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简介
随着企业信息化的发展，商务智能已成为备受企业界和软件开发界关注
的一个研究方向。
商务智能是电子商务专业的一门重要的专业课程。具有教学内容覆盖多
个学科、发展变化快、技术与管理融合等特点，没有成熟的经验和模式。本
书是在借鉴了已有相关书籍的基础上，为电子商务专业编写的教材。
教材从商务智能的产生背景、发展历程入手，阐述了商务智能的定义、
作用、应用领域、体系结构、产品和目前国内外的发展情况等，从人才管理
、利益群体管理、项目管理、数据质量管理和价值管理几方面介绍了商务智
能中的管理问题，介绍了BI的数据准备技术、数据存储技术、分析技术和表
示与发布技术，论述了商务智能系统的解决方案和项目实现策略，以及商务
智能的发展方向。
目录
目录
前言
1 商务智能概述
1.1 商务智能的产生
1.1.1 商务智能产生的背景
1.1.2 商务智能产生的原因
1.1.3 商务智能发展经历的里程碑
1.2 商务智能的概念
1.2.1 数据、信息和知识
1.2.2 商务智能的定义
1.3 商务智能的发展过程
1.3.1 事务处理系统
1.3.2 高级管理人员信息系统
1.3.3 管理信息系统
1.3.4 决策支持系统
1.3.5 商务智能系统
1.4 商务智能的作用和益处
1.4.1 商务智能的作用
1.4.2 商务智能的益处
1.5 商务智能的体系结构
1.6 商务智能和其他系统的关系
1.6.1 商务智能与交易系统的关系
1.6.2 商务智能与MIS的关系
1.6.3 商务智能与DSS、EIS的关系
1.6.4 商务智能与CRM、ERP的关系
1.7 商务智能应用
1.7.1 商务智能的典型应用
1.7.2 商务智能系统对行业的要求
1.7.3 商务智能的应用领域
1.7.4 商务智能的应用方向
1.8 商务智能产品介绍
1.8.1 Oracle
1.8.2 SAS
1.8.3 IBM
1.8.4 Microsoft
1.8.5 Sybase
1.8.6 Business 0bjects
1.8.7 NCR
1.8.8 BI平台的新特性
1.9 商务智能在国外和国内的发展状况及研究方向趋势
1.9.1 国外应用状况
1.9.2 国内应用状况
1.9.3 商务智能的研究内容
1.9.4 商务智能的发展趋势
思考题一
2 商务智能中的管理
2.1 人才管理
2.1.1 商务智能对传统人才管理的挑战
2.1.2 对商务智能人才的技能要求
2.1.3 商务智能能力中心
2.1.4 商务智能下人才管理的对策
2.2 数据质量管理
2.2.1 数据和数据质量的概念
2.2.2 产生数据质量问题的原因
2.2.3 数据质量的度量
2.2.4 数据质量问题的解决办法
2.2.5 数据质量管理项目实施
2.3 项目管理
2.3.1 项目管理概述
2.3.2 商务智能项目成败因素分析
2.3.3 商务智能项目组织管理
2.3.4 商务智能项目计划管理
2.3.5 商务智能项目风险管理
2.3.6 提高商务智能项目管理水平的措施
2.3.7 成功实施商务智能的策略
2.4 价值管理
2.4.1 投资回报的理论框架
2.4.2 拥有总成本
2.4.3 商业价值分析
2.4.4 实现商务智能商业价值的途径
思考题二
3 商务智能中的数据预处理
3.1 ETL概述
3.1.1 ETL的概念
3.1.2 ETL的必要性
3.1.3 ETL在数据仓库中的角色
3.1.4 制定ETL策略应考虑的问题
3.2 ETL过程
3.2.1 数据抽取
3.2.2 数据清洗
3.2.3 数据转换
3.2.4 数据加载
3.2.5 数据质量
3.2.6 ETL过程管理
3.3 ETL的设计与开发
3.3.1 ETL的设计要点
3.3.2 ETL设计
3.3.3 ETL的开发步骤
3.4 元数据
3.4.1 元数据的定义
3.4.2 元数据的分类
3.4.3 元数据的作用
3.4.4 元数据的内容
3.4.5 元数据的收集
3.4.6 元数据管理标准化
3.4.7 元数据管理系统设计
3.5 ETL工具简介
3.5.1 评价ETL工具的要素
3.5.2 市场上主流的ETL工具
3.5.3 现有ETL产品的特征
3.5.4 ETL工具的发展趋势
3.5.5 ETL工具与手工编码的比较
思考题三
4 商务智能中的核心技术
4.1 数据仓库
4.1.1 从数据库到数据仓库
4.1.2 数据仓库的定义和特点
4.1.3 数据仓库的数据组织
4.1.4 数据仓库体系结构化环境
4.1.5 数据仓库创建的基本框架
4.1.6 数据仓库系统的建立
4.2 联机分析处理
4.2.1 OLAP的特点和评价准则
4.2.2 多维数据模型及其组织模式
4.2.3 多维分析
4.2.4 OLAP系统的体系结构和分类
4.3 数据挖掘
4.3.1 数据挖掘的目的
4.3.2 数据挖掘的功能
4.3.3 数据挖掘的相关技术
4.3.4 数据挖掘的流程
4.3.5 评价数据挖掘软件需要考虑的问题
4.4 联机分析挖掘
4.4.1 联机分析挖掘技术的出现
4.4.2 OLAM的运行模式
4.4.3 OLAM的体系结构
4.4.4 OLAM的特性
4.4.5 OLAM的实现
4.5 可视化技术
4.5.1 可视化技术的发展及分类
4.5.2 数据可视化定义
4.5.3 信息可视化的相关概念
4.5.4 信息可视化的实现策略
4.5.5 数据挖掘可视化
4.6 知识管理
4.6.1 知识管理的定义
4.6.2 知识管理与信息管理
4.6.3 企业知识管理的内容
4.6.4 企业知识链管理
4.6.5 基于商务智能决策支持系统的知识管理
思考题四
5 商务智能解决方案
5.1 平台性解决方案
5.1.1 Oracle的商务智能解决方案
5.1.2 IBM的商务智能解决方案
5.1.3 Microsoft的商务智能解决方案
5.1.4 厂商提供的平台性解决方案特点总结
5.1.5 分析型管理软件的兴起
5.2 面向行业的解决方案
5.2.1 金融服务业
5.2.2 政府机构
5.2.3 制造业
5.2.4 零售业
5.3 绩效管理解决方案
5.3.1 企业绩效管理的框架
5.3.2 数字驾驶舱
5.3.3 企业绩效管理软件
5.3.4 中美企业绩效管理的差距
5.4 实时企业解决方案
5.4.1 实时企业与传统企业的差异
5.4.2 数字神经系统(DNS)与BI
5.4.3 实时企业与BI的关系——实时BI
思考题五
6 商务智能项目的实现
6.1 企业商务智能战略
6.1.1 商务信息系统的发展阶段
6.1.2 当前构建信息系统的困境与对策
6.1.3 商务智能的管理模式
6.1.4 实施企业BI系统的最佳战略
6.2 商务智能周期
6.3 商务智能的应用实施
6.3.1 BI实施的前提
6.3.2 BI实施的过程
思考题六
7 商务智能的未来
7.1 商务智能技术的发展趋势
7.1.1 管理科学与工程学科发展
7.1.2 信息管理与信息系统学科发展规律
7.1.3 商务智能技术发展方向
7.2 商务智能的应用展望
7.2.1 日常商务智能应用
7.2.2 高级商务智能应用
7.2.3 全方位的商务智能系统
7.2.4 规范化世界的智能系统
思考题七
主要参考文献
?3K0x
前言
1 商务智能概述
1.1 商务智能的产生
1.1.1 商务智能产生的背景
1.1.2 商务智能产生的原因
1.1.3 商务智能发展经历的里程碑
1.2 商务智能的概念
1.2.1 数据、信息和知识
1.2.2 商务智能的定义
1.3 商务智能的发展过程
1.3.1 事务处理系统
1.3.2 高级管理人员信息系统
1.3.3 管理信息系统
1.3.4 决策支持系统
1.3.5 商务智能系统
1.4 商务智能的作用和益处
1.4.1 商务智能的作用
1.4.2 商务智能的益处
1.5 商务智能的体系结构
1.6 商务智能和其他系统的关系
1.6.1 商务智能与交易系统的关系
1.6.2 商务智能与MIS的关系
1.6.3 商务智能与DSS、EIS的关系
1.6.4 商务智能与CRM、ERP的关系
1.7 商务智能应用
1.7.1 商务智能的典型应用
1.7.2 商务智能系统对行业的要求
1.7.3 商务智能的应用领域
1.7.4 商务智能的应用方向
1.8 商务智能产品介绍
1.8.1 Oracle
1.8.2 SAS
1.8.3 IBM
1.8.4 Microsoft
1.8.5 Sybase
1.8.6 Business 0bjects
1.8.7 NCR
1.8.8 BI平台的新特性
1.9 商务智能在国外和国内的发展状况及研究方向趋势
1.9.1 国外应用状况
1.9.2 国内应用状况
1.9.3 商务智能的研究内容
1.9.4 商务智能的发展趋势
思考题一
2 商务智能中的管理
2.1 人才管理
2.1.1 商务智能对传统人才管理的挑战
2.1.2 对商务智能人才的技能要求
2.1.3 商务智能能力中心
2.1.4 商务智能下人才管理的对策
2.2 数据质量管理
2.2.1 数据和数据质量的概念
2.2.2 产生数据质量问题的原因
2.2.3 数据质量的度量
2.2.4 数据质量问题的解决办法
2.2.5 数据质量管理项目实施
2.3 项目管理
2.3.1 项目管理概述
2.3.2 商务智能项目成败因素分析
2.3.3 商务智能项目组织管理
2.3.4 商务智能项目计划管理
2.3.5 商务智能项目风险管理
2.3.6 提高商务智能项目管理水平的措施
2.3.7 成功实施商务智能的策略
2.4 价值管理
2.4.1 投资回报的理论框架
2.4.2 拥有总成本
2.4.3 商业价值分析
2.4.4 实现商务智能商业价值的途径
思考题二
3 商务智能中的数据预处理
3.1 ETL概述
3.1.1 ETL的概念
3.1.2 ETL的必要性
3.1.3 ETL在数据仓库中的角色
3.1.4 制定ETL策略应考虑的问题
3.2 ETL过程
3.2.1 数据抽取
3.2.2 数据清洗
3.2.3 数据转换
3.2.4 数据加载
3.2.5 数据质量
3.2.6 ETL过程管理
3.3 ETL的设计与开发
3.3.1 ETL的设计要点
3.3.2 ETL设计
3.3.3 ETL的开发步骤
3.4 元数据
3.4.1 元数据的定义
3.4.2 元数据的分类
3.4.3 元数据的作用
3.4.4 元数据的内容
3.4.5 元数据的收集
3.4.6 元数据管理标准化
3.4.7 元数据管理系统设计
3.5 ETL工具简介
3.5.1 评价ETL工具的要素
3.5.2 市场上主流的ETL工具
3.5.3 现有ETL产品的特征
3.5.4 ETL工具的发展趋势
3.5.5 ETL工具与手工编码的比较
思考题三
4 商务智能中的核心技术
4.1 数据仓库
4.1.1 从数据库到数据仓库
4.1.2 数据仓库的定义和特点
4.1.3 数据仓库的数据组织
4.1.4 数据仓库体系结构化环境
4.1.5 数据仓库创建的基本框架
4.1.6 数据仓库系统的建立
4.2 联机分析处理
4.2.1 OLAP的特点和评价准则
4.2.2 多维数据模型及其组织模式
4.2.3 多维分析
4.2.4 OLAP系统的体系结构和分类
4.3 数据挖掘
4.3.1 数据挖掘的目的
4.3.2 数据挖掘的功能
4.3.3 数据挖掘的相关技术
4.3.4 数据挖掘的流程
4.3.5 评价数据挖掘软件需要考虑的问题
4.4 联机分析挖掘
4.4.1 联机分析挖掘技术的出现
4.4.2 OLAM的运行模式
4.4.3 OLAM的体系结构
4.4.4 OLAM的特性
4.4.5 OLAM的实现
4.5 可视化技术
4.5.1 可视化技术的发展及分类
4.5.2 数据可视化定义
4.5.3 信息可视化的相关概念
4.5.4 信息可视化的实现策略
4.5.5 数据挖掘可视化
4.6 知识管理
4.6.1 知识管理的定义
4.6.2 知识管理与信息管理
4.6.3 企业知识管理的内容
4.6.4 企业知识链管理
4.6.5 基于商务智能决策支持系统的知识管理
思考题四
5 商务智能解决方案
5.1 平台性解决方案
5.1.1 Oracle的商务智能解决方案
5.1.2 IBM的商务智能解决方案
5.1.3 Microsoft的商务智能解决方案
5.1.4 厂商提供的平台性解决方案特点总结
5.1.5 分析型管理软件的兴起
5.2 面向行业的解决方案
5.2.1 金融服务业
5.2.2 政府机构
5.2.3 制造业
5.2.4 零售业
5.3 绩效管理解决方案
5.3.1 企业绩效管理的框架
5.3.2 数字驾驶舱
5.3.3 企业绩效管理软件
5.3.4 中美企业绩效管理的差距
5.4 实时企业解决方案
5.4.1 实时企业与传统企业的差异
5.4.2 数字神经系统(DNS)与BI
5.4.3 实时企业与BI的关系——实时BI
思考题五
6 商务智能项目的实现
6.1 企业商务智能战略
6.1.1 商务信息系统的发展阶段
6.1.2 当前构建信息系统的困境与对策
6.1.3 商务智能的管理模式
6.1.4 实施企业BI系统的最佳战略
6.2 商务智能周期
6.3 商务智能的应用实施
6.3.1 BI实施的前提
6.3.2 BI实施的过程
思考题六
7 商务智能的未来
7.1 商务智能技术的发展趋势
7.1.1 管理科学与工程学科发展
7.1.2 信息管理与信息系统学科发展规律
7.1.3 商务智能技术发展方向
7.2 商务智能的应用展望
7.2.1 日常商务智能应用
7.2.2 高级商务智能应用
7.2.3 全方位的商务智能系统
7.2.4 规范化世界的智能系统
思考题七
主要参考文献
?3K0x
编著还有：陆泉、谭永丽、陈静
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