BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Business Intelligence
• Data Analysis
• Management
• Decision Making
• Strategy
• Analytics
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• Data Warehousing
• KPI
• Performance Management

For courses on Business Intelligence or Decision Support Systems.

　　A managerial approach to understanding business intelligence systems.

　　To help future managers use and understand analytics, Business Intelligence provides students with a solid foundation of BI that is reinforced with hands-on practice.

本書特色

　　For courses on Business Intelligence or Decision Support Systems.

　　A managerial approach to understanding business intelligence systems.

　　To help future managers use and understand analytics, Business Intelligence provides students with a solid foundation of BI that is reinforced with hands-on practice.

　　See the decision-making aspects: Managerial Approach. This text takes a managerial approach to Business Intelligence (BI), emphasizing the applications and implementations behind the concepts. This approach allows students to understand how BI works in a way that will help them adopt these technologies in future managerial roles.

　　Put the concepts into action: Access to the Teradata Network. Teradata University Network (TUN) is a free learning portal sponsored by Teradata, a division of NCR, whose objective is to help faculty learn, teach, communicate, and collaborate with others in the field of BI. Teradata also supports a student portal (teradatastudentnetwork.com) that contains a variety of learning resources such as cases, Web seminars, tutorials, exercises, links to sources, and more. Business Intelligence is interconnected with TUN via various hands-on assignments provided in all chapters and is accessible to students through the portal.

　　Understand the context: Real-world Orientation. Extensive, vivid examples from large corporations, small businesses, and government and not-for-profit agencies make the difficult concepts more accessible and relevant. International examples of global competition, partnerships, and trade are also provided throughout. These real-world case studies show students the capabilities of BI, its cost and justification, and the innovative ways real corporations are using BI in their operations.

　　Opening Vignette: Real world case that presents a challenge, solution, and results that introduce the chapter. Each opening vignette is paired with questions for students to dig into the details and think critically about the case.

　　Application Cases: Real world cases that emphasize concepts in the chapter, paired with discussion questions.
　　Section Review Questions: Checkpoints for students on key concepts they should have learned in the section.
　　Color charts, graphs, and figures: Help students visualize data, processes, and stay engaged with the content.

　　Technology Insights: Boxed features focusing on the benefits of available technology.

　　Resources, Links, and the Teradata University: Appear at the end of chapter and provide students additional reading, information, and cases to explore.

　　End of Chapter: Includes a list of Chapter Highlights, Key Terms, Discussion Questions, Exercises, and an additional Application Case to help students review, test, and apply their understanding.

好的，這是一本名為《商業智能：管理方法論，第四版（全球版）》的圖書的簡介。請注意，這個簡介將完全不包含您提供的原書名《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》中的任何具體內容、主題或觀點，而是專注於描述一本假設的、不同的關於商業智能的圖書。 --- 《數據驅動型組織轉型：現代企業績效管理與戰略決策實踐指南》 書籍簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據已不再僅僅是記錄曆史的載體，而是驅動組織創新、優化運營和實現顛覆性增長的核心戰略資産。本書《數據驅動型組織轉型：現代企業績效管理與戰略決策實踐指南》旨在為高層管理者、業務分析師以及渴望將數據轉化為實際競爭優勢的專業人士，提供一套全麵、深入且極具實操性的框架。 本書超越瞭傳統的商業智能（BI）工具介紹層麵，聚焦於如何構建一個真正以數據為中心的文化和技術生態係統，從而實現自上而下的組織轉型。我們深入探討瞭如何將散亂的數據轉化為可執行的洞察，並將其無縫嵌入到日常的業務流程和高層戰略決策製定周期中。 第一部分：戰略基石與文化重塑 本部分奠定瞭數據驅動型組織轉型的戰略基礎。我們首先剖析瞭當前宏觀經濟環境下，數據治理和數據素養（Data Literacy）對企業生存和發展的重要性。 核心議題包括： 1. 數據戰略的製定與對齊： 如何確保數據采集、存儲、分析的路綫圖與企業的整體業務目標（如市場份額擴張、成本領先或客戶體驗優化）完全一緻。我們提供瞭評估現有數據成熟度的實用工具箱，並指齣瞭通往更高成熟度階段的路徑圖。 2. 構建數據治理的倫理與閤規框架： 在隱私法規日益嚴格的今天，如何建立一套既能保障數據質量和一緻性，又能嚴格遵守GDPR、CCPA等全球性法規的治理體係。書中詳細闡述瞭數據所有權、數據生命周期管理（DLM）以及建立數據問責製（Data Accountability）的實操步驟。 3. 打破數據孤島與推動文化變革： 最大的挑戰往往在於組織結構和思維定勢。本書提供瞭變革管理模型，指導領導者如何通過跨部門協作機製（如建立“數據冠軍”網絡）和透明化的數據使用政策，培育一種鼓勵探索、容忍失敗、並信任數據結論的企業文化。 第二部分：現代數據架構與技術選型 本部分深入技術選型與架構設計，重點關注如何搭建一個既具備靈活性（Agility）又擁有高擴展性（Scalability）的現代數據基礎設施。 關鍵內容涵蓋： 1. 從傳統數據倉庫到數據中颱（Data Middle Platform）： 探討瞭雲原生數據倉庫（如Snowflake, Google BigQuery）與企業數據中颱架構的差異、適用場景及其集成策略。我們分析瞭如何利用微服務架構的優勢，構建麵嚮服務的、可快速迭代的數據産品。 2. 實時數據流處理與事件驅動架構（EDA）： 針對需要即時響應市場變化的業務（如金融交易、動態定價），本書詳細介紹瞭Apache Kafka、流處理引擎（如Flink）的應用案例，以及如何將毫秒級的事件數據轉化為即時的業務行動。 3. 選擇閤適的分析工具棧： 我們對比瞭自助式商業智能（Self-Service BI）工具（如Tableau, Power BI）與更專業的預測建模平颱之間的集成路徑。重點在於，工具的選擇必須服務於特定的業務問題，而不是反過來。書中包含瞭針對不同部門（市場、運營、財務）的工具需求矩陣分析。 第三部分：高級分析與預測建模的業務落地 本部分是本書的核心，關注如何將復雜的數據科學成果轉化為可量化的業務價值。 重點探討領域包括： 1. 預測分析的商業化應用： 區彆於學術理論，本書聚焦於客戶流失預測（Churn Prediction）、需求預測（Demand Forecasting）和欺詐檢測模型的實際部署流程（Model Deployment）。強調模型的可解釋性（Explainability）在決策采納中的關鍵作用。 2. 運營效率優化與流程挖掘（Process Mining）： 介紹如何利用事件日誌數據，通過流程挖掘技術，可視化並量化現有業務流程中的瓶頸、不閤規操作和資源浪費點，並據此進行自動化流程重構。 3. A/B測試與實驗設計（Experimentation Framework）： 建立嚴謹的實驗設計流程，確保所有業務假設都能通過嚴格的統計檢驗得到驗證，從而避免基於直覺而非證據的決策失誤。我們提供瞭在復雜多變量環境中設計穩健A/B測試的實戰指南。 第四部分：衡量價值與持續優化 成功的轉型不是一次性的項目，而是一個持續優化的循環。最後一部分強調瞭如何量化數據投資的迴報（ROI）並建立反饋機製。 本書將指導讀者： 建立數據洞察的價值衡量體係： 如何設計關鍵績效指標（KPIs）來跟蹤數據項目對收入增長、風險降低或客戶滿意度提升的實際貢獻。 敏捷式數據産品迭代： 采用最小可行産品（MVP）的理念，快速推齣數據驅動的解決方案，收集用戶反饋，並根據實際業務效果進行迭代優化。 數據倫理與社會責任： 探討企業在使用高級AI和數據挖掘技術時，如何主動識彆並減輕算法偏見（Algorithmic Bias），確保決策過程的公平性與透明度，從而維護長期的企業聲譽。 《數據驅動型組織轉型》提供瞭一套麵嚮未來的行動藍圖，它不僅是技術指南，更是一本麵嚮高層管理者的變革手冊，幫助企業真正實現從“擁有數據”到“使用數據緻勝”的質的飛躍。本書的案例分析均來源於全球領先的製造、零售和金融服務行業實踐，確保內容的時效性和指導性。

Ch1: An Overview of Business Intelligence, Analytics, and Data Science
Ch2: Descriptive Analytics I: Nature of Data, Statistical Modeling, and Visualization
Ch3: Descriptive Analytics II: Business Intelligence and Data Warehousing
Ch4: Predictive Analytics I: Data Mining Process, Methods, and Algorithms
Ch5: Predictive Analytics II: Text, Web, and Social Media
Ch6: Prescriptive Analytics: Optimization and Simulation
Ch7: Big Data Concepts and Tools
Ch8: Future Trends, Privacy and Managerial Considerations in Analytics

评分☆☆☆☆☆

我還記得，剛開始接觸這個行業時，對「商業智慧」（Business Intelligence）這個詞的概念很模糊，覺得好像很高端、很遙遠，是那些大公司纔玩得起的東西。直到有一次，我們公司要導入一套新的 CRM 係統，負責專案的同事就推薦瞭我這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》。老實說，一開始我以為會看到很多艱深的技術術語和複雜的流程圖，但實際閱讀後，我發現這本書的切入點非常不一樣。它不是從純粹的技術角度齣發，而是從「管理者」的視角，去探討如何運用 BI 來解決實際的商業問題。書中的許多案例，像是如何透過 BI 分析客戶流失的原因，或是如何優化供應鏈的效率，都讓我非常有感。它讓我明白，BI 並不是一套獨立的係統，而是要與企業的戰略目標緊密結閤。書中對於如何衡量 BI 專案的價值，以及如何建立一套有效的 BI 治理架構，更是為我釐清瞭不少過去的迷思。它讓我瞭解到，一個成功的 BI 實施，不僅需要強大的技術支持，更需要清晰的管理策略和跨部門的協同閤作。這本書就像一位經驗豐富的導師，引導我從一個模糊的概念，走嚮對 BI 實際應用有瞭清晰的認知。

评分☆☆☆☆☆

身為一位在行銷領域奮鬥多年的小主管，我一直覺得我們的市場洞察力總是有點 lag，尤其是麵對瞬息萬變的數位時代，舊有的經驗法則越來越不好用。當時團隊裡有幾個年輕同事，他們是唸資訊相關科係的，就跟我推薦瞭這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》。我當時想說，BI？聽起來很技術，跟我做行銷的應該沒什麼關係吧？但是，當我實際翻開這本書，我纔發現它的視角是多麼的廣闊，而且是從「管理」的層麵齣發，這點讓我非常驚喜。書中探討的如何利用 BI 來瞭解客戶行為、優化行銷活動的 ROI、甚至是預測消費者未來的需求，這些都與我們行銷人員息息相關。我印象最深刻的是書中關於「數據驅動決策」的闡述，它不隻是告訴你如何收集數據，更強調瞭如何將這些數據轉化為有價值的洞察，進而指導我們的行銷策略。過去我們常憑感覺或經驗做判斷，但這本書讓我意識到，在這個時代，我們必須學會傾聽數據的聲音。尤其書中提到的一些案例，展示瞭企業如何透過 BI 成功地將客戶體驗個人化，這對我們在內容行銷和社群互動上提供瞭非常大的啟發。它讓我重新思考，如何纔能更精準地觸及目標受眾，並用最有效的方式與他們溝通。

评分☆☆☆☆☆

第一次接觸到《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》這本書，那時我還在做數據分析助理，每天被報錶淹沒，總覺得抓不住重點，也無法有效跟主管溝通。當時有個同事強力推薦這本書，他說這本是 BI 領域的聖經，尤其對於我們這種身在第一線，卻對整個商業戰略理解不夠深入的業務團隊來說，簡直是福音。我還記得當時翻開書時，其實是有點忐忑的，畢竟「管理學」這個詞聽起來就離我們工程師的日常有點遙遠。但一頁一頁看下來，我就知道我錯瞭。書中的例子非常貼近我們實際遇到的問題，例如如何從海量的銷售數據中找齣潛在的客戶群，如何建立儀錶闆讓決策者一目瞭然，以及如何運用 BI 工具來預測市場趨勢，這些都讓我覺得非常受用。書裡麵提到的 BI 戰略和技術如何與企業的整體目標結閤，這點我之前一直沒想過。以前我隻覺得把數據弄齣來就好，但這本書讓我明白瞭，數據本身沒有意義，有意義的是如何透過數據來支持商業決策，進而提升企業的競爭力。對於剛入行，或是跟我一樣對 BI 感到迷茫的朋友，這本書絕對是一個好的起點。它不隻是一本技術手冊，更是一本教你如何「思考」與「應用」 BI 的工具書。

评分☆☆☆☆☆

在我剛加入現在這傢公司的時候，就聽說過「商業智慧」這個概念，但一直沒有機會深入瞭解。後來，在一次部門內部培訓時，我的主管就推薦瞭這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》。我當時對 BI 的理解，大概就是做一些報錶、分析數據。但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是教你如何使用 BI 工具，更重要的是，它教你如何「思考」 BI。書中詳細闡述瞭 BI 如何成為企業提升競爭力、做齣更明智決策的核心驅動力。我特別喜歡它關於「數據驅動文化」的探討，這點在我們公司其實一直是一個挑戰。書中的觀念，像是如何將 BI 融入日常工作流程、如何讓數據分析的結果更容易被不同背景的人理解、以及如何從數據中挖掘齣潛在的商業機會，這些都非常有啟發性。它讓我意識到，BI 的成功與否，很大程度上取決於組織內部的溝通和協作。書中對於 BI 戰略的規劃，以及如何衡量 BI 專案的投資迴報率，也提供瞭許多實用的指導。這本書讓我從一個單純的數據處理者，轉變為一個能夠思考如何運用數據為公司創造價值的「商業分析師」。

评分☆☆☆☆☆

我記得有一次，公司內部為瞭某項重大投資案，大傢爭論不休，各方都有自己的說法，但都缺乏有力的數據支持。當時我的老闆就拿齣瞭這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》齣來，他說，這本書裡講的 BI 觀念，正是我們現在最需要的。我當時其實有點抗拒，想說我們這麼資深的團隊，怎麼還需要看書？但是，讀著讀著，我纔發現這本書真的有它的獨到之處。它不是那種冰冰冷冷的技術書，而是用非常貼近管理的語言，解釋瞭 BI 如何成為企業的戰略工具。書中探討的 BI 戰略架構、數據治理、以及如何建立一個以數據為中心的組織文化，這些都讓我茅塞頓開。我過去總以為 BI 就是 IT 部門的責任，但這本書讓我明白，BI 其實是整個公司的共同責任，從高層管理者到第一線的員工，都應該理解並參與其中。特別是書中強調的 BI 專案管理和成效評估，讓我瞭解瞭如何纔能讓 BI 專案真正落地，而不是淪為紙上談兵。它幫助我們建立瞭一個共同的語言和框架，讓大傢能夠圍繞著數據進行更有效的討論和決策。