内容简介
本书的灵感来自Ralph Kimball的作品，我记得当我读第1版的Data Warehouse Toolkit（Kimball，1996）时，我在心里对自己说“这本书讲得有道理。”与一般商业和技术书籍中经常出现的大谈概念的处理方法非常不同，Kimball在这本书中为我们提供了真正进行数据仓库建设所需要的实用方法、工具和流程。不管是针对已经熟悉数据仓库的专业人士，还是刚开始接触这一解决方案的初学者，Kimball在书中都给他们提供了数据仓库相关领域的准确概述，以及数据仓库全生命周期和关键流程的完整框架。我希望你会发现，本书能够不负这一灵感，它为数据分析生命周期提供了一个全面和实用的指南，并着重于为你的组织打造行之有效的数据分析能力。
AI简介
这是一本全面和实用的指南，旨在帮助读者理解数据分析在改善结果中的作用，并着重于为组织打造行之有效的数据分析能力。这本书以数据分析为核心，涵盖了从数据战略的制定到分析模型的开发，再到成果应用的全过程。
书中首先介绍了分析基础，包括基本概念、分析概念、分析方法论、分析的目的等。接着，作者深入探讨了分析人才的特质，包括分析师的职责、分析工作的岗位序列、分析的关键能力等。此外，还讨论了分析的组织背景，如组织的战略与分析活动的协同、组织的文化、分析团队的组织架构设计等。
在讨论数据战略、平台与架构时，作者详细阐述了数据战略的重要性，以及如何制定数据战略路线图。同时，还介绍了分析架构和特定目的数据或潜在价值数据。在分析生命周期最佳实践部分，作者详细介绍了分析生命周期工具包，包括问题理解、数据探查、分析模型开发、成果应用和分析产品管理等。
在分析能力卓越常青之道部分，作者深入探讨了如何将分析付诸行动，如何培养分析团队的核心胜任力，以及数据分析的未来趋势。书中还强调了变革管理的重要性，以及如何引领变革。
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