数据生产力

数据生产力

企业BI项目建设与运营

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作品简介

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。

王文信,帆软数据应用研究院研究主管,《商业智能工具应用与数据可视化》作者,专注于大数据/BI行业趋势和企业数据化管理案例研究,在数据分析、商业智能等方面有丰富的项目和咨询经验。

杨扬,帆软数据应用研究院院长,资深专家,主导建设过银行、电力、通信、石化等行业的多家大型企事业单位的数据分析项目。在数据管控,大数据应用,商业智能等方面有丰富的项目和咨询经验,对企业数据应用有深刻的见解。

作品目录

  1. 内容简介
  2. 推荐语
  3. 前言
  4. 第1章 认识BI
  5. 1.1 BI的定义及相关概念
  6. 1.1.1 BI的定义
  7. 1.1.2 BI的发展前景
  8. 1.1.3 BI工具、平台、系统、项目
  9. 1.2 BI的类型
  10. 1.2.1 报表式、传统式和自助式
  11. 1.2.2 本地BI和云BI
  12. 1.3 BI的功能与技术
  13. 1.3.1 BI的功能架构
  14. 1.3.2 BI的主要功能
  15. 1.3.3 BI的主要技术
  16. 1.4 BI的价值
  17. 1.4.1 BI对管理和业务的价值
  18. 1.4.2 BI对企业不同角色的价值
  19. 1.4.3 企业应用BI前后的对比
  20. 第2章 BI项目建设流程
  21. 2.1 收集和明确需求
  22. 2.1.1 大致需求与详细需求
  23. 2.1.2 需求调研
  24. 2.2 选择合适的BI工具
  25. 2.2.1 BI工具选型要素
  26. 2.2.2 企业BI工具选型案例
  27. 2.3 做好项目规划与实施方案
  28. 2.3.1 做什么:确定项目范围
  29. 2.3.2 谁来做:组建项目团队
  30. 2.3.3 怎么做:设计实施方案
  31. 2.4 BI项目开发与管理
  32. 第3章 成功BI项目背后的运营技巧
  33. 3.1 数据治理:从源头控制项目质量
  34. 3.1.1 什么是数据治理
  35. 3.1.2 企业如何进行数据治理
  36. 3.1.3 数据治理实践案例
  37. 3.2 业务模型:获取更深入的数据见解
  38. 3.3 PDCA闭环:持续优化BI系统
  39. 3.3.1 数据、业务和管理闭环
  40. 3.3.2 企业闭环管理实践
  41. 3.4 团队配合:为业务部门赋能
  42. 3.5 高层推动:想办法争取领导支持
  43. 3.6 MVP与数据文化:在企业内部推广BI项目
  44. 3.7 安全策略:保障BI系统安全
  45. 3.7.1 技术安全策略
  46. 3.7.2 安全管理策略
  47. 3.7.3 典型安全防护场景
  48. 第4章 典型BI功能应用
  49. 4.1 数据大屏
  50. 4.1.1 数据大屏与管理驾驶舱
  51. 4.1.2 数据大屏的应用场景
  52. 4.1.3 数据大屏的设计与开发
  53. 4.2 移动应用
  54. 4.2.1 移动数据分析
  55. 4.2.2 消息推送
  56. 4.2.3 手机扫码
  57. 4.2.4 应用集成
  58. 4.3 自助分析
  59. 4.3.1 自助分析的模式
  60. 4.3.2 自助分析的应用与推广
  61. 第5章 不同行业的典型BI业务应用
  62. 5.1 零售行业
  63. 5.1.1 连锁超市到店客流监测
  64. 5.1.2 连锁超市生鲜销售管理
  65. 5.1.3 时装企业买手智能下单
  66. 5.1.4 便利店自动配货
  67. 5.1.5 终端门店督导手机巡店
  68. 5.2 金融行业
  69. 5.2.1 证券公司全面风险管理
  70. 5.2.2 银行网点业务量综合分析
  71. 5.2.3 证券公司用户地图
  72. 5.2.4 金融机构线上基金路演
  73. 5.3 制造行业
  74. 5.3.1 生产可视化
  75. 5.3.2 物资全生命周期管理
  76. 5.3.3 阿米巴经营助力无纸工厂建设
  77. 5.4 医疗行业
  78. 5.4.1 医院动态电子护理牌
  79. 5.4.2 医药企业信用风险管理
  80. 5.5 教育行业
  81. 5.5.1 校内“一表通”
  82. 5.5.2 信息预警
  83. 第6章 企业数据人才培养
  84. 6.1 企业的数据人才困境
  85. 6.1.1 需求与供给的不平衡
  86. 6.1.2 招聘与培养的矛盾
  87. 6.2 搭建数据人才培养体系
  88. 6.2.1 对症下药,明确企业需求
  89. 6.2.2 因材施教,规划成长路径
  90. 6.2.3 职级牵引,强化培训效果
  91. 6.2.4 外部借力,缩短培养周期
  92. 结语 向DA生态系统迈进
载入中