商業 智慧 與 大 數據 分析

書籍若有教學輔助配件,僅提供採用老師教學使用,是非賣品,不販售,亦無法提供一般讀者。
一般購書在單一書種4本以內的價格為線上價;5本以上享有定價九折的優惠價;團購(15本以上)享有團體優惠價,修改購物車內購買數量後,系統會計算折扣優惠價 (軍校與台灣外島地區因運費因素除外,團購敬請來電訂購)
本站購書滿五本享有免運費服務,
大量購書亦可來信或來電直接與我們聯絡。

商業 智慧 與 大 數據 分析

   〈商業智慧與大數據分析〉一書撰寫的目的,是希望能讓商管學院的學生了解以數據分析企業經營績效的趨勢。在歐洲與美國,數據分析已經是很普遍的企業管理方法,在亞馬遜網站上亦可以搜尋到多本相關的書籍。
   台灣企業目前已廣泛應用商業智慧,但是相關書籍較少站在理論的立場,對商業智慧所涵蓋的科技與管理議題做深入的介紹。因此,本書一開始嘗試從平衡計分卡切入,帶出商業智慧對企業策略落實的重要性,進而引導出整體商業智慧應用的生命週期。另外,本書也涉術及資料模型的設計、資料萃取、系統架構等系統導入的技議題,並在隨後將議題轉換到落實企業管理各領域所牽涉到的關鍵指標,其中包含財務、成會、銷貨、生管、採購、人事與大數據分析等相關技術。
   在老師與專家們的建議下,本書也加入數據分析常用的演算法。使同學瞭解常用的企業經營績效如何經由電腦工具展現之外,也能使用程式探索資料中隱藏的商業資訊。‧.

商業 智慧 與 大 數據 分析

1.大數據時代資料應如何儲存。
2.結合資訊技術與管理知識,使讀者了解商業智慧系統的全貌。
3.網羅專精於各領域的學者及業界專家,兼具理論與實務。
4.介紹各功能部門常用的幫助讀者短時間內掌握管理的精髓。
5.深入淺出介紹大數據分析方法,並佐以程式碼說明。
6.本書為中華企業資源規劃學會規劃師認證教材指定用書,參加認證考試者必備。

商業 智慧 與 大 數據 分析

◎ 何靖遠 博士 Chapter 1
◎ 陳炫碩 博士 Chapter 2
◎ 莊育維 博士 Chapter 2, 10
◎ 許秉瑜 博士 Chapter 3, 13
◎ 鍾震耀 博士 Chapter 3, 14
◎ 許智誠 博士 Chapter 4
◎ 李明忠 博士 Chapter 4
◎ 陳仲儼 博士 Chapter 5,11
◎ 王福川 博士 Chapter 6
◎ 周惠文 博士 Chapter 7
◎ 蔡文賢 博士 Chapter 8
◎ 沈國基 博士 Chapter 9
◎ 鄭晉昌 博士 Chapter 10
◎ 林俊宏 博士 Chapter 10
◎ 王貞淑 博士 Chapter 12
◎ 黃世翔 先生 Chapter 13
◎ 沈建文 博士 Chapter 14

商業 智慧 與 大 數據 分析

Chapter 1 大數據時代的商業智慧簡介
Chapter 2 BI專案生命週期
Chapter 3 維度模型化介紹
Chapter 4 立方體資料呈現及資料建置轉換
Chapter 5 雲端商用系統的架構與應用—AWS以為例
Chapter 6 銷售與配銷分析
Chapter 7 採購之關鍵績效指標
Chapter 8 財務會計模組之關鍵績效指標
Chapter 9 商業智慧——生產規劃與控制
Chapter 10 人力資源關鍵績效指標
Chapter 11 商業智慧對於企業的效益
Chapter 12 大數據集群分析介紹
Chapter 13 分類技術
Chapter 14 關聯規則

許多人會把大數據與BI搞混,現在的企業越來越看數據,隨著數位優化會選擇導入相關數據系統,然而BI和大數據有甚麼不同呢?

商業 智慧 與 大 數據 分析

其實從思想的角度,它們的概念是可以統一的,都遵循數據>資訊>知識>智慧的脈絡。可是在企業戰略上,應該選擇大數據,還是BI呢?我們一起探討兩者的區別。

商業 智慧 與 大 數據 分析

BI和大數據的性質不同。

BI是企業數據化管理的一整套方案,解決的是運營管理的戰略問題,看中全局性。

大數據則是側重某一類問題的方法,例如看清楚顧客畫像、特別像是網路上眾多資訊的非結構海量數據分析。兩者的應用場景不同。

商業 智慧 與 大 數據 分析

兩者的數據來源比較

BI系統數據來源,通常具結構化、非即時性、範圍相對小的行業數據。

而大數據分析除了關注結構化數據,更傾向去對Web、社交網路、RFID傳感器等非結構化海量數據進行分析,因此企業使用大數據分析,是對BI的一個更好補充。

論精準度而言,BI更加精準,或許我們也很難去比較,因為通常兩者的應用場景不同。

現在BI系統在數據蒐集方面越來越成熟,數據集成平臺會幫助企業實現數據的流通和交互使用,在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。

商業 智慧 與 大 數據 分析

從思考方式去比較

大數據與BI是社會發展不同階段的產物。大數據相對於傳統BI,不僅是更加分的關系,在思想、工具和人員也進行了變革,兩者有著強烈關聯。

BI更傾向於決策,對事實描述更多是基於群體共性,幫助決策者掌握巨集觀統計趨勢,適合經營運營指標支撐類問題。

大數據則內涵更廣,傾向於刻畫個體,更多的在於個性化的決策。

商業 智慧 與 大 數據 分析

兩者發展方向不同

BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換,對於企業來說,BI不僅是IT項目,更是一種管理和思維的方式,從技術部署到業務的流程規劃,運用報表在短時間掌握全局,順應時勢潮流 快、狠、準調整策略,進而幫助公司提高運營能力。

大數據現階段更多關注在非結構化數據,不同的數據分析工具的出現和行內的應用範圍不斷的加大,對於大數據應用來說,怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。