第 1 章 大数据与信息管理................1

1.1 信息时代与信息资源...............1

1.1.1 信息时代...................... 1

1.1.2 信息资源...................... 2

1.1.3 人资源.......................... 5

1.1.4 信息技术...................... 6

1.1.5 信息系统的管理角色

——信息主管CIO........ 8

1.2 大数据时代与大数据............. 11

1.2.1 天文学——信息爆炸

的起源........................ 11

1.2.2 大数据的定义............. 15

1.2.3 用3V描述大数据

特征........................... 16

1.2.4 广义的大数据............. 18

1.3 大数据的结构类型................18

1.4 大数据的发展........................19

1.4.1 硬件性价比提高与

软件技术进步............. 19

1.4.2 云计算的普及............. 20

1.4.3 从交易数据分析到

交互数据分析............. 20

1.5 大数据时代的管理信息

系统......................................21

1.5.1 对数据的大范围收集... 21

1.5.2 连接开放数据............. 22

延伸阅读]得数据者得天下........22

实验与思考]了解大数据时代与

管理信息系统.......................24

第 2 章 大数据商业规则.................27

2.1 谷歌的大数据行动................27

2.2 亚马逊的大数据行动.............28

2.3 将信息变成一种竞争优势.....30

2.3.1 数据价格与数据

需求........................... 31

2.3.2 大数据应用程序的

兴起........................... 32

2.3.3 实时响应、大数据用户

的新要求.................... 33

2.3.4 企业构建大数据

战略........................... 33

2.4 大数据营销...........................34

2.4.1 像媒体公司一样

思考........................... 34

2.4.2 营销面对新的机遇

与挑战........................ 35

2.4.3 自动化营销................. 36

2.4.4 为营销创建高容量

和高价值的内容......... 37

2.4.5 内容营销.................... 37

2.4.6 内容创作与众包......... 38

2.4.7 用投资回报率评价

营销效果.................... 39

延伸阅读]大数据企业的缩影

——谷歌(Google).............39

实验与思考]大数据营销的优势

与核心内涵...........................40

第 3 章 大数据时代思维变革..........43

3.1 转变之一：样本=总体...........43

3.1.1 小数据时代的随机

采样........................... 43

3.1.2 全数据模式：样本=

总体........................... 47

3.2 转变之二：接受数据的

混杂性..................................48

3.2.1 允许不................. 49

3.2.2 大数据的简单算法与

小数据的复杂算法..... 51

大数据时代管理信息系统

2

3.2.3 纷繁的数据................ 52

3.2.4 数字数据与非结构

化数据........................ 53

3.3 转变之三：数据的相关

关系......................................54

3.3.1 关联物——预测的

关键........................... 54

3.3.2 “是什么”，而不是

“为什么”.................. 57

3.3.3 通过因果关系了解

世界........................... 57

3.3.4 通过相关关系了解

世界........................... 59

延伸阅读]亚马逊推荐系统........60

实验与思考]深入理解大数据时代

的三个思维变革...................61

第 4 章 现代商务动力.....................64

4.1 影响信息系统的商业动力.....64

4.1.1 波特的五力模型......... 64

4.1.2 价值链........................ 67

4.2 电子商务...............................68

4.2.1 商务活动与传统商业

的问题........................ 68

4.2.2 电子商务的产生......... 69

4.2.3 电子商务的定义......... 70

4.2.4 电子商务的分类......... 71

4.2.5 电子商务的功能......... 72

4.2.6 电子商务系统的

组成........................... 73

4.2.7 电子商务系统的网络

结构与运行环境......... 75

4.3 客户关系管理CRM与供应链

管理SCM .............................77

4.3.1 CRM的战略和竞争

机会........................... 77

4.3.2 CRM的实施............... 78

4.3.3 SCM的战略和竞争

机会........................... 81

4.3.4 IT支持供应链管理..... 81

4.3.5 CRM、SCM与电子

商务........................... 82

4.4 商务智能(BI)与企业资源

计划(ERP)........................83

4.4.1 商务智能的战略和竞争

机会........................... 83

4.4.2 ERP的发展历程......... 84

4.4.3 ERP的管理思想......... 85

4.4.4 ERP系统的实施......... 88

4.4.5 ERP与电子商务......... 89

延伸阅读]计划——供应链管理的

核心......................................90

实验与思考]了解商务动力，熟悉

电子商务..............................93

第 5 章 信息系统技术基础..............99

5.1 计算机网络技术....................99

5.1.1 计算机网络的功能

与分类........................ 99

5.1.2 通信方式.................. 100

5.1.3 包交换网.................. 101

5.1.4 协议层次模型........... 102

5.1.5 其他因特网协议....... 105

5.2 Web与网络开发技术........... 106

5.2.1 Web技术.................. 106

5.2.2 网络开发技术........... 110

5.3 多媒体技术......................... 113

5.3.1 多媒体的定义........... 113

5.3.2 多媒体技术的特性.... 114

5.3.3 多媒体关键技术....... 115

5.4 虚拟现实与增强现实........... 115

5.4.1 VR技术.................... 116

5.4.2 AR技术.................... 118

延伸阅读]摩尔定律................. 120

实验与思考]熟悉信息系统的

技术基础............................ 121

第 6 章 数据库与数据存储............125

6.1 数据库技术基础.................. 125

6.1.1 传统数据库的局限.... 125

6.1.2 网络数据库............... 126

6.1.3 关系数据库模型....... 127

目 录

3

6.2 数据库管理系统.................. 129

6.2.1 数据定义子系统....... 130

6.2.2 数据操作子系统....... 131

6.2.3 应用程序生成子

系统......................... 132

6.2.4 数据管理子系统....... 132

6.3 数据存储解决方案.............. 133

6.3.1 备份的目的.............. 133

6.3.2 常用的备份方式....... 134

6.3.3 服务器存储管理....... 135

6.3.4 资源存储管理........... 135

6.3.5 存储区域网络........... 135

6.3.6 主流备份技术........... 136

6.4 大数据的数据处理基础....... 137

延伸阅读]“大数据时代预言家”提

醒学校规避“数据独裁”... 137

实验与思考]了解数据库与数据

存储.................................... 138

第 7 章 数据挖掘与大数据分析.....141

7.1 数据仓库与数据挖掘........... 141

7.1.1 数据仓库.................. 142

7.1.2 数据挖掘.................. 143

7.1.3 数据挖掘解决的商业

问题......................... 144

7.1.4 数据集市：小型的数据

仓库......................... 145

7.1.5 数据库、数据仓库与

数据挖掘的关系....... 146

7.2 数据分析的演变.................. 148

7.2.1 数据分析的商业

驱动力...................... 148

7.2.2 数据分析环境的

演变......................... 149

7.2.3 传统分析架构........... 150

7.3 大数据分析平台.................. 151

7.3.1 数据的相关性........... 151

7.3.2 大数据中的因果

关系......................... 152

7.4 大数据事务处理——OLTP.... 153

7.4.1 传统OLTP系统........ 153

7.4.2 NoSQL...................... 154

7.4.3 NewSQL ................... 157

7.5 大数据分析处理——

OLAP..................................158

7.5.1 OLAP与数据

立方体...................... 158

7.5.2 分布式大规模批量

处理——MapReduce/

Hadoop ..................... 160

7.5.3 Hadoop HDFS分布式

文件系统.................. 161

7.5.4 MapReduce计算

模型......................... 161

7.5.5 MPP数据库.............. 162

7.5.6 分析型数据库的

特征......................... 162

7.6 数据可视化分析.................. 163

7.6.1 数据可视化的运用.... 164

7.6.2 可视化对认知的

帮助......................... 165

7.6.3 七个数据类型........... 165

7.6.4 七个基本任务........... 167

7.6.5 数据可视化的挑战.... 168

延伸阅读]什么是大数据分析

做不了的............................ 169

实验与思考]了解数据挖掘与

数据分析............................ 170

第 8 章 决策支持与人工智能........172

8.1 人工智能............................. 172

8.2 决策支持系统...................... 174

8.2.1 决策与决策类型....... 174

8.2.2 决策支持系统........... 176

8.3 专家系统............................. 178

8.4 地理信息系统...................... 180

8.5 神经网络和模糊逻辑........... 180

8.5.1 神经网络.................. 181

8.5.2 模糊逻辑.................. 182

8.6 遗传算法............................. 183

8.7 智能............................. 184

8.7.1 信息.................. 184

大数据时代管理信息系统

4

8.7.2 检测和监视....... 185

8.7.3 数据挖掘........... 185

8.7.4 用户.................. 185

8.7.5 多系统和基于

的模型.............. 186

延伸阅读]“大不列颠哥伦比亚”

牛奶.................................... 188

实验与思考]了解人工智能，熟悉

机器学习............................ 189

第 9 章 信息系统开发技术............194

9.1 信息系统的开发技术——软件

工程.................................... 194

9.1.1 计算机系统工程....... 194

9.1.2 软件和软件生存

周期......................... 195

9.1.3 软件生存周期模型... 196

9.1.4 软件工程定义........... 199

9.1.5 软件工程学的基本

原则......................... 199

9.2 标准化与开发文件编制指南... 200

9.2.1 软件开发标准化的目的

和作