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出版者:

作者:Verschuuren, Dr. Gerard

出品人:

页数:1150

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9781932802399

丛书系列:

图书标签:

• Access 2007
• VBA
• 数据库编程
• Access VBA
• 自动化
• 开发
• 教程
• Microsoft Access
• Office 2007
• 编程技巧

深度解析现代商业智能与数据管理：构建高效决策支持系统 本书聚焦于当前企业数据环境中至关重要的两个核心领域：前沿的商业智能（Business Intelligence, BI）实践，以及下一代企业资源规划（ERP）系统中的数据模型与集成策略。 旨在为数据架构师、高级业务分析师以及IT项目经理提供一套系统化、可操作的知识体系，以应对日益复杂的数据挑战，并驱动数据驱动的业务增长。 第一部分：下一代商业智能的战略与架构 本部分将深入探讨当前商业世界对“数据洞察力”的迫切需求，并提供构建现代化、可扩展的BI平台的蓝图。 第1章：从报告到洞察——BI战略的演进 传统BI的局限性在于其滞后性和反应性。本章首先分析了当前企业面临的数据鸿沟，即“数据量爆炸”与“决策速度要求提升”之间的矛盾。我们将详细阐述从描述性分析（Descriptive）到预测性（Predictive）和规范性（Prescriptive）分析的战略转型路径。重点讨论如何将BI嵌入到日常业务流程中，实现“嵌入式分析”（Embedded Analytics），确保洞察力在业务发生时即时可用。 第2章：数据仓库（DWH）与数据湖（Data Lake）的融合架构 现代数据架构不再是单一范式，而是混合模型。本章将详尽解析数据仓库（DWH）的现代化实践，包括维度建模（Kimball方法）的优化，以及如何与数据湖（Data Lake）进行有效集成。我们将对比Data Lakehouse架构的优势，探讨如何利用云原生服务（如Snowflake, Databricks等）构建弹性、高吞吐量的数据层。内容将涵盖数据治理、元数据管理在混合架构中的关键作用，以及如何平衡数据结构化（Schema-on-Write）与非结构化数据处理（Schema-on-Read）的需求。 第3章：高级分析技术在商业决策中的应用 本章转向应用层面，重点介绍如何将机器学习模型的结果转化为可执行的商业建议。我们将分析时间序列预测（如需求预测、库存优化）、客户细分（基于RFM及行为聚类）以及异常检测在欺诈防范和运营监控中的实际部署案例。不同于纯粹的算法介绍，本章强调模型的可解释性（Explainable AI, XAI）以及如何构建反馈循环，确保模型随着业务变化而持续校准。 第4章：数据可视化与用户体验设计（UX for Data） 再强大的分析也需要有效的传达。本章超越了基础图表制作，深入探讨了数据叙事（Data Storytelling）的艺术。我们将研究认知负荷理论在仪表板设计中的应用，讨论如何根据受众（执行层、操作层、分析师）定制信息密度和交互深度。具体内容包括：有效使用对比、颜色心理学在数据编码中的应用，以及移动端数据消费的最佳实践。 --- 第二部分：企业资源规划（ERP）系统的数据模型与集成挑战 本部分将聚焦于当前主流企业应用系统（如SAP S/4HANA, Oracle Fusion等）背后的数据结构，以及如何有效地从中提取、转换和加载数据以支持外部BI系统。 第5章：现代ERP系统的数据结构核心解析 主流ERP系统正在从传统的OLTP（在线事务处理）向HTAP（混合事务/分析处理）演进。本章将解构新一代ERP的数据模型，例如S/4HANA中的核心数据模型（如ACDOCA的统一性）。我们将分析物料管理（MM）、销售与分销（SD）以及财务会计（FI/CO）模块的关键主数据（如客户、供应商、物料）和业务流程数据之间的复杂关联。理解这些底层结构是高效提取数据的先决条件。 第6章：集成和数据抽取的技术范式转换 传统的批量抽取（ETL）已无法满足实时业务需求。本章详细对比了以下集成技术： 1. CDC（Change Data Capture）的应用： 实时捕获ERP数据库的事务日志变化，实现低延迟数据流。 2. API网关与服务层抽取： 使用OData/RESTful服务接口，平衡数据新鲜度与系统负载。 3. 中间件与消息队列： 利用Kafka等工具进行异步事件驱动的数据集成，确保系统解耦和高可靠性。 第7章：数据质量、治理与主数据管理（MDM） ERP系统中的数据质量问题是BI项目失败的首要原因。本章构建了一个端到端的数据治理框架，特别关注主数据（Master Data）的权威性。内容包括：如何建立跨业务域的主数据协调流程，数据清洗和标准化技术，以及数据溯源（Data Lineage）工具在满足合规性要求中的角色。我们将讨论数据所有权（Data Ownership）在大型组织中的定义和落地。 第8章：云迁移与混合环境下的数据安全策略 随着企业越来越多地采用混合云或多云策略，确保ERP敏感数据在传输和存储中的安全至关重要。本章探讨了数据脱敏（Data Masking）、假名化（Pseudonymization）技术在非生产环境中的应用。同时，我们将分析基于角色的访问控制（RBAC）在BI平台与源系统之间如何保持一致性，以及满足GDPR、CCPA等数据隐私法规的实施要点。 --- 结论与展望 本书的最终目标是培养读者将数据基础设施视为业务资产的管理思维。通过掌握前沿的BI架构设计和深入理解企业核心应用系统的数据内在逻辑，读者将能有效地弥合技术团队与业务决策层之间的鸿沟，驱动真正的数据驱动型组织变革。全书强调实践性，提供了大量架构图、数据流示例和技术选型评估框架。 适合人群： 资深IT顾问和数据架构师 寻求系统化提升数据能力的高级业务分析师 负责企业级数据平台规划与实施的项目经理 希望深入理解其ERP系统数据逻辑以优化分析流程的业务部门负责人

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