商务智能: 管理视角

✍ Scribed by （美）Efraim Turban; （美）Ramesh Sharda; （美）Dursun Delen; （美）David King

• Publisher: 机械工业出版社
• Year: 2012
• Tongue: Chinese
• Leaves: 237
• Series: 计算机科学丛书
• Category: Library

✦ Synopsis

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本书是电子商务领域著名学者Turban教授的又一力作。全书侧重于商务智能和为企业决策提供支持的商务分析。书中不仅介绍了传统的商务智能基本理论和应用，还介绍了当前商务智能涉及的新技术和新趋势，如文本挖掘、Web挖掘、社交网络和云计算等。
本书既可作为商务智能课程的教材，也可作为管理信息系统导论或商务战略的教材，同时还可以作为MBA技术管理课程的补充读物。
本书特色
 管理导向：本书主要从管理视角来详细介绍商务智能的应用和实施，同时也非常重视商务智能技术层面的应用，介绍了数据仓库、数据挖掘、数据可视化和人工神经网络等基本理论及其在管理决策方面的应用。
 真实案例：通过大量全球大公司、小企业、政府机构和非赢利组织的真实案例来生动形象地阐述相关概念和理论。
 集成系统：本书强调那些支持企业和企业众多用户的系统，而不是孤立的基于互联网的商务智能系统。
 热点研究：无线射频识别、云计算、社交网络、Web 2.0、虚拟世界等，本书分别从理论和应用角度对它们进行了阐述。

✦ Table of Contents

封面
书名
版权
前言
目录
第1章 商务智能简介
开篇场景：Norfolk Southern利用商务智能进行决策支持获取成功
1.1 变化的商务环境和计算机化的决策支持
1.2 商务智能框架
1.2.1 BI的定义
1.2.2 BI的历史
1.2.3 BI的架构
1.2.4 BI的形式
1.2.5 BI的好处
1.2.6 事件驱动预警
1.3 智能创造和使用与商务智能治理
1.3.1 智能创造和使用的循环过程
1.3.2 智能与窃取
1.4 交易处理和分析处理
1.5 成功的BI实施
1.5.1 典型的BI用户群体
1.5.2 合适的计划及其与商业战略的一致性
1.5.3 实时的、基于需求的BI是可达到的
1.5.4 开发或获得BI系统
1.5.5 理由和成本－利润分析
1.5.6 隐私安全和保护
1.5.7 系统集成和应用
1.6 商务智能的主要工具和技术
1.6.1 技术和工具
1.6.2 选择BI供应商
1.7 本书计划
1.8 相关资源、链接和Teradata大学网络的连接
1.8.1 资源和链接
1.8.2 案例
1.8.3 供应商、产品和演示
1.8.4 期刊
1.8.5 Teradata大学网络的连接
1.8.6 本书的网站
本章重点
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
第2章 数据仓库
开篇场景：DirecTV的蓬勃发展与实时数据仓库
2.1 数据仓库的定义和概念
2.1.1 什么是数据仓库
2.1.2 数据仓库的特点
2.1.3 数据集市
2.1.4 业务数据存储
2.1.5 企业数据仓库
2.1.6 元数据
2.2 数据仓库流程概述
2.3 数据仓库架构
2.3.1 可选的数据仓库架构
2.3.2 哪种架构是最好的
2.4 数据集成以及提取、转换和加载的过程
2.4.1 数据集成
2.4.2 提取、转换和加载
2.5 数据仓库的开发
2.5.1 数据仓库供应商
2.5.2 数据仓库开发方法
2.5.3 数据仓库开发的其他思考
2.5.4 数据仓库中的数据表示
2.5.5 数据仓库中的数据分析
2.5.6 OLAP与OLTP
2.5.7 OLAP操作
2.6 数据仓库的实施问题
2.7 实时数据仓库
2.8 数据仓库管理系统、安全问题和未来发展趋势
2.9 相关资源、链接和Teradata大学网络的连接
2.9.1 资源和链接
2.9.2 案例
2.9.3 供应商、产品和演示
2.9.4 期刊
2.9.5 其他参考文献
2.9.6 Teradata大学网络的连接
本章重点
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
第3章 业务绩效管理
开篇场景：Harrah公司加倍下注
3.1 业务绩效管理概述
3.1.1 BPM定义
3.1.2 比较BPM和BI
3.2 制定战略：我们想到哪里去
3.2.1 战略规划
3.2.2 战略差距
3.3 计划：我们如何达到那里
3.3.1 运营计划
3.3.2 财务计划和预算
3.4 监控：我们做得怎么样
3.4.1 诊断控制系统
3.4.2 差异分析的困难
3.5 行动和调整：我们需要做什么不同的吗
3.6 绩效评价
3.6.1 KPI和业务指标
3.6.2 现有绩效评价系统存在的问题
3.6.3 有效的绩效指标
3.7 BPM方法
3.7.1 平衡记分卡
3.7.2 六西格玛
3.8 BPM技术和应用
3.8.1 BPM架构
3.8.2 商业BPM套件
3.8.3 BPM市场与BI平台市场对比
3.9 绩效仪表盘和记分卡
3.9.1 仪表盘和记分卡
3.9.2 仪表盘设计
3.9.3 仪表盘展示的内容
3.9.4 数据可视化
本章重点
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
第4章 商务智能中的数据挖掘
开篇场景：数据挖掘来到好莱坞
4.1 数据挖掘概念和定义
4.1.1 定义、特征和好处
4.1.2 数据挖掘的工作原理
4.2 数据挖掘应用
4.3 数据挖掘流程
4.3.1 步骤1：理解业务
4.3.2 步骤2：理解数据
4.3.3 步骤3：数据准备
4.3.4 步骤4：建模
4.3.5 步骤5：测试和评估
4.3.6 步骤6：部署
4.3.7 其他标准化数据挖掘过程和方法
4.4 数据挖掘方法
4.4.1 分类
4.4.2 分类模型正确性估算
4.4.3 数据挖掘聚类分析
4.4.4 关联规则挖掘
4.5 数据挖掘中的人工神经网络
4.5.1 人工神经网络的要素
4.5.2 人工神经网络应用
4.6 数据挖掘软件工具
4.7 关于数据挖掘的一些谎言和谬误
本章重点
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
第5章 文本挖掘与Web挖掘
开篇场景：文本挖掘与安全和反恐
5.1 文本挖掘的概念和定义
5.2 自然语言处理
5.3 文本挖掘应用
5.3.1 市场营销应用
5.3.2 安全应用
5.3.3 生物医学应用
5.3.4 学术应用
5.4 文本挖掘过程
5.4.1 任务1：确定素材
5.4.2 任务2：创建文献术语矩阵
5.4.3 任务3：提取知识
5.5 文本挖掘工具
5.5.1 商业软件工具
5.5.2 免费软件工具
5.6 Web挖掘概述
5.7 Web内容挖掘和Web结构挖掘
5.8 Web使用挖掘
5.9 Web挖掘的成功实例
本章重点
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
第6章 商务智能实施：整合和新兴趋势
开篇场景：BI Eastern Mountain Sports增加合作和生产力
6.1 BI实施：概述
6.1.1 BI实施因素
6.1.2 BI实施中的管理问题
6.2 BI和整合实施
6.2.1 整合的类型
6.2.2 为什么进行整合
6.2.3 BI整合的水平
6.2.4 嵌入式智能系统
6.3 BI系统与数据库和其他企业系统的连接
6.3.1 与数据库连接
6.3.2 BI应用和后端系统的整合
6.3.3 中间件
6.4 面向需求的BI
6.4.1 传统BI的限制
6.4.2 面向需求的选择
6.4.3 关键特性和好处
6.5 法律、隐私和道德问题
6.5.1 法律问题
6.5.2 隐私
6.5.3 决策和支持中的道德问题
6.6 BI中的新兴话题：概述
6.7 Web 2.0创新
6.7.1 Web 2.0的典型特征
6.7.2 Web 2.0公司和新的商业模型
6.8 在线社交网络：基础和示例
6.8.1 定义和基本信息
6.8.2 移动社交网络
6.8.3 主要的社交网络服务：Facebook和Orkut
6.8.4 商业和企业社交网络的意义
6.9 虚拟世界
6.10 社交网络和BI：协同决策
6.10.1 协同决策的崛起
6.10.2 虚拟团队决策中的协同
6.11 RFID和新的BI应用机会
6.12 现实挖掘
关键术语
讨论题
练习
本章结尾应用案例
参考文献
术语