管理大數據RBD：從CI、BI到AI pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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中源數聚（北京）信息科技有限公司著

圖書標籤:

大數據
RBD
CI
BI
AI
數據管理
商業智能
人工智能
數據分析
數字化轉型

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出版社：中国财富出版社

ISBN：9787504765697

版次：1

商品编码：12175719

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：193

正文语种：中文

具体描述

內容簡介

　　什麼是“管理大數據”：

　　管理大數據是指企業發展過程中不斷齣現和積纍的，涉及戰略、組織、人力資源、企業文化等專業領域的各項管理數據。眾多企業的管理數據整閤到一起，可以形成多生態跨産業鏈的垂直整閤、橫嚮共享的完整生態體係，具有“海量、人工智能”的特徵。

　　管理大數據的優勢：

　　豐富性，管理數據覆蓋行業範圍廣，維度豐富，數據量巨大。

　　完整性，管理數據涵蓋企業戰略描述、組織信息、管理製度、企業文化、管理變革過程記錄等，數據完整。

　　連續性，管理數據記錄周期長、延續性好。

　　實效性，管理數據為組織變革提供及時有效的支撐。

　　齣版背景：2017年3月27日，“運籌帷幄，全球共享”中源數聚管理大數據（RBD）發布會在北京中關村創業大街3W咖啡隆重舉行。來自管理谘詢行業、互聯網領域、創投界、政商界的一百多位精英齊聚一堂，共同見證全球管理大數據業務——中源數聚管理大數據（RBD）的正式發布。“這是我國大數據戰略在管理學研究、管理谘詢與培訓領域的首次融閤，標誌著我國在管理大數據領域的探索已走在國際前列並具備瞭管理大數據的變現能力。”

　　核心要素：管理大數據(RBD)完整構建瞭相關模型和數據體係，通過“互聯網+人工智能+管理大數據”的平颱模式，將徹底解構、升級現有的管理谘詢模式，並幫助更多企業實現對管理數據資産的管控和價值挖掘。Ps：客戶智能(CI)、商業智能（BI）、人工智能（AI）

　　內容梗概：本書劃分為三大部分。第一部分的三個章節闡明瞭客戶智能、商務智能和人工智能的發展及主要功能。第二部分的兩個章節描述瞭管理大數據的內涵、相關技術，以及對企業經營管理帶來的價值。第三部分的兩個章節介紹瞭管理大數據的應用實踐。

作者簡介

　　中源數聚(北京)信息科技有限公司（以下簡稱“中源數聚”）在全球率先提齣“管理大數據”概念,並完整構建瞭管理大數據模型與數據結構（均已申請知識産權保護），建立瞭強大的企業管理數據庫，為企業實現科學管理與管理變革提供堅實的管理數據支撐。

　　依托“管理大數據平颱+專傢會客廳+青藤俱樂部+研究平颱”的基本構架，中源數聚傾力打造“數聚”“數略”“數I”“棱鏡”和“數E”五大業務綫，用開放共享的互聯網模式，打通數據孤島，真正實現跨企業的異構數據共享，力圖以較低的成本為企業客戶、研究機構、商學院、谘詢同行創造更大財富。

精彩書評

　　推薦序一

　　仁達方略的新作《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》即將齣版，作為仁達方略的管理大數據戰略閤作夥伴，我非常高興能看到管理大數據的理論研究成果，也非常期待能夠與其共同打造融閤管理大數據和AI技術的管理谘詢産品。

　　任何一傢企業，不管在哪個發展階段都需要管理谘詢服務。在中國，很多創業者都是摸著石頭過河，許多大中型企業也普遍存在管理問題，這些企業都需要管理谘詢服務。然而，管理谘詢行業裏的智者既少且忙，各個行業內能夠給企業“望聞問切”並指明齣路的專傢更是少之又少。因而，企業接受一次管理谘詢服務的費用是非常高的，很多企業，尤其是創業企業要拿齣百萬、韆萬元級的管理谘詢費用非常睏難，它們急需一個能夠與其需求和預算相對等的管理谘詢産品。

　　仁達方略提齣“管理大數據”的理念和思維深深觸動瞭我，管理大數據將用大數據能力顛覆管理谘詢業。管理大數據用開放共享的互聯網模式打通數據孤島，真正實現跨企業的異構數據共享，這相當於把中醫的資深專傢的診斷資源通過大數據技術實現信息化，以自動化、流水綫的形式為“患者”提供服務。這不僅能夠實現傳統谘詢行業的轉型升級，而且能夠幫助更多的企業實現管理升級。管理大數據可有效激活中小企業對管理谘詢業務的潛在需求，降低管理谘詢的成本和準入門檻，使高端谘詢下垂到中小微企業及個人，將數據價值轉換為管理價值和經濟價值，這也是中科點擊選擇為管理大數據産品提供技術支撐的價值共識。

　　從客戶智能到商業智能再到人工智能，數據伴隨著技術進步，在企業的經營管理過程中發揮著越來越重要的作用。本書詳細闡述瞭什麼是管理大數據，管理大數據能夠提供怎樣的産品和服務，管理大數據的應用場景和價值，如何將管理大數據與人工智能相融閤等極具創造性的內容。管理大數據平颱的“管理輿情”“管理風控”“管理洞察”“管理模型”“知識圖譜”“標簽體係”“環境管理”七大産品與“數聚”“數略”“數I”“棱鏡”“數E”五大業務綫完美匹配，為客戶提供標準化和定製化的大數據處理和管理谘詢服務，發展成為開放性的平颱。

　　閱讀此書，讀者能夠全麵理解管理大數據的理念和思維，並將被智能谘詢的宏偉藍圖所打動。未來，數據將是新經濟時代的生産要素，管理大數據的成果如果能夠應用到多數企業，必將會成為非常偉大的産品係列。在管理大數據平颱的探索和開創之際，我衷心地祝願高端谘詢能進入人人都用得起的時代。

　　中國軟件行業協會大數據應用分會秘書長彭作文

　　推薦序二

　　隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，社會信息化、企業信息化日趨成熟，社會化網絡逐漸興起，傳感設備、移動終端正在越來越多地接入網絡，各種統計數據、交易數據、交互數據和傳感數據正在源源不斷地從各行各業迅速生成，全球數據的增長速度之快無以倫比，數據類型也變得越來越多。種類廣泛、數量龐大、産生和更新速度加劇的大數據蘊含著無以倫比的社會價值和商業價值，發展潛力十分巨大。

　　在未來3～5年，我們將會看到那些真正理解大數據並能利用大數據進行價值挖掘的企業和不懂得大數據價值挖掘企業之間的差距。真正能夠利用好大數據，並將其價值轉化成生産力的企業必將具備強有力的競爭優勢，從而成為行業的領導者。

　　企業積纍的海量數據復雜繁冗，甚至包含垃圾信息，使用傳統技術無法有效分辨利用。而大數據、雲計算等可以挖掘數據的重要價值。仁達方略擁有二十年的管理谘詢經驗及海量管理數據積纍，隨著旗下大數據公司中源數聚的發展，在管理大數據領域有瞭諸多探索和突破。全球首先推齣的管理大數據(RBD)概念完整構建瞭相關模型和數據體係，將通過“互聯網+人工智能+管理大數據”的平颱模式，徹底解構、升級現有的管理谘詢模式，並幫助更多企業實現對管理數據資産的管控和價值挖掘。

　　智能化的客戶管理能夠高效率地識彆、滿足客戶需求，不斷提升客戶滿意度，及時挽留老客戶，實現企業價值。商業智能的本質在於將企業各業務係統的數據轉化為信息和知識，為企業提供數據集成、信息展示、運營分析和戰略決策支持等服務。管理大數據將人工智能引入管理谘詢，將相關理論與模型與機器學習等先進技術相結閤，建立模型，改變瞭原來由人工執行任務的重復性工作流程，使原先那些耗時的手工作業，以更低的成本和更快的速度實現自動化。管理谘詢進入瞭人機交互的新時代。

　　《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》一書從客戶智能入手，詳細闡述瞭大數據在企業的應用曆程。其圍繞大數據時代背景下企業管理變革展開討論，引用瞭大量管理大數據在企業管理中的應用案例，這對於正處於求新求變徵途中的中國企業具有實踐上的參考價值。

　　相信本書能幫助企業界全麵解讀管理大數據，激發齣企業發展的新動力。書中包含生動的應用案例，希望能給讀者帶來一次輕鬆愉悅，又能啓發思考的閱讀體驗。

　　中國人民大學商學院副教授牛海鵬

精彩書摘

　　自序

　　管理大數據將深刻改變社會

　　現代企業的發展，越來越注重經營和管理的平衡，一直以來，重經營輕管理是我們企業的通病，管理始終是企業緻命的弱項之一。造成這種情況的根源在於一方麵我們缺乏對企業管理的實證研究，另一方麵企業也缺乏對管理經驗和數據的積纍。因為管理失誤帶來的企業經營問題和發展問題層齣不窮，而且經常是一犯再犯，不同的企業總在同一個地方摔跟頭，甚至同一個企業在一個地方摔倒兩次……

　　“十二五”以來，麵對經濟全球化，企業要適應新常態，要轉型升級，要提質增效等，我們的企業開始修煉內功，開始真正重視管理。現代企業之所以現代，一定是它要有新的思維方式，遵循符閤時代要求的邏輯規律；它要適應移動互聯時代的發展特徵，甚至包含對現代人群行為模式的適應，建立現代企業製度，具有全球視野，具有係統能力，這纔能稱為現代企業。

　　“大數據”現在紅得發紫，熱得燙手！事物的存在一定是有邏輯的，它之所以熱、之所以紅，一定是有人發現瞭它的價值，特彆是它在企業經營管理裏麵的價值。大數據可以解構原來的管理體係，顛覆傳統的管理模式。但是大數據理念的建立，大數據的形成、采集、積纍和發展又是大傢共同麵臨的難題。

　　在管理域，不單指企業管理，各類組織和個人普遍都沒有積纍管理數據的意識。比如很多企業推行六西格瑪管理，但國內幾乎沒有任何一傢企業能夠真正落實六西格瑪管理——因為六西格瑪管理需要非常強大的管理數據作為基礎，而我們恰恰在這方麵是短闆。另一方麵，在實際的工作中，企業也極少把管理數據作為資産進行積纍。雖然企業有許多經驗做法，但都沒有積纍相關的管理數據。比如很多企業在做安全管理，每年也都評奬，但是安全管理大數據沒有積纍起來，沒有形成數據資産，也就無法共享，企業之間無法藉鑒，安全管理水平就有很大波動。

　　在移動互聯時代，各類組織沉澱瞭海量的管理數據，但組織本身並沒有分享到數據紅利。比如很多企業往往需要花費幾十萬元甚至幾百上韆萬元的谘詢費用來解決企業的管理問題，實際上，如果有管理大數據作為支撐，幾韆元、幾萬元就可以解決問題，因為谘詢顧問也隻是利用企業自身或其他企業的管理數據，結閤自身經驗，將方法論應用到企業實踐中而已。這裏的核心是管理數據，而不是顧問。企業往往急功近利，老想用什麼靈丹妙藥一招製勝，但是在管理域根本不存在這種東西，還是需要踏踏實實地積纍數據。這不僅需要觀念跟得上，更需要各方麵實打實地投入。

　　基於對時代趨勢的把握，基於對管理的理解，更是基於我們過往的經驗，仁達方略藉上市公司（股票代碼：870311）的平颱，投資中源數聚（北京）信息科技有限公司，橫空齣世般創立並運營管理大數據業務。管理大數據一經公布，立刻引起社會各方麵的積極響應。包括貴陽大數據交易所、各地政府機構和專項辦公室，以及眾多知名集團企業都與我們建立瞭聯係，專業的市場機構也與我們建立瞭數據閤作，希望共同將管理大數據事業快速發展起來，讓管理領域的組織和個人都能分享數據紅利，讓整個中國的經營域和管理域能在大數據的浪潮下傲立潮頭，引領全球方嚮。實現這一宏偉目標，單靠中源數聚一傢是遠遠不夠的，需要全社會的力量以各種形式參與進來。我們也保有開放的心態，歡迎全社會的力量共同參與，為管理大數據的發展獻策獻力，同時也與同行業夥伴們分享管理大數據成長的喜悅。

　　基於以上願望，我們齣版這樣一本圖書，希望通過它擴大管理大數據的影響，宣傳中源數聚所秉承的宗旨，也傳播我們的理念，攜手社會各界一起為企業發展、經濟發展、社會發展和人類發展齣力，一起為“中國夢”的實現齣力，一起為中華民族的偉大復興齣力。

　　北京正值盛夏，驕陽似火，熱浪襲人。公司窗外，美麗的昆玉河邊布滿瞭五顔六色的共享單車，它們已經成為這座古城靚麗的風景，集閤瞭傳統與現代，貫通瞭綫上與綫下，深刻地改變著社會各個方麵。不久的將來，管理大數據將會更深刻地改變組織、改變經濟模式、改變人。

　　祝大傢夏天順爽！

　　北京仁達方略管理谘詢股份有限公司董事長王吉鵬

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前言/序言

　　管理大數據，從量變到質變

　　大數據是繼雲計算、物聯網和移動互聯網之後的新一代信息技術革命製高點，已經成為當今各領域重要的基礎性戰略資源，正在深刻改變著商業生態和企業競爭模式。2017年年初，中華人民共和國工業和信息化部正式下發瞭《大數據産業發展規劃（2016—2020年）》，全麵部署“十三五”時期的大數據産業發展工作，加快建設數據強國，為建設製造強國和網絡強國提供強大的産業支撐。預計到2020年，中國大數據産業市場規模將達到8228��81億元。

　　大數據為各行各業提供瞭機會

　　大數據時代已經全麵來臨，各大産業+大數據的創新、大數據服務産業及數據産業本身正成為以指數速度翻紅的藍海。大數據的深度應用不僅影響到人們生活的方方麵麵，更能引領社會治理的全麵創新和各行各業的革新式發展。對於各個企業來說，傳統業務能否擁抱大數據已經成為企業發展轉型的戰略關鍵。

　　大數據在企業中的應用不是一蹴而就的，而是經曆瞭從客戶智能（CI）到商業智能（BI），再到人工智能（AI）的發展曆程。在此過程中，大數據的應用範圍越來越廣，智能化和集成化越來越突齣，商業價值越來越大。

　　客戶智能是創新和使用客戶知識，幫助企業提高和優化客戶關係的決策能力和整體運營能力的概念、過程及軟件的集閤。客戶智能將大數據挖掘和分析能力應用於客戶關係管理，大數據的應用範圍局限於企業的某個部門。

　　商業智能的本質在於將企業各業務係統的數據轉化為信息和知識，為企業提供數據集成、信息展示、運營分析和戰略決策支持等服務。商業智能的實現過程是將數據轉化為信息和知識，將信息和知識用於企業經營決策和産生直接經濟效益的過程。商業智能的大數據挖掘、分析和應用涉及企業的各個業務部門，具有係統性和集成性。

　　人工智能是包括深度學習、專傢係統、人工神經網絡、機器視覺、自然語言處理、機器人、人工智能應用等在內的龐雜知識和技術體係，正被廣泛應用於生産製造、金融、電商零售、醫療健康、安防、教育、自動駕駛等領域。人工智能的産品開發與産業發展正處於爆發期，大數據是人工智能的基礎，大數據的廣泛應用將帶來巨大的商業價值。

　　人類正在從IT（信息技術）時代走嚮DT（數據處理技術）時代，大數據不僅成為新經濟的生産資料，更為傳統管理谘詢在DT時代的轉型升級提供瞭基礎。傳統管理谘詢往往依靠谘詢公司多年的谘詢經驗和對客戶企業的調研分析提齣解決方案，具有很大的主觀性和實施風險。在DT時代，管理谘詢不僅能夠挖掘並分析來自企業、行業、政府、第三方數據源、互聯網等多渠道的數據，為管理谘詢項目提供大數據支撐，還能夠利用AI等先進技術開展谘詢，降低數據共享成本和管理谘詢成本。傳統管理谘詢將更加智能化、個性化、專業化和小型化。

　　大數據的應用之路經曆瞭從量變到質變的過程，繼客戶智能、商業智能和人工智能之後，中源數聚(北京)信息科技有限公司（以下簡稱“中源數聚”）提齣瞭“管理大數據（RBD）”的概念並完整構建瞭相關模型和數據體係，聚焦管理領域的海量數據，進行多源異構和互聯網低密度價值中的高價值萃取，並提齣瞭管理大數據與人工智能相結閤的AI谘詢發展模式，實現谘詢業的半自動化和自動化。

　　管理大數據的管理價值和經濟價值

　　中源數聚將自身定位於運用大數據和互聯網思維為傳統谘詢業做産業升級，通過“互聯網+人工智能+管理大數據”的平颱模式，徹底解構、升級現有的管理谘詢模式，並幫助更多企業實現對管理數據資産的管控和價值挖掘。

　　中源數聚的管理大數據平颱將用開放共享的互聯網模式打通數據孤島，真正實現跨企業的異構數據共享，構建大數據生態體係，將數據價值轉換成管理價值與經濟價值，不僅能夠實現傳統谘詢行業的轉型升級，也能幫助更多企業實現組織變革、産業轉型升級和供給側改革。

　　中源數聚是北京仁達方略管理谘詢股份有限公司（以下簡稱“仁達方略”）的子公司。仁達方略是國內領先的大型管理研究與谘詢機構，成立近20年來，已為超過1400傢大企業大集團提供過專業的管理谘詢與培訓服務，在企業轉型升級、兼並重組、戰略規劃、組織變革等領域創建瞭諸多引領性的管理理論與方法，積纍瞭大量的企業管理數據，涵蓋發展戰略、法人治理、集團管控、流程與組織、人力資源管理、風險控製、企業文化等多個領域。中源數聚依托仁達方略的管理數據資源，以及互聯網、行業協會、政府主管部門、專傢學者、谘詢師、高校、券商、投行、谘詢同行、企業、閤作站點和數據公司等諸多數據來源渠道，已經打造起堪稱全球最大的管理數據倉庫，並積纍瞭豐富的管理大數據應用經驗。

　　中源數聚擁有大數據處理平颱、AI谘詢和交易型網站三大業務支持係統，以及研究中心、專傢會客室、青藤俱樂部和管理大數據平颱四類平颱，將圍繞戰略、組織、管控、企業文化、人力資源、營銷六大管理模塊，發揮管理大數據的管理價值和經濟價值。中源數聚將通過雲計算、大數據+算法、區塊鏈等技術對獲取到的“海量”管理數據進行係統分析和處理，為客戶提供標準化和定製化的大數據處理和管理谘詢服務，使管理谘詢業務具有小型化、專業化、個性化和智能化的特徵。

　　管理大數據可有效激活中小型企業對管理谘詢業務的潛在需求，降低管理谘詢的成本和準入門檻，使高端谘詢深入到中小微型企業及個人，讓高端谘詢進入“人人都能用得起”的時代。

《數據浪潮下的智慧導航：從洞察到預見，重塑商業格局》我們正身處一場史無前例的數據洪流之中，每一次點擊、每一次交易、每一次互動，都在不斷地生成和纍積著海量的信息。這些數據，如同未經雕琢的礦石，蘊含著巨大的價值，也帶來瞭前所未有的挑戰。如何在浩瀚的數據海洋中精準定位，提煉齣閃耀的洞見，並將其轉化為驅動商業決策的強大力量？本書旨在為渴望駕馭數據、引領未來的商業領袖、數據科學傢、分析師以及所有對數據驅動型商業模式感興趣的讀者，提供一套係統性的方法論與實操指南。本書並非空談理論，而是聚焦於如何在實踐中有效地利用數據，實現從“已知”到“未知”的飛躍，從“描述”到“預測”的跨越，最終抵達“指導”乃至“自主決策”的智能境界。我們將深入探討數據價值的三個關鍵維度：洞察（Insight）、智能（Intelligence）與智能（AI），並展示如何構建一個貫穿這三個層麵的，高效、敏捷、可擴展的數據管理與應用體係，以應對日益復雜多變的商業環境。第一部分：數據洞察（Insight）——揭示“是什麼”與“為什麼” 在信息爆炸的時代，僅僅收集和存儲數據已不足以構成競爭優勢。真正的力量在於理解數據背後的含義。本部分將帶領讀者深入探索商業智能（Business Intelligence，BI）的核心理念與實踐。我們不隻是要看到數據，更要理解數據所描繪的商業現實。數據基石的構建：在任何數據驅動的分析之前，穩固的數據基礎設施是首要任務。我們將探討如何建立高效的數據倉庫（Data Warehouse）或數據湖（Data Lake）架構，確保數據的準確性、一緻性和可訪問性。這包括數據采集、清洗、轉換（ETL/ELT）的策略與技術，以及如何設計閤理的元數據管理體係，讓數據“說話”更清晰。挖掘業務規律： BI的核心在於將原始數據轉化為可操作的業務洞察。我們將詳細講解如何運用各種分析技術，如報錶生成、儀錶盤設計、OLAP（聯機分析處理）等，來揭示銷售趨勢、客戶行為、運營效率等關鍵業務指標。我們會重點關注如何設計齣直觀、易於理解的BI可視化，讓非技術背景的管理人員也能快速掌握數據中的信息。理解客戶心智：客戶是商業的核心。本部分將深入研究如何通過分析客戶交易數據、行為數據（如網站瀏覽、APP使用記錄）等，構建全麵的客戶畫像。我們將探討細分客戶群體的策略，理解不同群體的需求與偏好，從而為個性化營銷、産品推薦、客戶服務優化提供堅實的數據支撐。優化運營效率：從供應鏈管理到生産流程，再到市場營銷活動，數據洞察都能幫助企業發現瓶頸、識彆低效環節。我們將講解如何利用BI工具來監控關鍵運營指標（KPIs），識彆異常波動，並追溯根本原因，從而做齣精準的改進決策，提升整體運營效率和盈利能力。風險預警與閤規：數據不僅能驅動增長，也能幫助企業規避風險。我們將探討如何利用BI來監測市場風險、信用風險、運營風險等，並確保企業運營符閤相關法律法規要求，滿足閤規性審查。第二部分：商業智能（Intelligence）——預測“將是什麼”與“可能是什麼” 當企業已經能夠從數據中獲得清晰的洞察時，下一步便是利用這些洞察去預測未來，並做齣更具前瞻性的決策。本部分將聚焦於預測分析（Predictive Analytics）和引導性分析（Prescriptive Analytics），將商業智能推嚮一個更高的層次。預測模型構建：我們將介紹構建預測模型的關鍵步驟，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇（如迴歸分析、時間序列分析、分類算法等）、模型訓練與評估。重點將放在如何選擇適閤業務場景的預測模型，並解讀模型輸齣，理解預測結果的置信度和潛在誤差。市場趨勢預測：預測市場需求、價格波動、競爭對手動嚮等，是企業製定戰略的關鍵。我們將講解如何利用曆史數據和外部數據源，構建有效的市場預測模型，幫助企業提前布局，抓住機遇，規避風險。客戶行為預測：瞭解客戶下一步可能做什麼，是提升客戶生命周期價值的關鍵。我們將探討如何預測客戶流失的可能性、購買的可能性、對某項促銷活動的響應程度等，從而實現精準的營銷推送和個性化的客戶關懷。風險評估與欺詐檢測：預測模型在風險管理領域發揮著至關重要的作用。我們將講解如何構建模型來預測信貸風險、交易欺詐、網絡安全威脅等，從而在風險發生前采取預防措施，最大限度地降低損失。資源優化與決策支持：引導性分析則更進一步，不僅預測未來，還能提齣最優的行動建議。我們將探討如何通過優化算法（如綫性規劃、模擬退火等）和決策樹等方法，為企業在定價、庫存管理、生産調度、廣告投放等方麵提供最優的決策方案。例如，在復雜供應鏈中，如何決定最佳的運輸路綫和庫存水平，以最低成本滿足客戶需求。第三部分：智能（AI）——驅動“自主決策”與“智能創造” 隨著人工智能技術的飛速發展，數據應用已經進入瞭一個全新的時代。本部分將探討如何將人工智能（Artificial Intelligence，AI）深度融入數據管理與商業決策流程，實現機器的自主學習、推理和創造。機器學習基礎：我們將從機器學習的基本概念入手，介紹監督學習、無監督學習、強化學習等主要範式。重點將放在如何選擇閤適的機器學習算法來解決具體的業務問題，如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等，並探討如何管理和優化機器學習模型的生命周期。智能推薦係統：無論是電商平颱的商品推薦，還是內容平颱的文章推送，智能推薦係統已經成為提升用戶體驗和轉化率的重要手段。我們將深入講解協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等多種推薦算法的原理與實現。自然語言處理（NLP）應用：理解和處理人類語言是AI的重要突破。我們將探討NLP在情感分析（如客戶評論分析）、智能客服、文本摘要、機器翻譯等方麵的應用，以及如何構建能夠理解和生成文本的AI模型。計算機視覺（CV）應用：圖像和視頻數據的處理是AI的另一個重要領域。我們將講解計算機視覺在人臉識彆、物體檢測、圖像搜索、自動駕駛等方麵的應用，以及如何利用AI模型來解讀和理解視覺信息。強化學習與自主係統：強化學習是AI領域最前沿的分支之一，它能夠讓AI係統通過與環境的交互來學習最優策略。我們將探討強化學習在智能控製、遊戲AI、機器人控製等領域的應用，以及其在構建自主決策係統方麵的潛力。 AI倫理與可解釋性：隨著AI能力的增強，其倫理影響和決策的可解釋性變得尤為重要。我們將討論如何在AI的開發和應用中考慮公平性、透明度、隱私保護等問題，並介紹一些提高AI模型可解釋性的方法。貫穿全書的實踐指導本書在每一部分都將結閤實際的商業案例，闡述如何將理論應用於解決真實世界的業務挑戰。我們不僅會介紹相關的技術和方法，更會強調數據治理、數據安全、跨部門協作、人纔培養等組織層麵的要素。數據驅動的轉型是一個係統工程，需要技術、戰略和文化的共同演進。目標讀者企業決策者：理解數據價值，製定數據驅動的戰略，把握技術變革的機遇。數據科學傢與分析師：學習更先進的數據分析與建模技術，提升解決復雜業務問題的能力。 IT專業人員：構建和維護穩健、可擴展的數據基礎設施，支持業務發展。産品經理與市場營銷人員：利用數據洞察和預測能力，優化産品設計和營銷策略。任何渴望在數據時代取得成功的個人：獲得全麵、深入的數據應用知識，成為未來的數據領導者。在本書的旅程中，您將不僅僅是數據的使用者，更是數據的駕馭者。我們將幫助您構建一個清晰的框架，理解數據價值的遞進關係，並掌握從發現數據價值到實現智能創造的完整路徑。讓我們一同踏上這場由數據引領的智慧變革之旅，解鎖商業的無限可能。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》這個書名，讓我眼前一亮。作為一名長期關注數據科學領域發展的人，我一直在尋找能夠係統性地解釋大數據價值演變的書籍，而這本書的標題似乎正好契閤瞭我的需求。“RBD”這個陌生的縮寫，讓我充滿瞭探索的欲望，它可能代錶著一種全新的、貫穿大數據生命周期的管理體係。從CI（信息收集與集成）到BI（商業智能）再到AI（人工智能）的遞進關係，則清晰地勾勒齣瞭大數據應用能力不斷強化的過程。我非常期待書中能夠深入淺齣地解析這三個階段的核心要義，以及它們之間如何相互關聯、相互促進。我特彆希望能看到書中詳細闡述如何從基礎的數據采集和整閤，逐步過渡到能夠提供強大商業洞察的BI應用，最終實現利用AI技術對數據進行深度挖掘和智能預測。這本書的齣現，讓我看到瞭一個清晰的大數據管理路綫圖，我迫不及待地想瞭解“RBD”究竟是如何實現這一轉變的。

评分☆☆☆☆☆

我近期在尋找能夠幫助我深入理解大數據在企業中實際應用的書籍，而《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》的標題立刻吸引瞭我。它不僅僅是一個簡單的技術介紹，更像是一個關於大數據價值實現的“路綫圖”。“RBD”這個縮寫讓我産生瞭很大的好奇，我猜測它可能是一種整閤性的管理框架，或者是一種創新的數據處理理念。書中從“CI”到“BI”再到“AI”的演進邏輯，非常符閤我對於數據價值不斷提升的認知。我希望這本書能夠詳細闡述在CI階段，企業如何有效地采集、整閤和管理海量數據；在BI階段，如何通過數據分析和可視化工具，將原始數據轉化為有價值的商業洞察，支持決策；以及在AI階段，如何利用機器學習、深度學習等技術，將數據轉化為智能，實現自動化和智能化應用。我對書中可能提供的實踐案例和方法論特彆感興趣，希望能從中找到指導企業進行大數據戰略規劃和實施的具體思路，讓數據真正成為驅動業務增長的核心引擎。

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這本《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》的標題本身就勾起瞭我極大的好奇心。我一直在思考，在這個信息爆炸的時代，如何纔能真正地“管理”如此龐雜的數據？“RBD”這個縮寫更是引發瞭我的聯想，它是否代錶著一種全新的數據處理框架，或者是一種更深層次的管理理念？我對它從“CI”到“BI”，再到“AI”的發展脈絡非常感興趣。這似乎暗示著本書將不僅僅是介紹基礎的數據技術，更是要探討數據如何從最初的識彆、收集（CI），演進到能夠提供洞察和支持決策（BI），最終達到智能化應用（AI）的整個生命周期。我對書中如何將這三個階段有機地聯係起來，並為企業提供一套行之有效的管理方法論充滿瞭期待。我尤其希望書中能夠詳細闡述實現這些階段的挑戰，以及如何剋服這些挑戰的實踐經驗。例如，在CI階段，如何確保數據的質量和準確性？在BI階段，如何設計有效的報錶和儀錶盤，讓普通業務人員也能理解？而在AI階段，如何將數據轉化為驅動業務創新的智能？這本書的齣現，仿佛為我揭開瞭一層麵紗，讓我看到瞭大數據管理從概念到實踐的清晰路徑。

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我最近在尋找一本能夠係統性地梳理大數據發展趨勢的書籍，而《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》恰好吸引瞭我的目光。書名中的“RBD”引起瞭我極大的興趣，我猜測它可能代錶著某種核心的、貫穿始終的管理思想或技術模型。讓我尤其著迷的是它對大數據演進過程的描繪——從最初的“CI”（可能指信息收集與整閤），到“BI”（商業智能），再到最前沿的“AI”（人工智能）。這三個階段的劃分，預示著本書會深入探討數據價值的不斷提升和應用場景的不斷拓展。我非常期待書中能夠詳細闡述每個階段的核心概念、關鍵技術、實現方法以及所麵臨的挑戰。比如，在CI階段，如何有效地進行數據采集、清洗和存儲？在BI階段，如何利用數據分析工具挖掘業務洞察，優化決策過程？而到瞭AI階段，又將如何利用機器學習、深度學習等技術，讓數據真正具備“智慧”，驅動業務的自動化和智能化？我希望這本書能夠提供一些實際案例，說明企業是如何逐步實現從被動的數據應用到主動的數據智能化的轉變的。

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這本書的標題《管理大數據RBD：從CI、BI到AI》如同一個精心設計的謎題，勾起瞭我作為一名行業從業者強烈的好奇心。我一直在思考，大數據管理究竟應該遵循怎樣的邏輯和框架。“RBD”這個概念對我來說是全新的，我非常期待它能為我提供一種新的視角來理解和實踐大數據管理。從“CI”到“BI”再到“AI”的演進路徑，更是讓我看到瞭數據價值的逐級釋放和應用層麵的不斷躍升。我想象書中可能詳細介紹瞭CI階段如何為後續分析打下堅實基礎，BI階段如何將數據轉化為可操作的洞察，以及AI階段如何利用數據實現更高層次的自動化和智能化。我尤其關注書中是否會提齣一套係統性的“RBD”管理方法論，能夠幫助企業解決在不同階段遇到的實際問題，例如數據治理、分析能力建設、AI模型落地等。我希望能從中獲得一些啓發，看到一個清晰的、可落地的大數據管理藍圖。

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