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出版者:

作者:Blum, Rachel/ Chen, Mark

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2008-12

价格:217.00元

装帧:

isbn号码:9780470239667

丛书系列:

图书标签:

• PerformancePoint
• 2007
• BI
• Dashboard
• Reporting
• Analysis
• Microsoft
• Business Intelligence
• Data Visualization
• KPI
• Excel

Microsoft PerformancePoint 2007：洞悉数据，驱动决策 在当今信息爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据洪流。如何有效地收集、分析并利用这些数据，将其转化为有价值的洞察，从而做出更明智的商业决策，是所有组织成功的关键。Microsoft PerformancePoint 2007 应运而生，为企业提供了一个集成化的业务绩效管理解决方案，帮助企业全面掌握运营状况，优化战略执行，最终实现可持续增长。 PerformancePoint 2007 的核心价值 PerformancePoint 2007 并非仅仅是一个数据报表工具，它更是一个贯穿于企业战略规划、执行监控和绩效评估全过程的强大平台。其核心价值在于： 数据的集中与整合： 现代企业的数据源分散在各个部门和系统中，可能包括ERP、CRM、财务系统、Excel文件等。PerformancePoint 2007 能够连接并整合这些异构数据源，打破信息孤岛，为分析提供统一、可靠的数据基础。无论是销售数据、财务数据、运营数据还是市场数据，都可以被高效地汇聚。 统一的分析与报告： 一旦数据被整合，PerformancePoint 2007 提供了丰富多样的分析和报告工具。用户可以通过交互式的仪表板、钻取式报表、多维分析等方式，深入挖掘数据中的规律和趋势。无论是高层管理者需要宏观的业务概览，还是部门经理需要具体的绩效指标追踪，都能找到合适的解决方案。 战略目标对齐与绩效监控： 绩效管理的核心在于将组织的战略目标与日常运营活动紧密联系起来。PerformancePoint 2007 允许企业定义关键绩效指标 (KPIs)，并将这些KPIs分解到各个部门和层级。通过直观的可视化图表和预警机制，管理者可以实时监控各项指标的达成情况，及时发现偏差并采取纠正措施。 驱动协作与沟通： 绩效管理需要跨部门的协作和有效的沟通。PerformancePoint 2007 提供了一个共享的平台，让不同角色的用户能够访问和讨论相关的绩效数据和分析结果。这种透明度和共享性有助于提升团队的整体效率和对齐度。 支持前瞻性分析： 除了对历史数据的回顾和现状的分析，PerformancePoint 2007 还支持对未来趋势的预测和情景分析。通过对不同假设条件的模拟，企业可以更好地评估潜在风险和机会，从而制定更具前瞻性的业务计划。 PerformancePoint 2007 的关键组件 为了实现上述价值，Microsoft PerformancePoint 2007 整合了一系列强大的组件，它们协同工作，为企业提供全面的业务绩效管理能力： PerformancePoint Dashboard Designer： 这是创建和定制业务仪表板的核心工具。通过直观的拖放式界面，用户可以轻松地从各种数据源中选取数据，并以图表、表格、地图等多种可视化形式呈现。仪表板的设计可以高度个性化，满足不同用户对信息呈现方式的需求。 PerformancePoint Business Modeler： 这个组件允许企业定义业务逻辑、层次结构和度量。它支持构建企业绩效模型，将复杂的业务概念转化为可量化的指标和维度，为后续的分析奠定基础。例如，可以定义销售区域的层次结构，或者计算利润率等关键指标。 PerformancePoint Scorecard Designer： 专注于创建和管理绩效仪表板（Scorecards）。仪表板是用于跟踪关键绩效指标（KPIs）的工具，通常会设定目标值、实际值，并根据预设的规则显示绩效状态（如红色、黄色、绿色）。Scorecard Designer 使得定义KPIs、设置目标、分配责任以及跟踪进度变得轻而易举。 PerformancePoint Reporting Services： 提供灵活的数据报告功能。用户可以创建各种格式的报告，包括交互式报告、PDF报告等，并可以根据需要进行调度和分发。这确保了关键信息能够及时、准确地传递给相关人员。 PerformancePoint Analytics： 提供了强大的多维分析能力。用户可以利用OLAP（联机分析处理）技术，对数据进行切片、切块、钻取等操作，从不同的角度探索数据，发现隐藏的模式和关联。这对于深入理解业务驱动因素至关重要。 PerformancePoint Planning： 支持企业预算编制和财务规划。通过与数据源的集成，PerformancePoint Planning 可以帮助企业更高效地进行销售预测、费用预算、利润规划等活动，并能将这些规划与实际运营绩效进行比较。 谁将受益于 PerformancePoint 2007？ PerformancePoint 2007 的适用范围广泛，几乎涵盖了企业中的所有绩效相关角色： 高层管理者： 需要清晰、简洁地了解整体业务表现，快速识别战略执行中的关键问题，并据此做出重大决策。 部门经理： 需要监控其部门的运营绩效，追踪关键指标的达成情况，并指导团队达成目标。 财务分析师： 需要对公司的财务状况进行深入分析，编制预算，并评估各项业务活动对财务结果的影响。 业务分析师： 需要从海量数据中提取有价值的见解，识别业务机会和潜在风险，并为战略规划提供数据支持。 IT专业人员： 负责部署、维护和管理PerformancePoint 2007平台，确保数据的准确性和系统的稳定性。 总结 Microsoft PerformancePoint 2007 为企业提供了一个强大而灵活的平台，将数据转化为可操作的洞察，从而实现更有效的业务绩效管理。通过整合数据、统一分析、对齐战略和促进协作，PerformancePoint 2007 帮助企业更好地理解自身运营，优化决策过程，最终在日益激烈的市场竞争中取得优势。它不仅仅是一个软件工具，更是驱动企业持续改进和成功的战略伙伴。

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天哪，我简直不敢相信我竟然买了这本《Microsoft PerformancePoint 2007 For Dummies》。说实话，我当时完全是被“For Dummies”这个标题给骗了，以为它会像其他那些“傻瓜指南”一样，用最简单易懂的方式，手把手教我如何驾驭这个复杂的商业智能工具。结果呢？我打开第一页，迎接我的就是一堆我根本看不懂的专业术语和流程图，感觉就像是直接把我扔进了2007年微软技术峰会的第一排，听着一群工程师在用只有他们自己能理解的语言讨论什么“OLAP立方体”和“维度建模”。我本来是想快速上手，用PerformancePoint来做点漂亮的仪表板，给老板一个惊喜的，毕竟我们公司对数据可视化的需求越来越迫切。可这本书，它仿佛假设你已经对数据仓库的底层架构了如指掌，对SharePoint的管理权限了如臂使指。它讲的那些关于数据源连接的步骤，细致到令人发指，但对于一个初学者来说，这些细节反而成了压倒骆驼的最后一根稻草。我花了整整一个下午，试图理解书中关于“数据透视表与报告服务（SSRS）集成”的那一节，结果唯一的收获就是咖啡渍又多了一块在我摊开的书页上。如果这是一本给“专家”看的参考手册，那或许还说得过去，但对于我这种渴望快速入门的“可怜虫”来说，它简直就是一本故作高深的学术论文集，完全没有体现出“Dummies”系列应有的亲和力与实用性。我甚至怀疑作者是不是根本没把我们这些“小白用户”放在眼里。

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这本书的结构安排，简直是对逻辑思维的一种挑战。它似乎没有采用任何循序渐进的教学方法，而是将各种功能模块像散落的积木一样堆砌在一起。比如，关于权限管理和安全性配置的章节，通常应该是放在软件安装和基础设置之后的关键步骤，但在这本书里，我发现它被夹在了“创建自定义数据源”和“发布报表到MOSS（Microsoft Office SharePoint Server）”之间，显得异常突兀。当我尝试理解如何安全地共享我的绩效仪表板时，我不得不前后翻阅好几页，将关于SharePoint权限、PerformancePoint服务账户权限以及底层SQL Server访问权限这三部分内容硬生生地拼凑起来，才能勉强勾勒出一个完整的安全框架。这种零散的知识点呈现方式，极大地增加了认知负荷。对于一个需要快速掌握工具并投入生产环境的专业人士而言，这种编排方式无疑是效率的巨大杀手。我希望看到的是一条清晰的路径：从环境准备到基础建模，再到报告设计与最终部署，每一步都紧密衔接，层层递进。可这本书提供的，更像是一本功能索引的集合，你需要自己去猜测哪些功能应该先学，哪些可以后放。

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这本书的“实战案例”部分，是我最感到失望的地方。通常，“For Dummies”系列会提供一两个贯穿全书的、贴近实际业务场景的例子，让读者可以跟随作者的步骤，一步步构建出一个完整的解决方案。然而，PerformancePoint 2007指南中的案例，却显得过于理论化和脱离实际。它构建了一个“虚拟制造公司”的财务分析模型，充满了教科书式的KPI设置，比如“毛利率目标达成率”、“库存周转天数预测”等。这些指标本身没有错，但案例的复杂度和覆盖面设计得非常不平衡。一方面，它在非常基础的KPI创建上花了大量篇幅，对于有经验的用户来说是浪费时间；另一方面，当涉及到真正复杂的企业级需求，比如跨部门预算对齐和滚动预测时，书中的解决方案就戛然而止了，留下了巨大的空白，需要读者自行去摸索。这让我感觉作者只是提供了一个骨架，然后要求读者自己去填充所有血肉。如果我能自己完成血肉的填充，那我当初买这本书的目的又是什么呢？它没有提供那种“Aha!”的瞬间，让你豁然开朗，只留下了一堆半成品和未解的疑问。

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关于“最佳实践”的部分，简直是令人啼笑皆非。书中花了大量的篇幅去讨论如何优化那些在那个时代被认为是高性能的查询脚本和数据加载策略。我理解作者是想展示该工具的深度潜力，但问题在于，这些优化技巧完全是基于2007年左右的硬件性能和数据量预期的。举个例子，它建议使用特定的T-SQL优化技巧来处理不超过100GB的数据集，并强调了索引碎片管理的重要性。在今天这个动辄PB级别数据存储的时代，这种级别的优化讨论，显得有些“杞人忧天”或者说“刻舟求剑”。更重要的是，它没有提供任何关于如何应对现代云计算环境或大数据集成挑战的思路。当我尝试将书中提到的某些性能调优方法应用到我们当前的混合云架构中时，我发现这些方法要么直接不适用，要么就是已经被更高级的数据库管理系统自动处理了。这本书更像是一个对过去成功案例的完美复述，而不是对未来挑战的有效指导。它在“教你如何做”上花费了太多精力，却完全忽略了“为什么你现在可能不应该这么做”的现实考量。

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我必须承认，我在企业数据分析领域摸爬滚打了好几年，对报表制作和基础的BI概念并不陌生，所以当我翻开这本指南时，我期待的是一种高效的学习体验，一种能让我迅速将PerformancePoint 2007的潜力挖掘出来的秘籍。然而，这本书带给我的感觉更像是一次对历史遗迹的考古发掘。2007年的技术栈，放在今天来看，简直就是数字世界的化石。书中对用户界面的描述，与我眼前实际运行的软件版本有着天壤之别，界面元素的名称、布局，甚至连图标的样式都对不上号。每当我对照书上的截图去操作时，都会陷入短暂的迷茫：它说的那个按钮在哪里？那个菜单选项怎么找不到了？这让我不禁怀疑，我买到的究竟是一本技术指南，还是一本关于“怀旧”的工具书？更别提书中大量篇幅用来介绍那些已经被更现代化、更灵活的Power BI等工具彻底取代的功能和工作流程。如果有人现在打算用PerformancePoint 2007来搭建新的分析平台，这本书或许能提供一些历史背景，但作为一本“如何使用”的指南，它的时效性已经跌到了冰点。我需要的不是了解它*过去*是如何工作的，而是它*现在*应该如何高效地为我所用。读完前几章，我感觉自己像个技术考古学家，而不是一个数据分析师。

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