业智能与数据驱动决策的深度指南书名：《洞察之钥：构建高效能决策体系的实战手册》作者： [虚构作者姓名，例如：艾略特·文森特] 出版社： [虚构出版社名称，例如：远见科技出版] --- 内容提要在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来增长和创新前沿的核心资产。《洞察之钥：构建高效能决策体系的实战手册》是一本深度聚焦于如何将原始数据转化为可执行商业智能（BI）的权威指南。本书避开了冗长而空泛的理论阐述，而是以严谨的方法论和丰富的案例研究为骨架，为企业管理者、数据分析师以及渴望提升决策质量的专业人士，提供一套完整、可落地实施的蓝图。本书的核心理念在于：有效的商业智能并非依赖于最先进的算法，而是根植于清晰的业务问题定义、稳健的数据治理基础，以及将分析结果无缝嵌入日常运营流程的能力。本书结构清晰，分为六大部分，层层递进，旨在构建一个从数据采集到价值实现的闭环体系。 --- 第一部分：决策的基石——从战略需求到数据架构的映射（约300字）本部分深入探讨了“好”的商业智能是如何从明确的战略目标中诞生的。我们首先挑战了“收集所有数据”的普遍误区，强调了问题驱动而非数据驱动的分析范式。通过详细介绍关键绩效指标（KPI）的设定框架——从战略层到操作层的分解过程，确保每一个数据收集和分析活动都直接服务于可衡量的业务产出。随后，我们构建了现代化数据架构的骨架。这包括对数据湖、数据仓库（DWH）与数据湖仓一体化（Data Lakehouse）概念的实用性比较，并提供了在不同规模企业中选择技术栈（如云原生平台、本地部署方案）的决策树。重点强调了元数据管理在确保数据资产可发现性和信任度方面扮演的关键角色，为后续的数据质量和治理打下坚实基础。 --- 第二部分：数据管治与质量的铁律（约350字）数据的准确性和一致性是所有后续分析的生命线。《洞察之钥》用大量篇幅探讨了主动式数据治理（Proactive Data Governance）的实施策略。这不仅仅是建立委员会或编写政策，而是将治理嵌入到数据生命周期的每一个环节。我们详细阐述了数据血缘追踪（Data Lineage）的实践方法，帮助使用者理解报告指标背后的数据源头和转换逻辑，极大地提升了分析结果的可信度。书中引入了“数据质量防火墙”的概念，即在数据进入分析环境前设置的多层校验机制，包括但不限于：数据标准化、异常值处理规则、以及实时监控告警系统。此外，本部分还涵盖了数据隐私与合规性（如GDPR, CCPA等）在BI流程中的整合。我们展示了如何设计“隐私保护设计”（Privacy by Design）的分析报告流程，确保在追求洞察力的同时，完全符合法律要求，避免企业面临不必要的风险敞口。 --- 第三部分：超越描述性分析——构建预测与处方模型（约350字）本部分是本书的技术核心，但其视角始终紧扣商业价值。我们不再满足于“发生了什么”（描述性分析），而是重点攻克“为什么会发生”（诊断性分析）以及“将要发生什么”（预测性分析）。我们深入剖析了时间序列分析在需求预测和库存优化中的应用，并提供了构建客户流失预测模型（Churn Prediction）的完整端到端流程，包括特征工程的艺术、模型选择的实用标准（如可解释性优先于纯粹的精度），以及A/B测试对模型实际影响的评估方法。更进一步，本书介绍了处方性分析（Prescriptive Analytics）的实践路径。例如，如何利用优化算法来制定动态定价策略或优化供应链路由。我们将复杂的数学模型简化为业务人员可以理解和采纳的逻辑框架，强调模型的可解释性（Explainable AI/ML, XAI）在商业决策流程中的不可或缺性。 --- 第四部分：可视化与叙事：将数据转化为行动（约300字）再好的分析，如果不能有效传达，也等同于零。《洞察之钥》将数据可视化提升到“数据叙事”（Data Storytelling）的高度。本书提供了一套系统的原则，指导用户如何设计既美观又功能强大的仪表板（Dashboard）。我们详细区分了不同受众（高管、运营团队、一线员工）对信息展示的不同需求，并提供了针对性的“一屏信息密度”设计标准。书中探讨了如何利用视觉层次结构和互动性来引导用户发现隐藏的洞察，避免“信息过载”。叙事部分，我们强调了“结论先行，论据后续”的汇报结构。通过展示构建引人入胜的数据故事的模板，教会读者如何将复杂的统计发现转化为具有情感共鸣和明确行动号召的商业论述。 --- 第五部分：嵌入式智能与决策自动化（约200字）本书的终极目标是将分析成果转化为组织常态。本部分聚焦于嵌入式商业智能（Embedded BI）和决策自动化。我们探讨了如何将分析报告、预测分数或异常警报直接植入到日常使用的业务系统（如CRM、ERP）中，实现“零点击”洞察。通过实战案例，我们演示了如何设计自动化工作流，例如，当库存水平低于预测的最低安全阈值时，系统自动触发采购订单建议流程。这要求分析师和IT团队紧密合作，确保数据管道的实时性和系统的可靠性。 --- 第六部分：建立数据文化与组织转型（约100字）最后，本书回归到组织层面。我们探讨了如何克服“数据孤岛”和“分析抗拒心理”。通过介绍“分析赋能师”（Analytics Enablers）的角色设计、跨职能的“数据扫盲计划”，以及如何奖励基于证据的决策，本书为管理者提供了建立持续学习、数据驱动文化的实用路线图。 --- 适合读者企业高层管理者与业务线负责人，需要确保战略投资与数据洞察对齐。数据分析师、BI专家，寻求提升分析方法论的深度和商业影响力的专业人士。 IT架构师与数据工程师，关注如何构建面向业务需求的、高可靠性的数据平台。项目经理和变革推动者，负责在组织内推行数据驱动的文化转型。《洞察之钥》承诺为您提供一套经过市场检验、侧重实操的框架，帮助您的企业真正解锁数据的潜力，实现持续、高效的商业价值增长。