信息科学与技术丛书·商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王飞 著

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• 商业智能
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 架构规划
• 信息科学
• 技术
• 案例分析
• 第2版
• 商业决策

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111476016

版次：2

商品编码：11540340

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 信息科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：461

正文语种：中文

内容简介

　　《信息科学与技术丛书·商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例（第2版）》虽然是《商业智能深入浅出—Cognos，Informatica技术与应用》一书的修订版，但在结合各方面的反馈意见之后，对内容上做了很多调整，力求最新、最细。同时书中将商业智能和大数据有机地结合起来，增加了一些相应的章节和案例，扩充了知识点，几乎涵盖了商业智能领域的所有知识。本书并不推崇细节性的理论知识讲述，因为每一部分理论都可以写成一本书。本书主要针对如何解决项目中所遇到的问题，以及商业智能项目开发的一般流程。本书还力图帮助初学者快速进入到项目之中，所以本书对他们来说具有极高的参考价值。
　　本书内容可以分成如下几个部分。
　　理论篇：主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。
　　项目篇：主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库系统应用实例、大数据架构与实践、电力行业和金融行业的商业智能案例等内容。
　　工具篇：详细介绍两大商业智能工具Cognos与Informatica的理论知识和使用方法。
　　实践篇：包括Cognos报表的开发、部署和实践等内容。
　　本书还附赠了部分源代码和一些有价值的文档模板。

作者简介

刘国峰，中国人民大学在职研究生，曾任职三星数据系统（中国）有限公司中国研发中心，现任中国电力科学研究院中电普华信息技术有限公司高级工程师，潜心研究数据仓库理论多年，形成了自己对数据仓库的独特见解。

内页插图

目录

前言
致谢
理 论 篇
第1章 商业智能简介
1.1 商业智能概述
1.1.1 商业智能的定义
1.1.2 商业智能的作用
1.1.3 商业智能的处理过程
1.1.4 商业智能的功能
1.1.5 商业智能的发展趋势
1.2 关于商业智能的核心技术
1.2.1 数据仓库
1.2.2 数据挖掘和分析
1.2.3 ETL处理技术
1.2.4 联机分析处理（OLAP）技术
1.2.5 可视化分析
1.2.6 大数据技术
1.2.7 商业智能元数据管理
1.3 商业智能的实施方法和步骤
1.3.1 商业智能的实施方法
1.3.2 商业智能的实施步骤
1.4 商业智能项目成功的关键
1.5 商业智能项目的组织机构
1.6 本章小结
第2章 数据仓库的理论知识
2.1 数据仓库概述
2.1.1 数据仓库产生的背景
2.1.2 数据仓库定义
2.1.3 数据仓库和商业智能之间的关系
2.2 数据仓库的特点
2.2.1 面向主题
2.2.2 集成性
2.2.3 稳定性
2.2.4 反映历史变化
2.3 数据仓库的优势
2.4 数据仓库和数据库的区别
2.5 数据仓库开发过程介绍
2.5.1 规划分析阶段
2.5.2 设计实现阶段
2.5.3 使用维护阶段
2.6 数据仓库系统组成部分介绍
2.6.1 数据源分析
2.6.2 数据迁移
2.6.3 选择数据的存储结构
2.6.4 元数据
2.7 数据仓库模型设计介绍
2.7.1 概念模型
2.7.2 逻辑模型
2.7.3 物理模型
2.8 数据集市介绍
2.8.1 数据集市概述
2.8.2 数据集市和数据仓库的联系和区别
2.8.3 数据集市的目标分析
2.8.4 数据集市的技术特性
2.9 ODS介绍
2.9.1 ODS的概述
2.9.2 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别
2.9.3 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系
2.9.4 ODS系统的功能
2.9.5 ODS系统的架构
2.10 数据仓库实施详细步骤
2.10.1 需求分析
2.10.2 数据仓库的逻辑分析
2.10.3 设计ODS系统
2.10.4 数据仓库建模
2.10.5 数据集市建模
2.10.6 数据源分析
2.10.7 数据的获取与整合
2.10.8 应用分析
2.10.9 报表展现
2.11 在大数据环境下的数据仓库的建设
2.12 数据仓库建设路线图
2.13 数据仓库的作用
2.14 数据仓库的建设意义
2.15 本章小结
第3章 数据挖掘和分析理论知识
3.1 什么是数据挖掘
3.2 数据挖掘方法的几个步骤
3.3 数据挖掘常用算法
3.4 数据仓库和数据挖掘之间的关系
3.5 数据挖掘的主要过程
3.6 数据挖掘的主要应用——客户精准营销
3.6.1 客户精准营销背景
3.6.2 关于旅游行业的客户精准营销
3.6.3 关于银行业的客户精准营销
3.7 本章小结
第4章 商业智能ETL理论知识
4.1 ETL在数据仓库中的重要地位
4.2 ETL的一般过程
4.3 研究ETL的本质
4.4 ETL的体系结构
4.5 ETL的难点
4.6 主流的ETL工具
4.7 ETL的作用
4.8 详解ETL过程
4.8.1 数据抽取
4.8.2 数据清洗
4.8.3 数据转换
4.8.4 数据加载
4.8.5 ETL的日志
4.9 ETL优化
4.10 ETL设计规范要点
4.11 ETL的框架结构
4.12 ETL的实施策略
4.13 本章小结
第5章 商业智能联机分析处理理论简介
5.1 OLAP介绍
5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别
5.3 OLAP的实现方法
5.4 OLAP的基本目标和特点
5.5 建立OLAP的过程
5.6 OLAP与数据仓库的关系
5.7 OLAP系统的实施过程
5.8 OLAP模型的设计与实现
5.9 本章小结
第6章 数据可视化分析理论知识
6.1 什么是数据可视化分析
6.2 数据可视化的表现形式
6.3 本章小结
第7章 大数据理论知识
7.1 大数据概念的提出
7.2 什么是大数据？
7.3 大数据处理技术
7.4 大数据应用案例
7.5 大数据和传统商业智能的结合
7.6 本章小结
第8章 商业智能元数据理论知识
8.1 元数据的定义
8.2 元数据的重要性
8.3 元数据的类型
8.4 元数据的作用
8.5 元数据的管理
8.6 元数据包含的内容
8.7 本章小结
项 目 篇
第9章 商业智能项目需求的定义
9.1 商业智能项目的启动
9.2 商业智能项目的需求定义
9.3 系统原型的建立
9.4 验收和评审的内容
9.5 本章小结
第10章 商业智能项目模型的建立
10.1 数据模型的设计原则
10.2 企业模型的意义
10.2.1 企业模型的定义
10.2.2 建设企业模型的意义
10.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系
10.2.4 与企业数据模型相关的概念
10.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤
10.3 概念模型的设计
10.4 逻辑模型的设计
10.4.1 ODS逻辑模型
10.4.2 数据仓库逻辑模型
10.4.3 数据集市逻辑模型
10.5 物理模型的设计
10.5.1 ODS 物理模型的设计
10.5.2 数据仓库物理模型的设计
10.5.3 数据集市物理模型的设计
10.6 本章小结
第11章 商业智能数据仓库系统应用实例
11.1 定义数据仓库项目的生命周期
11.2 数据仓库粒度的划分
11.3 企业辅助决策分析系统的构建
11.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤
11.4.1 提供系统安装软件的体系结构
11.4.2 部署系统的数据库环境
11.4.3 ETL环境的部署
11.4.4 报表展示环境的部署
11.5 数据仓库建设的难点
11.6 本章小结
第12章 商业银行数据仓库建设规划
12.1 商业银行数据仓库建设概况
12.2 目前国内商业银行数据仓库面临的瓶颈
12.3 商业银行数据仓库建设面临哪些问题
12.4 商业银行数据仓库建设思路及系统情况
12.4.1 某商业银行建设数据仓库时遇到的挑战
12.4.2 某商业数据仓库架构存在的问题
12.4.3 对该行数据仓库目标架构的建议
12.5 商业银行数据仓库建设启示
12.6 本章小结
第13章 电力行业数据仓库的建设规划
13.1 电力行业数据仓库建设难点
13.2 电力行业数据仓库逻辑架构
13.3 电力行业数据仓库能力蓝图
13.4 数据仓库促进电力业务的发展
13.5 数据仓库建设策略比较
13.6 电力行业数据仓库模型建立过程
13.7 电力行业数据仓库的架构设计
13.8 本章小结
第14章 商业智能项目规划和管理
14.1 项目团队的组织结构
14.2 项目角色划分及技能要求
14.3 定义领导组的职责和主要任务
14.4 如何定义商业智能项目的进度
14.5 如何定义商业智能项目的过程
14.6 本章小结
第15章 商业智能应用介绍
15.1 商业智能应用设计的原则
15.2 商业智能应用的实施步骤
15.3 商业智能具有的应用功能
15.4 商业智能应用实例
15.5 本章小结
第16章 数据抽取、转换和加载
16.1 ETL的定义和总体架构
16.2 ETL的加载方法
16.2.1 以时间戳作为加载条件
16.2.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载
16.2.3 通过全表对比的方式进行数据加载
16.2.4 全表删除后再进行数据加载的方式
16.3 利用ETL构建企业级数据仓库
16.4 ETL的设计过程
16.5 ETL的备份与恢复
16.5.1 数据的备份
16.5.2 数据备份存放的介质以及目录结构
16.5.3 ETL程序的备份
16.5.4 数据的恢复方案
16.6 ETL数据质量的改进
16.6.1 ETL数据质量分析
16.6.2 ETL数据质量改进的方法和目标
16.6.3 推动ETL数据质量改进的方法
16.6.4 ETL的技术路线选择
16.7 ETL应用举例
16.7.1 ETL分析需求
16.7.2 ETL 数据源说明
16.7.3 ODS设计与抽取
16.7.4 数据仓库（DW）设计与抽取
16.7.5 数据集市（DM）设计与抽取
16.8 本章小结
第17章 联机分析处理
17.1 OLAP的概念
17.2 OLAP的实施
17.2.1 建立“维”的概念
17.2.2 多维分析技术
17.2.3 OLAP实施的一般过程
17.3 OLAP的应用实例
17.3.1 案例背景
17.3.2 需求
17.3.3 数据准备
17.3.4 浏览分析数据
17.4 OLAP系统设计的一般步骤
17.5 本章小结
第18章 应用举例
18.1 项目工作计划的制订
18.1.1 对项目背景与目的的描述
18.1.2 确定项目需要交付的成果
18.1.3 制定项目管理文档
18.1.4 项目进度划分
18.2 需求分析
18.2.1 业务需求
18.2.2 功能需求
18.3 营销系统设计
18.3.1 总体架构设计
18.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计
18.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计
18.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计
18.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计
18.3.6 数据模型设计
18.4 ETL数据抽取
18.4.1 ETL物理设计
18.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区
18.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区
18.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库
18.4.5 从数据仓库抽取到数据集市
18.5 报表展示
18.6 编写测试报告
18.7 编写用户手册
18.8 软件发布
18.9 系统运行维护
18.10 本章小结
第19章 大数据架构与实践
19.1 大数据概述
19.2 大数据的处理技术之一——流数据
19.3 大数据下的数据架构
19.4 大数据在银行业的应用与实践
19.5 本章小结
第20章 金融行业的商业智能概述
20.1 金融行业实施商业智能的背景
20.2 商业智能在金融行业的作用
20.3 金融行业实施商业智能的措施
20.4 本章小结
第21章 电力行业商业智能概述
21.1 电力行业面临的挑战
21.2 建设企业级数据仓库的原因
21.3 电力行业数据仓库的执行架构
21.4 数据仓库开发的阶段、任务和流程
21.5 数据仓库运维内容
21.6 电力行业数据仓库的建设方法
21.7 本章小结
工 具 篇
第22章 Informatica PowerCenter工具简介
22.1 Informatica PowerCenter介绍
22.1.1 Informatica的特点
22.1.2 Informatica的优势
22.2 Informatica PowerCenter工具概况
22.3 Informatica Servers引擎
22.4 Administration Console
22.4.1 登录方式
22.4.2 相关术语
22.5 PowerCenter Designer
22.5.1 菜单
22.5.2 工具栏
22.5.3 导航
22.5.4 工作区
22.5.5 输出窗口
22.6 Repository Manager
22.6.1 菜单
22.6.2 工具栏
22.6.3 导航
22.6.4 工作区
22.7 Workflow Manager
22.7.1 菜单
22.7.2 工具栏
22.7.3 导航
22.7.4 工作区
22.7.5 输出窗口
22.8 Workflow Monitor
22.8.1 工具栏
22.8.2 监控区
22.8.3 属性
22.9 本章小结
第23章 Cognos工具简介
第24章 Informatica的安装与快速入门
第25章 Informatica实例
第26章 Cognos安装与快速入门
第27章 Cognos实例
第28章 Cognos的安全管理
第29章 Cognos优化

前言/序言

　　谁需要阅读本书
　　简而言之，如果您是一直关注商业智能和大数据领域的开发人员、架构师、咨询顾问或者是相关专业的师生，无论是初学还是已有一定工作经验，这本书都适合您。
　　考虑到很多读者刚刚涉足这个领域，所以本书不会使用晦涩难懂的语言，并尽量用浅显易懂的方式去说明问题。在内容方面，本书几乎涵盖了商业智能的方方面面，包括一些架构的思想和工具的使用，更重要的是，本书包含了商业智能的规划思想和原理，也渗透了架构过程中的难点和解决方案。本书并不拘泥于细节部分，但是试图帮助读者深入理解商业智能的核心技术，包括相关的理论、规划思想和实际案例等。
　　希望本书能够带您进入到真正的数据世界中。在数据的海洋中自由地发挥，不断地创造价值。
　　本书涵盖的内容
　　本书涵盖的内容可以分成如下几个部分。
　　理论篇：主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。
　　项目篇：主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库系统应用实例、大数据架构与实践、电力行业和金融行业的商业智能案例等内容。
　　工具篇：详细介绍两大商业智能工具Cognos与Informatica的理论知识和使用方法。
　　实践篇：包括Cognos报表的开发、部署和实践。
　　本书附赠部分源代码和一些有价值的文档模板。
　　阅读背景
　　目前，很多企业引入了商业智能。商业智能已经成为了企业信息化的重要的解决方案和技术手段。从零售企业到金融机构，从电力行业到环保产业，商业智能正在引起一场商业分析和战略决策的革命。预计，很快就会有超过半数的企业使用商业智能技术去开拓和抢占市场了。
　　小时候曾经有一本书给我留下了深刻的印象，大概内容是教小学生如何写作文的，包括如何写议论文、记叙文、散文等。书中并没有很刻板地去阐述写作的步骤，而是通过主人公（小胖）的一个个小故事，把一些看似偶然，却又非常合理的情节，包括在公园、火车站、旅游景点等场景下，以对话的形式将写作的方法一一告诉读者，语言风趣幽默。身为读者的我读后有了相当大的收获，尽管已时隔几十年，仍然让我不能忘怀。本书的内容，虽然不能以故事情节或者对话的形式展现给大家，但是也力求不用晦涩难懂的语言去解释概念，而是用简单易懂的例子去说明问题，以求既能让初学者快速进入到商业智能的世界中，也可让专业人士在轻松阅读的过程中有所收益。

信息科学与技术丛书·商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例（第2版） 内容简介 在当今数据洪流汹涌而至的时代，商业智能（Business Intelligence, BI）已不再是锦上添花的工具，而是企业决胜未来的核心驱动力。本书，作为“信息科学与技术丛书”的重要一员，致力于为读者呈现一套清晰、系统且极具实操性的商业智能架构规划与实践指南。我们深知，面对海量、多源、异构的数据，如何构建一个既能支撑即时分析，又能预见未来趋势的智能系统，是每一个企业都面临的挑战。因此，本书聚焦于大数据时代下商业智能的核心要素，从理论基础到技术实现，再到落地应用，层层深入，旨在帮助读者构筑坚实的商业智能根基，并在此之上搭建出适应业务需求的智能架构。 本书第二版在第一版的基础上，吸取了近年来商业智能领域最新的技术进展和实践经验，对内容进行了全面更新和优化。我们紧密跟踪大数据技术的发展脉络，如分布式存储、实时计算、机器学习、人工智能等，并深入探讨了它们如何与商业智能相结合，为企业提供更强大、更智能的分析能力。同时，我们也关注了数据治理、数据安全、隐私保护等关键议题，因为在追求数据价值的同时，确保数据的合规性与安全性是企业可持续发展的生命线。 核心内容概览 第一部分：商业智能的理论基石与时代背景 在开始构建具体的商业智能架构之前，我们首先需要对商业智能的本质、发展历程以及其在当前数字化转型浪潮中的重要性有一个清晰的认知。本部分将深入浅出地阐述： 商业智能的定义与核心价值： 什么是商业智能？它为何如此重要？本书将从业务决策、运营效率、客户洞察、风险控制等多个维度，揭示商业智能为企业带来的不可估量的价值。我们将避免空泛的理论，而是通过鲜活的商业场景，让读者理解BI的实实在在的意义。 大数据时代的机遇与挑战： 大数据不仅仅是数据的“量”的爆炸，更是对企业数据处理、分析和应用能力的全新考验。我们将探讨大数据的特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），以及这些特征如何深刻影响商业智能的架构设计和实现策略。同时，也会分析企业在拥抱大数据过程中可能遇到的技术、组织和文化挑战。 商业智能发展的演进： 从早期的报表分析到数据仓库、数据挖掘，再到如今的实时分析、预测分析和人工智能驱动的BI，商业智能技术一直在不断演进。本书将梳理这一发展脉络，帮助读者理解不同阶段的技术特点和应用场景，从而更好地把握未来的发展方向。 商业智能与企业战略的融合： 商业智能不是孤立的技术项目，而是企业战略的重要组成部分。我们将强调如何将BI与企业的业务目标、发展战略紧密结合，确保BI的建设能够真正驱动业务增长，提升核心竞争力。 第二部分：大数据时代下的商业智能架构规划 本部分是本书的核心，我们将系统地介绍如何在大数据时代设计和构建一个强大、灵活且可扩展的商业智能架构。我们将遵循“由浅入深、循序渐进”的原则，逐步展开： 商业智能架构的演变与趋势： 深入分析传统数据仓库架构的优劣势，以及在大数据环境下，Lambda架构、Kappa架构等新型架构模式的兴起和发展。我们将重点讨论它们在处理批处理和流处理数据时的不同策略和技术选型。 核心技术组件深度解析： 数据采集与整合： 涵盖ETL/ELT工具、消息队列（如Kafka）、数据同步技术、API集成等，确保从各种数据源（关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件、社交媒体、IoT设备等）高效、可靠地采集和整合数据。 数据存储与管理： 重点介绍大数据存储技术，如Hadoop Distributed File System (HDFS)、对象存储（如Amazon S3, Azure Blob Storage）、数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）以及数据仓库的演进形态（如云数据仓库 Snowflake, BigQuery, Redshift）。我们将对比它们的特点、适用场景和优缺点。 数据处理与计算引擎： 深入讲解批处理计算框架（如Spark, MapReduce）、流处理计算框架（如Spark Streaming, Flink）以及SQL on Hadoop技术（如Hive, Presto, Impala）。我们将分析不同计算引擎的性能优势和适用场景。 数据分析与挖掘工具： 探讨统计分析、机器学习、深度学习等数据分析技术，以及相关的算法和模型。介绍如何利用这些技术从海量数据中挖掘有价值的信息。 商业智能展现与可视化： 关注BI前端工具的选择与应用，包括仪表盘（Dashboard）、报表、多维分析（OLAP）、数据可视化图表的设计原则和最佳实践。我们将强调如何将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现给业务用户。 数据治理与元数据管理： 强调数据质量、数据字典、数据血缘、数据生命周期管理等在BI架构中的重要性，以及如何通过有效的元数据管理来提升数据的可信度和可追溯性。 安全与隐私保护： 探讨数据加密、访问控制、脱敏处理、合规性要求（如GDPR, CCPA）等在BI架构设计中的考量。 典型商业智能架构模式探讨： 云原生BI架构： 详细介绍如何利用云计算平台的强大能力构建弹性、可扩展的BI系统，包括云存储、云计算、云数据库、Serverless架构等。 混合云BI架构： 分析企业在不同业务场景下，如何结合本地数据和云端能力，构建兼顾成本、安全和灵活性的混合云BI解决方案。 实时BI架构： 重点讲解如何构建支持毫秒级、秒级数据更新和分析的实时BI系统，以及其在业务监控、预警等场景的应用。 AI驱动的BI架构： 探索如何将机器学习和人工智能技术深度融入BI流程，实现自动化数据分析、智能预测、自然语言交互等高级功能。 架构选型与实施考量： 结合实际项目经验，提供一套系统的架构选型指南，帮助读者根据自身业务需求、技术能力、成本预算等因素，做出最优的架构决策。我们将讨论硬件选型、软件工具评估、开源与商业化方案的权衡等。 第三部分：大数据时代下的商业智能案例分析与落地实践 理论学习最终要落脚于实践。本部分将通过多个来自不同行业（如零售、金融、制造、互联网、医疗等）的典型商业智能应用案例，生动展示如何将前述的架构理念和技术手段转化为实际的业务价值。 案例研究方法论： 我们将采用“问题-解决方案-技术实现-业务价值”的分析框架，深入剖析每个案例。 典型场景案例： 客户360度画像构建： 整合多渠道客户数据，构建全面的客户画像，实现精准营销、个性化推荐和服务。 销售预测与渠道优化： 利用历史销售数据和外部因素，建立精准的销售预测模型，优化渠道策略，提升销售额。 供应链优化与风险预警： 对供应链各个环节的数据进行实时监控和分析，优化库存管理，降低运营成本，预测并规避潜在风险。 产品性能分析与研发创新： 分析用户使用数据，评估产品性能，洞察用户需求，指导产品迭代和创新。 风险管理与反欺诈： 在金融领域，通过大数据分析识别潜在的欺诈行为，评估信用风险，保障业务安全。 运营效率提升与瓶颈识别： 对企业内部运营流程数据进行深入分析，识别效率瓶颈，优化资源配置，提升整体运营效率。 舆情监测与品牌声誉管理： 实时监测社交媒体和新闻报道，分析公众对企业和产品的看法，及时应对负面信息，维护品牌形象。 实施落地关键要素： 数据驱动的文化建设： 如何在企业内部培养数据驱动的决策文化，打破部门壁垒，促进数据共享。 团队组建与技能要求： 探讨构建一支高效BI团队所需的角色、职责和关键技能。 项目管理与迭代优化： BI项目的成功需要良好的项目管理和持续的迭代优化，我们将分享相关的经验。 技术选型与成本控制： 在项目实施过程中，如何在满足需求的前提下，有效控制技术成本。 用户培训与赋能： 强调如何对业务用户进行有效培训，让他们能够充分利用BI系统，发挥数据价值。 本书特色 理论与实践并重： 本书既有扎实的理论基础，又包含丰富的实操案例，能够帮助读者建立完整的知识体系。 紧跟技术前沿： 我们深入探讨了大数据、人工智能等前沿技术在商业智能领域的应用，确保内容的时效性。 架构化思维： 本书强调以架构化的视角来审视和规划商业智能系统，帮助读者构建坚固、灵活、可扩展的BI体系。 案例驱动： 通过大量真实的行业案例，生动地展示了商业智能的价值和落地路径，增强了读者的理解和信心。 深入浅出： 尽管涉及复杂的技术概念，但本书力求用通俗易懂的语言进行阐释，适合不同技术背景的读者。 目标读者 本书面向以下人群： 企业高层管理者、业务决策者：帮助他们理解商业智能的战略价值，并做出明智的IT投资和战略规划。 IT架构师、数据架构师、BI架构师：为他们提供大数据时代下商业智能架构设计的理论指导和技术参考。 数据工程师、数据分析师、BI开发工程师：提供构建和维护BI系统的技术细节和实践经验。 产品经理、运营人员、市场营销人员：帮助他们了解如何利用商业智能工具更好地开展工作，提升业务绩效。 对商业智能和大数据技术感兴趣的在校学生和研究人员：提供系统性的学习框架和前沿知识。 在信息爆炸的时代，洞察力是企业最宝贵的财富。本书将是您构建强大商业智能能力、驾驭大数据洪流、引领企业走向智能未来的得力助手。我们相信，通过本书的学习，您将能够更加从容地应对大数据带来的挑战，抓住数据蕴藏的无限机遇，最终实现业务的飞跃式发展。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 《商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例》（第2版）这本书，给我带来的最深刻的印象，在于其对“深入浅出”四个字的完美诠释。在当今大数据技术日新月异的背景下，理解和掌握商业智能（BI）的精髓，对于企业保持竞争力和实现可持续发展至关重要。本书从宏观的架构设计到微观的具体技术实现，都进行了详尽的阐述。特别是其对大数据时代下BI架构演进的分析，以及针对不同业务场景的解决方案设计，都展现了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。我特别喜欢书中对数据治理、数据仓库、数据湖等关键概念的讲解，以及如何将这些基础建设与BI应用相结合。此外，案例分析部分的选择也非常具有代表性，涵盖了不同行业和不同规模的企业，使得读者能够根据自身情况找到相似的参照，从而获得更具价值的借鉴意义。这本书不仅适合初学者建立全面的认知，也为有经验的从业者提供了深入研究和优化的思路。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本《商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例》（第2版）无疑是一本对当前信息技术浪潮下商业洞察力提升的深刻探讨。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为驱动商业决策的智慧，是企业面临的重大挑战。本书正是瞄准了这一痛点，从架构规划的宏观视角出发，层层递进地解析了构建高效商业智能系统的技术路径。书中涉及的不仅仅是理论框架，更重要的是其对实际应用的关注，通过丰富的案例分析，读者能够清晰地看到大数据如何被转化为 actionable insights，从而在市场竞争中占据优势。从数据采集、清洗、存储，到分析、挖掘、可视化，再到最终的决策支持，每一个环节都经过了细致的梳理和阐述，使得原本可能显得复杂晦涩的技术概念变得生动易懂。对于那些希望在商业智能领域深耕，或者正在为企业构建数据驱动决策体系的技术人员和管理者来说，这本书提供了一个坚实的基础和宝贵的实践指导。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何利用技术赋能商业发展的战略指南。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本《商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例》（第2版）的阅读体验，可以用“豁然开朗”来形容。在大数据成为企业核心竞争力的今天，如何构建一套行之有效的商业智能体系，成为了许多企业思考的重点。本书恰如其分地回应了这一需求，它从最基础的架构设计入手，层层剥茧，将繁杂的技术概念梳理得井井有条。我尤其赞赏书中对于“规划”二字的强调，它不仅仅是技术的堆砌，更是战略的落地。如何根据企业自身的业务特点、数据基础和发展目标来规划BI架构，书中给出了非常详尽的指导。而那些精心挑选的案例，更是将理论与实践紧密地结合起来，让我能够清晰地看到大数据如何在实际业务中转化为可操作的洞察，从而驱动业务增长。这本书的价值在于，它不仅教会了我们“是什么”，更教会了我们“怎么做”，为那些希望在数字化浪潮中乘风破浪的企业和个人，提供了一份宝贵的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 拿到这本《商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例》（第2版）后，我最直观的感受就是它的“接地气”。市面上很多关于大数据和商业智能的书籍，要么过于偏重理论，让初学者望而却步；要么过于晦涩，缺乏实际操作指导。但这本书不同，它以一种非常务实的方式，将复杂的概念拆解开来，用通俗易懂的语言进行解释，并且大量引入了实际的企业案例。这对于我这样非技术背景但希望了解并应用商业智能的读者来说，简直是及时雨。我尤其欣赏书中关于架构规划的部分，它没有简单地罗列技术栈，而是从战略层面出发，讲解了如何根据企业的具体业务需求来设计和构建适合的BI架构。案例分析的部分更是锦上添花，让我能够看到其他企业是如何运用这些技术解决实际问题的，从中获得了很多启发。读完这本书，我感觉自己对商业智能的理解不再是零散的碎片，而是有了一个系统性的认识，并且对如何将这些理论应用到我自己的工作中充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 一直以来，我对大数据和商业智能这个领域都保持着浓厚的兴趣，但总觉得缺乏一个系统性的指导。这本书《商业智能深入浅出：大数据时代下的架构规划与案例》（第2版）正好填补了这一空白。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我们穿越复杂的大数据丛林，找到通往商业智慧的路径。我特别欣赏书中对“架构规划”的重视，它强调了在构建BI系统之前，必须有一个清晰的战略和设计，避免了盲目投入和重复建设。书中对不同技术组件的权衡和选择，以及如何根据企业目标来定制化设计，都给出了非常实用的建议。而那些生动具体的案例，则让我对理论知识有了更直观的理解，也看到了BI技术在实际业务中发挥的巨大价值。读完这本书，我不再觉得BI是一个遥不可及的概念，而是能够清晰地看到实现它的步骤和可能性，对未来如何更好地利用数据指导工作，有了更明确的方向。

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大数据时代，数据仓库必备。

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质量不错，价格也实惠，而且送到家，比书店买方便又便宜，还会再买

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很不错的书，很有学习意义

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不错哦，京东配送快，书包装也好！

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很不错的购物体验啊啊啊

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这怎么这么粗糙，还不如自己打印，真是无语了，一次买了六本，这本材质最差

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很好，内容不错，第一次看的是电子书，这次买了个实本，有空就翻阅下，支持正版。

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相比第一版本这版要思路清晰不少，理论讲的很专业，值得推荐

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还没看，包装完整，送货快！