运输物流公司深知，建立在客户价值上的业务决策能够带来更高的利润。但他们拥有的信息通常分散储存在不同的数据集市中，这不利于细节层面的分析，更不能洞察客户和运输级别盈利能力。
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在当今全球物流行业中，挑战无所不在。竞争激烈；成本不断增加；兼并和收购；产品和服务急需差异化；需要不断控制成本，同时还要提高收入、市场占有额和利润；当然，还要管理、维护和分析海量运营数据。不仅如此，还需以极高的速度和效率响应客户需求。那些有能力高效处理这些不断变化和挑战的公司，不仅能够存活，而且必将茁壮成长。
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许多未能预见的变化（即兼并与收购，法规要求，不断变化的消费意欲等）需要启动计划外分析，这常常超越了传统容量规划范围。这就需要购买云计算解决方案，以便快速获得额外的硬件和软件资源，同时最小化采购谈判过程。然而，当涉及存储和分析敏感数据时，如病人的健康信息，并非所有云解决方案都能同等适用。
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如何才能增加收入和效率，在实现可盈利的销售增长的同时降低内部成本？ 这类问题在日常业务领域早已司空见惯，而主动管理收入、销售和盈利能力是很多企业面临的重大挑战。
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本章开始之前，我们先来做个小测验。测验非常简单，不用紧张。现在坐好了，花几分钟时间想一想顶级分析专家的身上有哪些最重要的特质。被我们称为分析专家的这种人，能够成功地驾驭大数据，有能力完成第7章里描述的那些复杂的分析工作。
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需求和一直以来征服新数据源的需求在很大程度上是一致的。然而，大数据的额外规模必须使用新的工具、技术、方法和流程。传统的分析方法已经不再适用于新的环境，我们有必要使用高级分析将商业界带入更高的层次。这就是这本书要讲的内容。
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当你开车路过一家餐厅的停车场时，你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐，这种体验是不是很棒？如果赌场老板把发牌人忘记付给你的20 美元亲自送还给你，你的心里是不是有点儿小激动？
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Teradata动态数据仓库私有云的扩展系统能力及价值
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物流行业解决方案——Teradata货运盈利能力决策工具
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物流行业解决方案——在价值基础上做决策
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物流行业解决方案——信息走上正轨
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用于计算各运输单元详细排放情况的数据仓库解决方案
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Teradata的盈利能力管理
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借助Teradata动态数据仓库私有云扩展您的系统
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通过云计算深挖分析价值
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数据仓库云计算模型
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Teradata的数据集市整合“四步法”
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面向数据仓库的混合存储技术
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由于数据仓库的目的是打破某一业务中所有信息孤岛，因而要把各个离散的数据（库）整合起来，让净化、完整的数据为业务决策和发展提供直接的指导和帮助。而要达到这一目的，企业的一把手必须重视，而且要亲自抓落实。大型行业/企业，如金融，电信等领域的数据仓库建设都是大型项目，因而在决定启动之前，必须慎重考虑，在这个过程中咨询是重要一环。上交所的数据仓库建设之所以成功，和前期路透集团（Reuters）所做的咨询密不可分。
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