本書介紹了公司如何通過數(shù)據(jù)分析獲得策略性見解，提高收益，實現(xiàn)增長。其中，關(guān)鍵的因素是整合能力和端到端能力，包括從商業(yè)角度和 IT 角度進行數(shù)據(jù)管理和分析的能力。作者通過大量的案例還原真實的場景，向讀者展示優(yōu)良的分析系統(tǒng)是如何變革公司業(yè)務(wù)的。將數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存分析和 Hadoop 整合在一起使用，公司不僅可以提升業(yè)績，還可以減少處理時間，之前需要花費數(shù)周或數(shù)月的工作現(xiàn)在幾個小時或幾分鐘就可以完成。
1.本書提供的策略性方法揭秘了數(shù)據(jù)背后隱藏的機遇，詳細的數(shù)據(jù)管理指導(dǎo)可以讓公司積極面對大型的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
2.作者THO H. NGUYEN 是行業(yè)老兵，在營銷和數(shù)據(jù)管理方面有豐富的從業(yè)經(jīng)驗。
3.書中提供了大量詳實的案例，讓讀者易于理解；
4.本書充分體現(xiàn)了未來公司的價值與趨勢，管理人員可以從中獲得清晰的見解，促使公司成為行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者和創(chuàng)新者。
Tho Nguyen，1980 年來到美國，和他一同來到美國的還有他的父母、六位姐妹和一位兄弟。Tho 隨后受北卡羅來納州格林斯博羅市圣方濟各圣公會的資助，并獲得來自美國家庭的幫助和支持，在他們的指導(dǎo)下學(xué)會了英語，從此他開啟了在美國的精彩生活。
Tho 取得了北卡羅來納州立大學(xué)計算機工程學(xué)院的理學(xué)學(xué)士學(xué)位，并獲得了英國布里斯托大學(xué)國際貿(mào)易學(xué)院的工商管理學(xué)碩士學(xué)位。在碩士就讀期間，Tho 先后訪問過法國國立橋路大學(xué)、香港大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校。Tho 還曾擔任過扶輪社的學(xué)者大使，這一經(jīng)歷加深了他對世界的認識。
在信息科技領(lǐng)域從業(yè)18 年以來，Tho 同世界范圍內(nèi)的科技合作伙伴、研發(fā)人員和客戶建立了緊密的合作關(guān)系，在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理方案方面，為客戶提供增值的商業(yè)方案。得益于其在技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域的工作背景，Tho 獲得了在產(chǎn)品管理、全球營銷以及商業(yè)聯(lián)盟和戰(zhàn)略管理方面的廣泛經(jīng)驗。Tho 目前在國際數(shù)據(jù)分析研究所擔任教職員，活躍于各種學(xué)術(shù)會議，同時撰寫數(shù)據(jù)管理和分析方面的博客。
業(yè)余時間，Tho 喜歡和家人待在一起，喜歡旅行、跑步和打網(wǎng)球。此外，他還是一位不折不扣的美食家，希望嘗遍世界各地的美食。
第 1 章 數(shù)據(jù)分析生命周期 //001
階段1：數(shù)據(jù)探索 //003
階段2：數(shù)據(jù)準備 //004
階段3：模型開發(fā) //005
階段4：模型部署 //006
端到端過程 //008
第2章 數(shù)據(jù)庫處理技術(shù) //009
背景介紹 //010
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法 //011
數(shù)據(jù)庫處理方法 //013
為什么選擇數(shù)據(jù)庫處理技術(shù) //014
成功案例 //015
數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量 //029
對數(shù)據(jù)庫處理技術(shù)進行投資 //037
尾注 //039
第 3 章 內(nèi)存分析技術(shù) //041
背景介紹 //042
傳統(tǒng)方法 //043
內(nèi)存分析方法 //044
使用內(nèi)存分析技術(shù)的必要性 //047
成功案例 //054
對內(nèi)存分析技術(shù)進行投資 //066
第 4 章 Hadoop技術(shù) //069
背景介紹 //071
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的Hadoop //072
Hadoop使用案例 //073
Hadoop架構(gòu) //074
最佳實踐 //077
Hadoop的優(yōu)勢 //080
成功案例 //081
使用案例匯總 //086
尾注 //087
第 5 章 技術(shù)整合 //089
背景介紹 //090
協(xié)作的數(shù)據(jù)架構(gòu) //091
協(xié)作性數(shù)據(jù)架構(gòu)的不同模式 //094
協(xié)作性數(shù)據(jù)架構(gòu)中互補并存的數(shù)據(jù)庫技術(shù)、內(nèi)存分析技術(shù)和Hadoop技術(shù) //099
成功案例 //102
投資和成本 //123
尾注 //124
第 ６ 章 結(jié)語 //125
5個領(lǐng)域關(guān)注點 //127
云計算 //129
安全問題：網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)外泄 //138
自動化規(guī)范性分析：物聯(lián)網(wǎng)、事件和數(shù)據(jù)流 //146
認知分析 //154
一切皆服務(wù)（XaaS） //160
結(jié)語 //167
后記 //171
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