Data Modeling for the Business pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Technics Publications, LLC

作者:Steve Hoberman

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2009-4-1

价格:GBP 38.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780977140077

丛书系列:

图书标签:

数据
数据建模
业务分析
数据仓库
数据治理
数据库设计
信息架构
商业智能
数据战略
数据管理
维度建模

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具体描述

Did you ever try getting Business and IT to agree on the project scope for a new application? Or try getting the Sales & Marketing department to agree on the target audience? Or try bringing new team members up to speed on the hundreds of tables in your data warehouse -- without them dozing off? You can be the hero in each of these and hundreds of other scenarios by building a High-Level Data Model. The High-Level Data Model is a simplified view of our complex environment. It can be a powerful communication tool of the key concepts within our application development projects, business intelligence and master data management programs, and all enterprise and industry initiatives. Learn about the High-Level Data Model and master the techniques for building one, including a comprehensive ten-step approach. Know how to evaluate toolsets for building and storing your models. Practice exercises and walk through a case study to reinforce your modelling skills.

《数据洞察：驱动业务增长的策略与实践》在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，仅仅拥有数据并不能自动带来商业价值。《数据洞察：驱动业务增长的策略与实践》深入探讨了如何将原始数据转化为可执行的洞察，并以此为基石，重塑业务流程、优化决策、发掘新的增长点。本书并非关于数据建模的理论框架，而是聚焦于数据在实际业务场景中的应用，以及如何构建一套行之有效的“数据驱动”文化和体系。本书的核心在于，它将数据视为一种战略资源，而非单纯的技术问题。我们将带领读者超越技术工具的局限，从业务战略的视角出发，理解数据如何能够成为推动企业实现跨越式发展的关键引擎。书中详细阐述了如何识别业务痛点和机遇，并将其转化为具体的数据分析需求。例如，在市场营销领域，本书将揭示如何通过分析客户行为数据，精准定位目标客户群体，优化广告投放策略，提升转化率；在运营管理方面，如何通过监控生产、供应链和客户服务数据，识别瓶颈，降低成本，提高效率；在产品开发层面，又如何利用用户反馈数据和市场趋势，快速迭代产品，满足不断变化的市场需求。《数据洞察》的独特之处在于，它强调“实践”的力量。书中汇集了大量来自不同行业的真实案例，这些案例不仅展示了数据洞察在解决实际业务问题中的威力，更重要的是，它们提供了可复制、可借鉴的成功经验。读者将有机会深入了解，领先企业是如何一步步构建其数据能力，如何将数据分析结果有效地融入日常决策流程，以及如何培养一支具备数据思维的团队。本书的结构清晰，逻辑严谨，旨在为读者提供一套系统性的方法论。我们将从以下几个关键维度展开论述：第一部分：数据驱动的业务战略理解业务目标与数据关联：如何将宏观的业务战略分解为可量化的数据目标，确保数据分析的方向与企业整体发展方向保持一致。识别关键业务指标（KPIs）：如何选择最能反映业务健康度和增长潜力的指标，并建立与之匹配的数据收集和监测机制。构建数据驱动的决策文化：如何在组织内部推广数据思维，鼓励员工基于数据进行思考和决策，打破数据孤岛，促进跨部门协作。第二部分：数据分析的实战方法从业务问题出发的数据探索：如何根据业务需求，设计有效的数据收集方案，并运用多种分析方法，如描述性分析、诊断性分析，来理解现状。预测性分析在业务中的应用：如何利用历史数据和统计模型，预测未来趋势，如客户流失预测、销售预测、需求预测，从而提前布局。指导性分析与优化：如何在预测的基础上，提出具体的行动建议，指导业务部门进行优化，例如个性化推荐、定价优化、库存管理等。数据可视化与沟通：如何将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给非技术背景的决策者，确保数据洞察能够被有效理解和采纳。第三部分：构建持续增长的数据生态数据治理与质量管理：如何确保数据的准确性、完整性和一致性，为数据分析提供可靠的基础。技术工具的选择与应用：在理解业务需求的前提下，如何选择合适的BI工具、数据平台和分析软件，并将其有效地整合到现有IT架构中。数据科学团队的构建与管理：如何组建一支高效的数据科学团队，包括数据分析师、数据科学家、机器学习工程师等，并为其提供发展空间和激励机制。数据伦理与合规：在数据应用过程中，如何遵守相关的法律法规，保护用户隐私，建立负责任的数据使用规范。《数据洞察：驱动业务增长的策略与实践》将帮助读者建立起一种全新的商业视角：将数据视为一种无形的资产，通过精细化的分析和富有洞察力的解读，发掘隐藏在数据背后的巨大商业价值。本书适合企业管理者、业务决策者、产品经理、市场营销人员以及对数据驱动增长感兴趣的读者。通过阅读本书，您将能够掌握将数据转化为实际业务成果的策略和方法，从而在日趋激烈的市场竞争中，赢得先机，实现持续的业务增长。