具體描述
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.
著者信息
圖書目錄
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
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
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。
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」。
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