充分利用大数据

商业智能成功的经理指南

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通过对大量文献的分析,本指南从从业者的角度介绍了商业智能(BI)计划。
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关于作者

Vladlena Benson博士是金斯顿商学院(Kingston Business School)管理硕士项目的课程主任,以及金斯顿大学(Kingston University)信息与运营管理系的高级讲师。她在英国和俄罗斯为MBA学生教授信息管理战略(Information Management Strategy),目前正在访问

Vladlena Benson博士是金斯顿商学院(Kingston Business School)管理硕士项目的课程主任,以及金斯顿大学(Kingston University)信息与运营管理系的高级讲师。她在英国和俄罗斯为MBA学生教授信息管理战略(Information Management Strategy),目前正在访问

描述
内容

大数据,即企业获取的大数据集,必将在不久的将来改变竞争、创新和生产率的步伐。随着信息系统获取的信息数量和细节不断增加,企业在有效利用大数据方面面临的挑战也在增加。通过对大量文献的分析,本指南从从业者的角度介绍了商业智能(BI)计划。BI项目中确定的关键成功因素将由资深BI专家根据他们丰富的经验进行分析。根据MGI的研究,要抓住大数据的全部潜力,企业将面临拥有BI技能的人才的技能短缺。对许多管理专业人士来说,《充分利用大数据:商业智能管理者指南》(the Manager 's Guide to Business Intelligence Success)可能是了解如何让商业智能计划获得成功的第一步。

在今天的全球化经济中,特别是在经济挑战的压力下,组织在决策时所面临的不确定性对组织的金融稳定和业务增长有重大影响。企业依靠其信息处理能力来有效地应对这种不确定性(Daft & Lengel, 1986)。日益激烈的全球竞争,增加利润的需要和苛刻的客户,都要求组织尽快做出更好的决策(维特,卢凯维奇,&米斯纳,2002)。因此,有效利用公司不断积累的信息量的能力,已经成为任何组织成功的一个极其关键的因素(Barlow & Burke, 1999)。准备和获取相关业务信息需要时间,而对实时信息的迫切需求,为决策做好了准备,造成了所谓的信息差距。业务分析师花费大量时间收集数据、准备报告,而几乎没有足够的时间用于分析。由于许多组织中的数据状态不充分,业务分析师变成了人工数据仓库。数据仓库研究所估计,商业分析师平均每周花两天时间收集和格式化数据,而不是分析数据,组织每年平均花费78万美元(Eckerson, 2009)。商业智能(BI)的实现就是为了弥合这种信息鸿沟。

  1. 这是给谁发的短信?
  2. 介绍
  3. 商业智能:它是关于什么的?
  4. BI计划的重要性
  5. 商业智能的演变
  6. 商业智能的管理和技术观点
  7. BI计划中的开发过程
  8. 商业智能架构
  9. BI计划的关键成功因素
  10. 专家的观点
  11. 战略观点和BI
  12. 建议
  13. 结论
  14. 参考资料及进一步阅读
  15. 尾注