大數(shù)據(jù)正在打破傳統(tǒng)商業(yè)智能領域的這一局限，它不僅在處理數(shù)據(jù)的量上有了提高，能處理結構化數(shù)據(jù)，而且還能分析和處理各種半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，甚至從某種程度上，更擅長處理非結構化數(shù)據(jù)，比如Hadoop。而在現(xiàn)實生活中,這樣的數(shù)據(jù)更為普遍，增長得也更為迅速。比如，社交媒體中的各種交互活動、購物網(wǎng)站用戶點擊行為、圖片、電子郵件等?？梢哉f，正是此類數(shù)據(jù)的爆炸性增長催生了大數(shù)據(jù)相關技術的出現(xiàn)和完善。 授課時長：6個小時 課程策略：以講授為主，結合案例分析、體驗游戲、視頻、學員討論等形式。 課程內容： 模塊一、BI是什么？ 1) 信息孤島的困擾 2) 企業(yè)提高戰(zhàn)略決策 3) BI對企業(yè)的作用和價值 模塊二、基于CRM的數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能 1) crm能給企業(yè)帶來什么 2) crm的核心思想 3) crm與營銷的關系 4) crm的內容 5) 誰是我們最有價值客戶的判斷 模塊三、商業(yè)智能實施策略 1) 企業(yè)商業(yè)智能應用的現(xiàn)狀 2) 企業(yè)商業(yè)智能體系架構規(guī)劃 3) 決策支持系統(tǒng)解決五個層次的問題 4) 商業(yè)商業(yè)應用的三個階段 5) 經(jīng)營分析的關鍵主題 6) 客戶分析的關鍵主題 模塊四、大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)智能與決策支持 1) 廣告投放決策支持 2) 營銷效果優(yōu)化的5大決策支持 3) Hadoop數(shù)據(jù)工程 課堂部分案例：淘寶、當當、汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)分析、NBA數(shù)據(jù)、證券行業(yè)CRM實施過程、中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告生成過程、北大云計算實驗室等。 備注: 以上大綱僅供參考,實際授課根據(jù)培訓需求適當調整