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

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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.

本书特色

　　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，这是一本名为《商业智能：管理方法论，第四版（全球版）》的图书的简介。请注意，这个简介将完全不包含您提供的原书名《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》中的任何具体内容、主题或观点，而是专注于描述一本假设的、不同的关于商业智能的图书。 --- 《数据驱动型组织转型：现代企业绩效管理与战略决策实践指南》 书籍简介 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再仅仅是记录历史的载体，而是驱动组织创新、优化运营和实现颠覆性增长的核心战略资产。本书《数据驱动型组织转型：现代企业绩效管理与战略决策实践指南》旨在为高层管理者、业务分析师以及渴望将数据转化为实际竞争优势的专业人士，提供一套全面、深入且极具实操性的框架。 本书超越了传统的商业智能（BI）工具介绍层面，聚焦于如何构建一个真正以数据为中心的文化和技术生态系统，从而实现自上而下的组织转型。我们深入探讨了如何将散乱的数据转化为可执行的洞察，并将其无缝嵌入到日常的业务流程和高层战略决策制定周期中。 第一部分：战略基石与文化重塑 本部分奠定了数据驱动型组织转型的战略基础。我们首先剖析了当前宏观经济环境下，数据治理和数据素养（Data Literacy）对企业生存和发展的重要性。 核心议题包括： 1. 数据战略的制定与对齐： 如何确保数据采集、存储、分析的路线图与企业的整体业务目标（如市场份额扩张、成本领先或客户体验优化）完全一致。我们提供了评估现有数据成熟度的实用工具箱，并指出了通往更高成熟度阶段的路径图。 2. 构建数据治理的伦理与合规框架： 在隐私法规日益严格的今天，如何建立一套既能保障数据质量和一致性，又能严格遵守GDPR、CCPA等全球性法规的治理体系。书中详细阐述了数据所有权、数据生命周期管理（DLM）以及建立数据问责制（Data Accountability）的实操步骤。 3. 打破数据孤岛与推动文化变革： 最大的挑战往往在于组织结构和思维定势。本书提供了变革管理模型，指导领导者如何通过跨部门协作机制（如建立“数据冠军”网络）和透明化的数据使用政策，培育一种鼓励探索、容忍失败、并信任数据结论的企业文化。 第二部分：现代数据架构与技术选型 本部分深入技术选型与架构设计，重点关注如何搭建一个既具备灵活性（Agility）又拥有高扩展性（Scalability）的现代数据基础设施。 关键内容涵盖： 1. 从传统数据仓库到数据中台（Data Middle Platform）： 探讨了云原生数据仓库（如Snowflake, Google BigQuery）与企业数据中台架构的差异、适用场景及其集成策略。我们分析了如何利用微服务架构的优势，构建面向服务的、可快速迭代的数据产品。 2. 实时数据流处理与事件驱动架构（EDA）： 针对需要即时响应市场变化的业务（如金融交易、动态定价），本书详细介绍了Apache Kafka、流处理引擎（如Flink）的应用案例，以及如何将毫秒级的事件数据转化为即时的业务行动。 3. 选择合适的分析工具栈： 我们对比了自助式商业智能（Self-Service BI）工具（如Tableau, Power BI）与更专业的预测建模平台之间的集成路径。重点在于，工具的选择必须服务于特定的业务问题，而不是反过来。书中包含了针对不同部门（市场、运营、财务）的工具需求矩阵分析。 第三部分：高级分析与预测建模的业务落地 本部分是本书的核心，关注如何将复杂的数据科学成果转化为可量化的业务价值。 重点探讨领域包括： 1. 预测分析的商业化应用： 区别于学术理论，本书聚焦于客户流失预测（Churn Prediction）、需求预测（Demand Forecasting）和欺诈检测模型的实际部署流程（Model Deployment）。强调模型的可解释性（Explainability）在决策采纳中的关键作用。 2. 运营效率优化与流程挖掘（Process Mining）： 介绍如何利用事件日志数据，通过流程挖掘技术，可视化并量化现有业务流程中的瓶颈、不合规操作和资源浪费点，并据此进行自动化流程重构。 3. A/B测试与实验设计（Experimentation Framework）： 建立严谨的实验设计流程，确保所有业务假设都能通过严格的统计检验得到验证，从而避免基于直觉而非证据的决策失误。我们提供了在复杂多变量环境中设计稳健A/B测试的实战指南。 第四部分：衡量价值与持续优化 成功的转型不是一次性的项目，而是一个持续优化的循环。最后一部分强调了如何量化数据投资的回报（ROI）并建立反馈机制。 本书将指导读者： 建立数据洞察的价值衡量体系： 如何设计关键绩效指标（KPIs）来跟踪数据项目对收入增长、风险降低或客户满意度提升的实际贡献。 敏捷式数据产品迭代： 采用最小可行产品（MVP）的理念，快速推出数据驱动的解决方案，收集用户反馈，并根据实际业务效果进行迭代优化。 数据伦理与社会责任： 探讨企业在使用高级AI和数据挖掘技术时，如何主动识别并减轻算法偏见（Algorithmic Bias），确保决策过程的公平性与透明度，从而维护长期的企业声誉。 《数据驱动型组织转型》提供了一套面向未来的行动蓝图，它不仅是技术指南，更是一本面向高层管理者的变革手册，帮助企业真正实现从“拥有数据”到“使用数据致胜”的质的飞跃。本书的案例分析均来源于全球领先的制造、零售和金融服务行业实践，确保内容的时效性和指导性。

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，是那些大公司才玩得起的東西。直到有一次，我們公司要導入一套新的 CRM 系統，負責專案的同事就推薦了我這本《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出發，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 並不是一套獨立的系統，而是要與企業的戰略目標緊密結合。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，更是為我釐清了不少過去的迷思。它讓我了解到，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合作。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，走向對 BI 實際應用有了清晰的認知。

评分☆☆☆☆☆

我記得有一次，公司內部為了某項重大投資案，大家爭論不休，各方都有自己的說法，但都缺乏有力的數據支持。當時我的老闆就拿出了這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》出來，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，我才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，解釋了 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，讓我了解了如何才能讓 BI 專案真正落地，而不是淪為紙上談兵。它幫助我們建立了一個共同的語言和框架，讓大家能夠圍繞著數據進行更有效的討論和決策。

评分☆☆☆☆☆

在我剛加入現在這家公司的時候，就聽說過「商業智慧」這個概念，但一直沒有機會深入了解。後來，在一次部門內部培訓時，我的主管就推薦了這本《BUSINESS INTELLIGENCE: A MANAGERIAL APPROACH, 4/E (GE)》。我當時對 BI 的理解，大概就是做一些報表、分析數據。但這本書徹底改變了我的看法。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。書中詳細闡述了 BI 如何成為企業提升競爭力、做出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出潛在的商業機會，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 專案的投資回報率，也提供了許多實用的指導。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☆☆☆☆☆

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，每天被報表淹沒，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，我就知道我錯了。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出潛在的客戶群，如何建立儀表板讓決策者一目了然，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。書裡面提到的 BI 戰略和技術如何與企業的整體目標結合，這點我之前一直沒想過。以前我只覺得把數據弄出來就好，但這本書讓我明白了，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。它不只是一本技術手冊，更是一本教你如何「思考」與「應用」 BI 的工具書。

评分☆☆☆☆☆

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，尤其是面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系的，就跟我推薦了這本《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，我才發現它的視角是多麼的廣闊，而且是從「管理」的層面出發，這點讓我非常驚喜。書中探討的如何利用 BI 來了解客戶行為、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，它不只是告訴你如何收集數據，更強調了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，展示了企業如何透過 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了非常大的啟發。它讓我重新思考，如何才能更精準地觸及目標受眾，並用最有效的方式與他們溝通。