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106千字 字数
2020-12-01 发行日期
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主编推荐语

聚焦BI项目建设与运营，分享跨行业应用案例，提升数据分析与管理能力。

内容简介

经过十余年信息化建设，很多企业都上线了各种业务系统，积累了大量业务数据，具备应用BI（商业智能）进行数据分析和数据化管理的条件。而如何让BI项目在企业中落地并持续运转，成为很多企业尤其是传统企业头疼的问题。本书聚焦BI（商业智能）与BI项目，重点介绍BI项目的建设流程和运营技巧，并围绕BI项目中的场景和人员两大要素，分享了BI在零售、金融、制造、医疗和教育等行业中的应用案例，提出了搭建企业数据人才培养体系的方法。本书阐述了一套较为完善的BI项目成功方法论，无论是负责规划企业整体BI战略的CIO或其他高层管理者，还是负责实施具体BI项目的项目经理或IT人员，抑或是需要从中配合的业务人员，都可以通过本书了解BI项目成功的要点，提升规划、实施和运营BI项目的能力。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 推荐语
  • 前言
  • 第1章 认识BI
  • 1.1 BI的定义及相关概念
  • 1.1.1 BI的定义
  • 1.1.2 BI的发展前景
  • 1.1.3 BI工具、平台、系统、项目
  • 1.2 BI的类型
  • 1.2.1 报表式、传统式和自助式
  • 1.2.2 本地BI和云BI
  • 1.3 BI的功能与技术
  • 1.3.1 BI的功能架构
  • 1.3.2 BI的主要功能
  • 1.3.3 BI的主要技术
  • 1.4 BI的价值
  • 1.4.1 BI对管理和业务的价值
  • 1.4.2 BI对企业不同角色的价值
  • 1.4.3 企业应用BI前后的对比
  • 第2章 BI项目建设流程
  • 2.1 收集和明确需求
  • 2.1.1 大致需求与详细需求
  • 2.1.2 需求调研
  • 2.2 选择合适的BI工具
  • 2.2.1 BI工具选型要素
  • 2.2.2 企业BI工具选型案例
  • 2.3 做好项目规划与实施方案
  • 2.3.1 做什么：确定项目范围
  • 2.3.2 谁来做：组建项目团队
  • 2.3.3 怎么做：设计实施方案
  • 2.4 BI项目开发与管理
  • 第3章 成功BI项目背后的运营技巧
  • 3.1 数据治理：从源头控制项目质量
  • 3.1.1 什么是数据治理
  • 3.1.2 企业如何进行数据治理
  • 3.1.3 数据治理实践案例
  • 3.2 业务模型：获取更深入的数据见解
  • 3.3 PDCA闭环：持续优化BI系统
  • 3.3.1 数据、业务和管理闭环
  • 3.3.2 企业闭环管理实践
  • 3.4 团队配合：为业务部门赋能
  • 3.5 高层推动：想办法争取领导支持
  • 3.6 MVP与数据文化：在企业内部推广BI项目
  • 3.7 安全策略：保障BI系统安全
  • 3.7.1 技术安全策略
  • 3.7.2 安全管理策略
  • 3.7.3 典型安全防护场景
  • 第4章 典型BI功能应用
  • 4.1 数据大屏
  • 4.1.1 数据大屏与管理驾驶舱
  • 4.1.2 数据大屏的应用场景
  • 4.1.3 数据大屏的设计与开发
  • 4.2 移动应用
  • 4.2.1 移动数据分析
  • 4.2.2 消息推送
  • 4.2.3 手机扫码
  • 4.2.4 应用集成
  • 4.3 自助分析
  • 4.3.1 自助分析的模式
  • 4.3.2 自助分析的应用与推广
  • 第5章 不同行业的典型BI业务应用
  • 5.1 零售行业
  • 5.1.1 连锁超市到店客流监测
  • 5.1.2 连锁超市生鲜销售管理
  • 5.1.3 时装企业买手智能下单
  • 5.1.4 便利店自动配货
  • 5.1.5 终端门店督导手机巡店
  • 5.2 金融行业
  • 5.2.1 证券公司全面风险管理
  • 5.2.2 银行网点业务量综合分析
  • 5.2.3 证券公司用户地图
  • 5.2.4 金融机构线上基金路演
  • 5.3 制造行业
  • 5.3.1 生产可视化
  • 5.3.2 物资全生命周期管理
  • 5.3.3 阿米巴经营助力无纸工厂建设
  • 5.4 医疗行业
  • 5.4.1 医院动态电子护理牌
  • 5.4.2 医药企业信用风险管理
  • 5.5 教育行业
  • 5.5.1 校内“一表通”
  • 5.5.2 信息预警
  • 第6章 企业数据人才培养
  • 6.1 企业的数据人才困境
  • 6.1.1 需求与供给的不平衡
  • 6.1.2 招聘与培养的矛盾
  • 6.2 搭建数据人才培养体系
  • 6.2.1 对症下药，明确企业需求
  • 6.2.2 因材施教，规划成长路径
  • 6.2.3 职级牵引，强化培训效果
  • 6.2.4 外部借力，缩短培养周期
  • 结语 向DA生态系统迈进
  • 封底
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评分及书评

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5个评分
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    给这本书评了
    5.0

    BI 工具的知识体系围绕数据流程展开，从原始数据到最终的可视化仪表盘，一般涵盖数据准备、数据加工、数据分析与可视化及系统管理等 4 个模块。

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    出版方

    电子工业出版社

    电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。