資料淘金時代來臨：企業BI專案建置營運高生產力 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王文信

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商业智能
数据分析
数据挖掘
数据治理
项目管理
企业数字化
数据仓库
ETL
数据可视化
生产力提升

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具体描述

資料淘金時代正式來臨，資料即現金
從繁瑣中找整齊，從混亂中找規律看懂本書
分析並預測客戶的消費傾向，企業應用BI正是時候

　　本書聚焦BI 和BI 專案，重點介紹BI專案的建設流程和營運技巧，並圍繞BI專案中的場景和人員兩大要素，分享BI在零售、金融、製造、醫療和教育等行業中的應用案例，提出了架設企業資料人才培養系統的方法。

　　書中結合BI產品，透過BI解決企業專案實施過程中的資料治理、資料應用等難題，對於公司BI項目實施工作有很大的幫助。

　　BI已經不再是空中樓閣虛擬般的存在，而是每個企業必須真正知已知彼了解客戶消費傾向的最佳工具，現在不用BI，隨時可能被對手超越。

　　對於剛開始建設BI的企業，或已經建設BI多年的企業來說，本書都具有可複製性，避免走彎路。

　　全書共6 章，結構涵蓋的內容可以分為以下四部分：

　　■第一部分：認識BI（第1 章），主要介紹BI 及相關概念，包括定義、BI 的類型、BI 的功能、技術和價值等，幫助讀者較為全面地認識BI。

　　■第二部分：BI 專案的建設流程（第2 章）與營運技巧（第3 章）， BI 專案建設流程介紹了明確需求、工具選型、專案規劃與實施方案、專案開發與管理等內容。BI 專案不是搭好平台就結束了，BI 專案要成功還需要做很多細緻的營運工作，主要涉及資料治理、業務模型、人員配合、資訊安全等方面的內容。

　　■第三部分：BI 在企業實際場景中的應用，包括功能應用（第4 章）和業務應用（第5 章）。為企業提供案例作為參考，其中，BI 功能應用介紹了資料大螢幕、行動應用和自助分析的專案方案。BI 業務應用主要介紹BI 在零售、金融、製造、醫療和教育等五大產業的典型業務應用方案與執行實例。

　　■第四部分：企業資料人才培養（第6 章）。BI 專案的建設和營運需要的資料人才，既可以對外應徵也可以內部培養，但是BI 專案與企業的業務、文化、管理等聯繫緊密，很難筆者建議「招不如養」，架設企業資料人才培養系統的方法，幫助企業培養能夠成功建設和營運BI 專案的優秀人才。

　　適合讀者群：負責規劃企業整體BI 戰略的CIO 、高層管理人員、負責實施BI 專案的專案經理、IT 人員、業務人員。

好的，这是一本名为《資料淘金時代來臨：企業BI專案建置營運高生產力》的图书简介，旨在深入探讨如何在当今数据爆炸的时代，企业构建和运营高效的商业智能（BI）项目，从而实现生产力的飞跃。 --- 图书名称：資料淘金時代來臨：企業BI專案建置營運高生產力图书简介在信息如同洪流般涌现的今天，数据已不再仅仅是业务活动的副产品，而是驱动企业决策、创新和增长的核心资产。我们正身处一个“資料淘金時代”，企业若能有效地挖掘、提炼和应用这些海量数据，就能获得决定性的竞争优势。然而，将原始数据转化为可执行的商业洞察，绝非易事。这需要一套系统化、战略性且专注于落地的商业智能（BI）体系支撑。本书并非停留在对BI工具功能的简单介绍，而是以一种高度实战和战略指导的视角，为企业管理者、数据团队负责人以及项目执行者提供了一份详尽的蓝图，指导他们如何从零开始，成功构建并高效运营一个能够持续为企业创造高生产力的BI项目。本书核心内容聚焦于以下几个关键维度：第一部分：時代的呼喚與戰略定位——為何需要高生產力的BI？本部分首先剖析了当前商业环境的严峻挑战——信息过载、决策滞后与市场反应迟钝。我们阐明了传统数据分析模式的局限性，并引出了“高生产力BI”的全新定义：它不仅是报表的堆砌，而是能够快速响应业务需求、驱动实时决策并内嵌于日常工作流程的智能引擎。從數據到價值：確立數據戰略地圖：阐述了如何将企业的整体战略目标分解为可量化的数据指标体系（KPIs/OKRs），确保BI项目的每一个产出都精准对焦业务痛点。我们详细讨论了“数据治理”与“业务需求”的桥接机制，确保项目方向的正确性。跨越「數據孤島」的組織變革： BI项目的成功往往是组织变革的体现。本书深入探讨了如何建立跨职能的数据协作机制，打破部门壁垒，培养全员的数据素养，为技术实施奠定坚实的文化基础。第二部分：專案建置的工程實踐——從藍圖到骨架构建一个健壮的BI平台，需要严谨的工程方法论。本部分将BI项目的建置过程分解为清晰、可管理的阶段，强调敏捷性与可扩展性。需求萃取與模型設計的藝術：详细介绍了如何运用用户故事地图、流程挖掘等技术，高效地从业务人员口中“淘取”真正的需求，并将其转化为高效的数据模型（如星型、雪花模型、Data Vault 2.0等）。书中提供了大量案例，说明如何避免过度设计或设计不足的问题。數據架構的選型與優化：针对当前主流的云端（如AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake）和本地部署架构，本书提供了中立的评估框架。重点在于数据管道（Data Pipeline）的设计，包括ETL/ELT工具的选择、数据湖与数据仓库的协同工作，确保数据摄取的高效性、稳定性和可追溯性。儀表板（Dashboard）的設計心理學：仪表板是BI的最终交付物。本书摒弃了花哨的图表，转而关注信息的可读性、交互性和洞察的即时性。我们将深入探讨视觉化设计的认知负荷理论，指导读者设计出真正能“驱动行动”而非仅仅“展示信息”的报告界面。第三部分：運營與持續優化——確保生產力的長效機制一个建置完成的BI系统若不能持续迭代和高效维护，其价值会迅速衰减。本书的第三部分聚焦于BI运营的“生命周期管理”。效率优先的數據維護與監控體系：探讨了如何建立自动化数据质量（DQ）监控流程，提前预警数据延迟或错误，确保最终用户的信任度。同时，阐述了如何通过性能调优（如索引优化、查询重构）来保障关键业务报告的响应速度，这是“高生产力”的直接体现。從報表到預測：BI到AI/ML的平滑過渡：本部分指导企业如何利用已有的BI数据基础，逐步引入更高级的分析能力，如时间序列预测、细分客户群聚类等。重点在于如何将机器学习模型的输出，无缝嵌入到现有的BI仪表板中，实现“预见性决策”。建立“數據產品經理”的角色與職責：成功的BI运营需要专门的“产品思维”。书中详细定义了数据产品经理（DPM）在需求优先级排序、用户反馈收集、价值量化等方面的关键职责，确保BI团队始终围绕业务价值最大化而工作。本书面向的读者：寻求数据驱动转型、希望量化BI投资回报率（ROI）的企业高层管理者。负责数据战略规划、数据治理和BI平台选型的IT部门领导。一线BI开发人员、数据分析师和数据工程师，希望提升项目交付效率和模型质量的专业人士。阅读《資料淘金時代來臨》，您将获得一套完整、可复用的框架，将您的企业从信息的海洋中提炼出黄金，让数据真正成为您创造高生产力的加速器。本书是您在这个全新淘金时代中，不可或缺的实战指南。 ---

著者信息

作者簡介

王文信

　　帆軟資料應用研究院研究主管，專注於大數據 / BI行業趨勢和企業資料化管理案例研究，在資料分析、商業智慧等方面有豐富的專案和諮詢經驗。

楊揚

　　帆軟資料應用研究院院長，資深專家，主導過銀行、電力、通信、石化等多家大型企業的資料分析專案。在資料管控，大數據應用，商業智慧等方面有豐富的專案和諮詢經驗，對企業資料應用有深刻的見解。

图书目录

前言

01 認識BI
1.1 BI 的定義及相關概念
1.2 BI 的類型
1.3 BI 的功能與技術
1.4 BI 的價值

02 BI 專案建設流程
2.1 收集和明確需求
2.2 選擇合適的BI 工具
2.3 做好專案規劃與實施方案
2.4 BI 專案開發與管理

03 成功BI 專案背後的營運技巧
3.1 資料治理：從源頭控制專案品質
3.2 業務模型：獲取更深入的資料見解
3.3 PDCA 閉環：持續最佳化BI 系統
3.4 團隊配合：為業務部門賦能
3.5 高層推動：想辦法爭取主管支持
3.6 MVP 與資料文化：在企業內部推廣BI 專案
3.7 安全性原則：保障BI 系統安全

04 典型BI 功能應用
4.1 資料大螢幕
4.2 行動應用
4.3 自助分析

05 不同產業的典型BI 業務應用
5.1 零售產業
5.2 金融產業
5.3 製造產業
5.4 醫療產業
5.5 教育產業

06 企業資料人才培養
6.1 企業的資料人才困境
6.2 架設資料人才培養系統

A 結語：向DA 生態系統邁進

图书序言

ISBN：9789865501952
規格：平裝 / 256頁 / 17 x 23 x 1.3 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 資料庫/大數據> 資料處理/大數據

图书试读

前言

　　如今談及企業經營，資料是繞不開的話題。BCG（波士頓諮詢公司）在《數位化時代的商業革命》報告中表明，「數位化顛覆幾乎成為各行各業的新常態」，而資料是關鍵生產要素這一觀點也已然成為共識。一方面，巨量資料、人工智慧等領域新技術不斷出現和發展，促

　　成並加速了資料在網際網路產業的應用和落實；另一方面，傳統產業紛紛啟動數位化轉型，期待從資料中採擷更多商業價值。BI（Business Intelligence，商業智慧）能整合、組織和分析資料，將資料轉化為有價值的資訊，為企業管理和決策提供支援，成為企業迎接變革和商業創新的決勝因素。

　　儘管BI 問世已有二十餘年，但在近幾年才開始流行，這和企業的資訊化發展處理程序有很大關係。經過十餘年資訊化建設，很多企業都上線了各種業務系統，累積了大量業務資料，具備應用BI 進行資料分析和資料化管理的條件，而且激烈的市場競爭也使企業高層不得不考慮

　　透過精細化營運降本增效。可以說應用BI、建設BI 專案是企業從資訊化建設邁向資料化管理的重要過渡，是企業資訊化處理程序發展到一定階段的絕佳選擇。

　　BI 的價值雖然可觀，但BI 專案的建設難度卻遠超企業想像，沒有系統的方法論指導，專案很難達到預期的目標。不同企業的實際情況有很大差異，企業IT 團隊、BI 廠商以及專案外包團隊的實施能力也參差不齊。企業是否需要建設BI 專案？如果需要，應該在什麼時候建設？由誰來建設？建設什麼樣的專案？怎麼建設？此外，BI 專案的建設涉及很多具體問題，比如工具怎麼選？企業的資料品質怎麼樣？人員能力怎麼提升？專案上線後如何營運？很多企業還沒有想清楚這些問題，就倉促建設BI 專案，最終導致專案的效果不佳甚至是徹底失敗，十分可惜。BI 專案應該用於企業資料應用的真正落實，而非給企業描繪一個無法達成的願景。

　　因此，企業需要系統的BI 專案方法論。然而縱觀市面上的各種BI 相關圖書，有科普理論知識的，有介紹BI 工具或技術的，還有介紹資料分析方法的，但是介紹BI 專案建設，特別是BI 專案營運的少之又少。一般的專案管理和實施類別圖書倒是非常多，卻又不涉及BI 專案

　　的細節和關鍵要點，對BI 專案人員而言只能作為大致的參考。因此，寫一本書介紹BI 專案的建設與營運方法很有必要，這也是筆者寫這本書的主要原因。

　　筆者所在的企業是一家領先的BI 產品供應商，累計幫助萬餘家企業的BI 專案成功落地，擁有豐富的經驗。筆者將自己的專案經歷與公司多年的經驗集結成本書，希望為廣大企業提供有價值的參考，幫助其BI專案成功落地。

　　▍誰適合閱讀本書 ▍

　　本書介紹了一套較為完整的BI 專案成功方法論，涉及BI 專案的規劃、實施、營運等多個方面。無論負責規劃企業整體BI 戰略的CIO 或其他高層管理人員，還是負責實施具體BI 專案的專案經理、IT 人員，或需要從中配合的業務人員，都可以透過本書了解BI 專案成功的要點，提升規劃、實施和營運BI 專案的能力。

　　▍繁體中文版出版說明 ▍

　　本書原作者為中國大陸人士，書中範例圖多為簡體中文，為維持全書完整性，本書範例圖保持原書簡體中文格式，請讀者對照上下文閱讀。

　　全書所使用的系統，為帆軟軟體公司的FineBI及其相關產品，有興趣的讀者可以至帆軟軟體公司的官網www.finereport.com/tw/查看相關的產品介紹。

　　▍本書涵蓋的內容 ▍

　　本書聚焦BI 和BI 專案，從BI 及相關概念出發，將BI 專案方法論與企業實踐案例相結合，對BI 專案的建設與營運、場景應用和人才支撐等內容進行了重點介紹。全書共6 章，涵蓋的內容可以分為以下四部分：

　　第一部分：認識BI（第1 章），主要介紹BI 及相關概念，包括定義、BI 的類型、BI 的功能、技術和價值等，幫助讀者較為全面地認識BI。

　　第二部分：BI 專案的建設流程（第2 章）與營運技巧（第3 章），系統回答BI 專案做什麼、誰來做、怎麼做，以及如何把專案營運起來等問題。其中，BI 專案建設流程介紹了明確需求、工具選型、專案規劃與實施方案、專案開發與管理等內容。BI 專案不是搭好平台就結束了，

　　BI 專案要成功還需要做很多細緻的營運工作，主要涉及資料治理、業務模型、人員配合、資訊安全等方面的內容。

　　第三部分：BI 在企業實際場景中的應用，包括功能應用（第4 章）和業務應用（第5 章）。目的是為企業提供案例作為參考，了解BI 專案能帶來什麼價值，給企業帶來哪些變化。其中，BI 功能應用介紹了資料大螢幕、行動應用和自助分析的專案方案，BI 業務應用主要介紹BI 在零售、金融、製造、醫療和教育等五大產業的典型業務應用方案與執行實例。

　　第四部分：企業資料人才培養（第6 章）。BI 專案的建設和營運需要的資料人才，既可以對外應徵也可以內部培養，但是資料人才供不應求，而且BI 專案與企業的業務、文化、管理等聯繫緊密，很難招到合適的人，因此筆者建議「招不如養」，在內部培養自己的資料人才。第6 章介紹架設企業資料人才培養系統的方法，幫助企業培養能夠成功建設和營運BI 專案的優秀人才。

　　▍致謝 ▍

　　本書的完成離不開許多客戶、同事和專家的支持，在此對你們致以誠摯的感謝！

　　首先要感謝筆者所在公司的廣大客戶，你們的BI 專案建設和應用實踐為本書的寫作提供大量的案例素材，感謝你們！

　　其次要感謝我的同事，包括專案、市場、產品和產業顧問團隊，沒有你們對BI 的深刻瞭解和豐富的BI 專案經驗，就沒有本書中的BI 專案成功方法論。

　　最後要特別感謝的袁華杰、許秀鵬、梅杰以及電子工業出版社的許豔，本書的完成和完善離不開你們的寶貴意見和建議。特別是袁華杰，在材料的整理和圖書內容的規劃上給予筆者莫大的幫助。

　　再次感謝幫助筆者完成本書的所有人，感謝你們！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書給人的印象是「全面性」與「實用性」兼備。它橫跨了從策略規劃到技術實施，再到後續維護和價值產出的完整生命週期。最吸引我的是它對「生產力提升」這個目標的執著。在這個快速變化的市場中，決策速度就是生命線。我希望書中能展示如何透過設計關鍵績效指標（KPIs）的儀表板，真正做到「一眼洞察問題，快速制定行動」。這意味著不僅僅是要呈現歷史數據，更要具備預測性分析（Predictive Analytics）的能力，哪怕只是初階的趨勢預測。如果作者能分享一些關於如何將AI/ML模型結果「包裝」進BI報表，讓非數據科學背景的業務人員也能理解並應用這些更進階的洞察，那這本書的價值絕對會再上一個層次，真正成為企業數位轉型的指路明燈。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書的感覺，就像是上了一堂非常紮實、沒有廢話的企業級數據治理與應用課程。它真正處理了許多人在推動BI專案時最頭痛的核心問題——「人」與「流程」的磨合，而不僅僅是技術工具的介紹。我特別欣賞作者在強調技術堆疊的同時，對於組織變革管理投入的篇幅。要讓一個習慣了傳統報表和經驗判斷的團隊，轉向數據驅動的決策模式，需要的遠不止一套Power BI或Tableau這麼簡單。書中對於如何建立數據素養（Data Literacy），如何跨部門溝通數據需求，以及如何設計出讓人願意主動使用的儀表板，這些「軟實力」的論述，恰恰是許多技術導向的書籍所忽略的盲點。如果能看到一些關於如何量化BI專案的投資回報率（ROI）的方法論，讓老闆心甘情願地持續投入資源，那就更完美了，畢竟，任何企業專案的最終目的，都是要證明其商業價值。

评分☆☆☆☆☆

老實說，市面上的數據分析書籍很多，但真正能把「專案建置」和後續的「營運」串聯起來的實戰寶典卻不常見。這本書似乎成功地填補了這個空缺。它不只是教你怎麼把數據撈出來，更重要的是，它談論了如何把這個數據基礎設施當作一個持續演進的「產品」來經營。我對「營運」這塊特別感興趣，因為很多公司 BI 上線後就束之高閣，數據開始腐敗，使用者信心流失。我希望書中能深入探討定期審核機制、數據口徑的變更管理（Change Management），以及如何建立一個高效的Support Desk來處理使用者的疑問。畢竟，一個沒有被妥善維護的BI系統，很快就會成為另一個IT孤兒。能夠提供一套標準化的營運手冊（SOP），讓企業知道如何在專案告一段落後，還能維持數據的「新鮮度」和「可用性」，這對於長遠的效益來說是至關重要的。

评分☆☆☆☆☆

這本書，光看書名就讓人覺得充滿了潛力，尤其是在現在這個數據爆炸的時代，企業想要維持競爭力，真的是得好好想辦法把手邊的資料變成真金白銀。我對這類型的實戰書籍特別有興趣，因為理論講再多，如果不能落地到實際的專案執行上，那都是空談。我期待書中能詳述從零開始建立一個有效的商業智慧（BI）系統的完整路徑圖，從需求訪談、技術選型、到數據建模，每一個環節都必須有清晰的指引。特別是「高生產力」這個關鍵詞，我希望能看到具體的流程優化、自動化工具的運用，以及如何確保數據的品質和一致性，這樣才能讓決策者真正信任數據、依賴數據。如果內容能多包含一些實際案例的對照分析，例如某個產業如何透過BI專案成功轉型，那就更好了，畢竟台灣的產業結構多元，不同背景的企業在導入BI時遇到的挑戰肯定不一樣，越貼近現實困境的討論，對我們這些在一線打拚的專業人士來說，參考價值就越高。希望它不是一本只停留在概念層面的介紹，而是真正能帶領我們跨過建置過程中的那些「雷區」。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構和語氣給我的感覺是，它站在一個非常務實的、經歷過數次戰役的資深專案經理的角度來撰寫。它沒有用太多華麗的學術詞彙去包裝，而是直接切入痛點，像是如何處理跨系統數據整合的「髒活」，以及在資源有限的情況下如何排出專案的優先級。我特別期待書中能有一章節專門討論數據治理框架在中小企業的實踐模型。畢竟，大型跨國企業有足夠的預算和人力去建構複雜的治理架構，但對於我們這些資源相對吃緊的台灣中堅企業來說，我們需要的是一個「輕量級」但「有效」的治理模式。例如，如何定義數據所有權（Data Ownership），如何快速建立一個最小可行性治理（MVG）的雛形，這些實戰建議比宏觀的理論探討更有立即性的幫助。