基本信息
- 原书名：Business Intelligence：A Managerial Approach
- 原出版社： Pearson Education
- 作者： (美)Efraim Turban Ramesh Sharda Dursun Delen David King
- 译者： 秦秋莉 姚家奕 王英
- 丛书名： 计算机科学丛书
- 出版社：机械工业出版社
- ISBN：9787111367277
- 上架时间：2012-2-8
- 出版日期：2012 年2月
- 开本：16开
- 页码：213
- 版次：2-1
- 所属分类：计算机 > 电子商务与计算机文化 > 综合
教材
【插图】
内容简介
作译者
Efraim Turban（工商管理硕士、博士，加利福尼亚大学伯克利分校）是夏威夷大学太平洋管理信息系统研究院的访问学者，他曾经任职于多所大学，包括：香港城市大学、里海大学、佛罗里达国际大学、加利福尼亚州立大学长滩分校、东伊利诺伊大学，以及南加利福尼亚大学。Turban博士在一流学术期刊上发了100多篇学术论文，例如《Management Science》、《MIS Quarterly》、《Decision Support Systems》。他还出版了20本书，包括：《Electronic Commerce：A Management Perspective》，《Information Technology for Management》。他还是世界各地许多公司的咨询师。Turban博士目前的研究领域是基于Web的决策支持系统、智能代理在电子商务系统中的使用，以及全球电子商务的协同问题。
Ramesh Sharda（工商管理硕士、博士，美国威斯康星大学麦迪逊分校）是信息系统研究所（the Institute for Research in Information Systems,IRIS）的所长，康菲石油公司技术管理主席，俄克拉荷马州立大学（Oklahoman State University,OSU）西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的杰出贡献教授。Ramesh Sharada博士在许多学术期刊上发表了100多篇与他的研究相关的论文，这些期刊包括：《Management Science》、《Information Systems Research》、《Decision Support Systems》、《INFORMS Tournal on Computing》、《Production Operations Management》、《Tournal of Management Information Systems》、《Interface》等。他是信息系统协会决策支持系统和知识管理特殊团体（SIGDSS）的共同创办人。Sharada博士服务于多个编辑委员会，包括《INFORMS Tournal on Computing》、《Decision Support Systems》、《ACM Transactions on Management Information Systems》。他还是《Annals of Operations Research》的编辑，施普林格（Springer）集成信息系统系列和操作研究计算机科学界面丛书的编辑。他目前的研究兴趣是决策支持系统、协同应用、信息过载管理技术。他为许多组织进行咨询，并且在国际执行教育项目进行讲学。Sharada博士也是iTradeFair.com的共同创办人，这是一家运营虚拟交易的公司。
Dursun Delen（博士，俄克拉荷马州立大学）是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的副教授。他在2001任命为俄克拉荷马州立大学助理教授之前，他在得克萨斯州大学城的基于知识的系统公司工作，作为研究员工作了5年。期间，他领导了一系列与决策支持和其他信息系统相关的研究项目，资金是由联邦机构资助的，如：美国国防部（DoD）、美国国家航空和宇宙航行局（NASA）、美国国家标准技术研究所（NIST）、美国能源部（DOE）。他的研究成果发表在许多一流学术期刊上，包括：《Decision Support Systems》、《Communications of the ACM》、《Computers and Operations Research》、《Computers in Industry》、《Journal of Production Operations Management》、《Artificial Intelligence in Medicine》、《Expert Systems with Applications》等。最近他和David Olson教授出版了一本有关高级数据挖掘技术的书。他是《International Tournal of RF Technologies:Research and Applications》期刊的副主编，他还是《Journal of Information Technologies》、《International Tournal of Intelligent Information Technologies》、《Tournal of Emerging Technologies in Web Intelligence》、《International Tournational Tournal of Service Sciences》的编委会成员。他的研究和教学兴趣是决策支持系统、数据和文本挖掘、知识管理、商务智能，以及企业建模。
Dave King（博士）具有25年主持决策支持开发、性能管理、企业系统软件的经验。目前，他是位于亚利桑那州斯科茨代尔市的JDA软件公司新产品开发部的副部长。他在Comshare公司作为首席信息官和产品开发部高级副部长工作了几年后，于2004年加入JDA。King博士发表了许多论文和书籍，他是《Electronic Commerce:A Managerial Perspective》（Prentice Hall）一书的合作者。他还服务于许多工业咨询委员会和大学董事会，包括乔治亚大学的管理信息系统咨询委员会和亚利桑那州立大学专家政治咨询委员会。
Ramesh Sharda（工商管理硕士、博士，美国威斯康星大学麦迪逊分校）是信息系统研究所（the Institute for Research in Information Systems,IRIS）的所长，康菲石油公司技术管理主席，俄克拉荷马州立大学（Oklahoman State University,OSU）西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的杰出贡献教授。Ramesh Sharada博士在许多学术期刊上发表了100多篇与他的研究相关的论文，这些期刊包括：《Management Science》、《Information Systems Research》、《Decision Support Systems》、《INFORMS Tournal on Computing》、《Production Operations Management》、《Tournal of Management Information Systems》、《Interface》等。他是信息系统协会决策支持系统和知识管理特殊团体（SIGDSS）的共同创办人。Sharada博士服务于多个编辑委员会，包括《INFORMS Tournal on Computing》、《Decision Support Systems》、《ACM Transactions on Management Information Systems》。他还是《Annals of Operations Research》的编辑，施普林格（Springer）集成信息系统系列和操作研究计算机科学界面丛书的编辑。他目前的研究兴趣是决策支持系统、协同应用、信息过载管理技术。他为许多组织进行咨询，并且在国际执行教育项目进行讲学。Sharada博士也是iTradeFair.com的共同创办人，这是一家运营虚拟交易的公司。
Dursun Delen（博士，俄克拉荷马州立大学）是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的副教授。他在2001任命为俄克拉荷马州立大学助理教授之前，他在得克萨斯州大学城的基于知识的系统公司工作，作为研究员工作了5年。期间，他领导了一系列与决策支持和其他信息系统相关的研究项目，资金是由联邦机构资助的，如：美国国防部（DoD）、美国国家航空和宇宙航行局（NASA）、美国国家标准技术研究所（NIST）、美国能源部（DOE）。他的研究成果发表在许多一流学术期刊上，包括：《Decision Support Systems》、《Communications of the ACM》、《Computers and Operations Research》、《Computers in Industry》、《Journal of Production Operations Management》、《Artificial Intelligence in Medicine》、《Expert Systems with Applications》等。最近他和David Olson教授出版了一本有关高级数据挖掘技术的书。他是《International Tournal of RF Technologies:Research and Applications》期刊的副主编，他还是《Journal of Information Technologies》、《International Tournal of Intelligent Information Technologies》、《Tournal of Emerging Technologies in Web Intelligence》、《International Tournational Tournal of Service Sciences》的编委会成员。他的研究和教学兴趣是决策支持系统、数据和文本挖掘、知识管理、商务智能，以及企业建模。
Dave King（博士）具有25年主持决策支持开发、性能管理、企业系统软件的经验。目前，他是位于亚利桑那州斯科茨代尔市的JDA软件公司新产品开发部的副部长。他在Comshare公司作为首席信息官和产品开发部高级副部长工作了几年后，于2004年加入JDA。King博士发表了许多论文和书籍，他是《Electronic Commerce:A Managerial Perspective》（Prentice Hall）一书的合作者。他还服务于许多工业咨询委员会和大学董事会，包括乔治亚大学的管理信息系统咨询委员会和亚利桑那州立大学专家政治咨询委员会。
目录
《商务智能：管理视角(第2版)》
出版者的话
译者序
前言
作者简介
第1章 商务智能简介1
开篇场景：Norfolk Southern利用商务智能进行决策支持获取成功1
1.1 变化的商务环境和计算机化的决策支持3
1.2 商务智能框架4
1.2.1 BI的定义5
1.2.2 BI的历史5
1.2.3 BI的架构6
1.2.4 BI的形式8
1.2.5 BI的好处8
1.2.6 事件驱动预警10
1.3 智能创造和使用与商务智能治理11
1.3.1 智能创造和使用的循环过程11
1.3.2 智能与窃取12
1.4 交易处理和分析处理12
1.5 成功的BI实施13
出版者的话
译者序
前言
作者简介
第1章 商务智能简介1
开篇场景：Norfolk Southern利用商务智能进行决策支持获取成功1
1.1 变化的商务环境和计算机化的决策支持3
1.2 商务智能框架4
1.2.1 BI的定义5
1.2.2 BI的历史5
1.2.3 BI的架构6
1.2.4 BI的形式8
1.2.5 BI的好处8
1.2.6 事件驱动预警10
1.3 智能创造和使用与商务智能治理11
1.3.1 智能创造和使用的循环过程11
1.3.2 智能与窃取12
1.4 交易处理和分析处理12
1.5 成功的BI实施13
译者序
商务智能是一门新兴的边缘学科，近年来引起了学术界和产业界的广泛关注。商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能的出现是一个渐进、复杂的演进过程，而且仍处在发展中。20世纪90年代后期，商务智能出现了突飞猛进的发展，越来越多的企业提出了他们对商务智能的需求，把商务智能作为帮助企业达到经营目标的一种有效手段。计算机界很多著名公司已经认识到商务智能巨大的发展潜力，纷纷加入到商务智能研究和软件开发的行列。商务智能技术已从决策支持系统开始，经历了数据仓库、联机分析、数据挖掘的发展，最后到达了可视化信息技术阶段。2010年，从全球范围来看，商务智能领域并购不断，商务智能市场已经超过ERP和CRM市场成为最具增长潜力的领域。从中国市场来看，商务智能已经度过了一个从知到行，从概念到实践的阶段。当前金融业、电信业、零售业、服务业都在广泛地应用各种类型的商业智能工具，体验到了数据分析、报告、挖掘的力量，在经营分析、客户选择、绩效管理、运行预警方面得到很大的帮助。
本书作者是具有多年在IT相关领域的学术界和产业界工作的博士和专家，不仅承担了很多相关领域研究项目，在国际学术一流期刊发表了大量的学术论文，而且具有在跨国公司从事咨询工作的经验，因此可以从全方位角度向读者介绍商务智能的技术，展现如何从管理的视角去理解商务智能。
正如本书作者所言，本书可作为商务智能课程的教材，也可作为管理信息系统简介或商务战略的教材，同时还可以作为MBA技术管理课程的补充读物，或者是注重管理视角的管理科学和管理信息系统项目的教材。另一个目标是向实践管理者提供商务智能、知识管理、数据挖掘和其他智能系统的基础和应用。
本书第2版较第1版有了很大的改动，内容更加丰富、形式更加新颖、资料更加全面，同时配有生动及时的网站，相信可以满足广大读者的要求。
本书第2版包括6章。第1章和第6章，目录、前言和术语，由北京交通大学秦秋莉博士、副教授负责翻译；第2章、第3章和第5章由北京交通大学姚家奕副教授负责翻译；第4章由北京交通大学王英老师负责翻译。全书的译文由秦秋莉负责统一定稿。
感谢机械工业出版社的编辑们，是他们的远见使得本书能够尽快与读者见面。
需要特别指出的是，2010年我接手了本书的翻译工作。当时正值我将以访问学者身份前往美国亚利桑那大学ELLER商学院管理信息系统系人工智能实验室（AI LAB）访学交流之际。通过这一年的访学过程，我更好地理解了数据挖掘和商务智能，对翻译本教材具有很大的帮助。特别是Chen Hsinchun教授的AI LAB实验室研究课题和他教授的“数据挖掘”课程资料，Sudan Ram教授的“商务智能”课程，Paulo Goes教授的“商务智能中的数据挖掘”课程，Zhu Zhang助理教授的“数据挖掘与网络控制”课程，对我深入了解数据挖掘和商务智能提供了很大的帮助，在此表示诚挚的感谢。
由于译者水平有限，译文中的错误和不当之处，敬请读者朋友指正。意见请发往qlqin@sohu.com，我们将不胜感激。
希望读者喜欢这本译著，希望这本译著有助于进一步推动我国的商务智能研究与应用的深入开展。
秦秋莉
2011年11月于美国亚利桑那大学人工智能实验室AI LAB
商务智能的出现是一个渐进、复杂的演进过程，而且仍处在发展中。20世纪90年代后期，商务智能出现了突飞猛进的发展，越来越多的企业提出了他们对商务智能的需求，把商务智能作为帮助企业达到经营目标的一种有效手段。计算机界很多著名公司已经认识到商务智能巨大的发展潜力，纷纷加入到商务智能研究和软件开发的行列。商务智能技术已从决策支持系统开始，经历了数据仓库、联机分析、数据挖掘的发展，最后到达了可视化信息技术阶段。2010年，从全球范围来看，商务智能领域并购不断，商务智能市场已经超过ERP和CRM市场成为最具增长潜力的领域。从中国市场来看，商务智能已经度过了一个从知到行，从概念到实践的阶段。当前金融业、电信业、零售业、服务业都在广泛地应用各种类型的商业智能工具，体验到了数据分析、报告、挖掘的力量，在经营分析、客户选择、绩效管理、运行预警方面得到很大的帮助。
本书作者是具有多年在IT相关领域的学术界和产业界工作的博士和专家，不仅承担了很多相关领域研究项目，在国际学术一流期刊发表了大量的学术论文，而且具有在跨国公司从事咨询工作的经验，因此可以从全方位角度向读者介绍商务智能的技术，展现如何从管理的视角去理解商务智能。
正如本书作者所言，本书可作为商务智能课程的教材，也可作为管理信息系统简介或商务战略的教材，同时还可以作为MBA技术管理课程的补充读物，或者是注重管理视角的管理科学和管理信息系统项目的教材。另一个目标是向实践管理者提供商务智能、知识管理、数据挖掘和其他智能系统的基础和应用。
本书第2版较第1版有了很大的改动，内容更加丰富、形式更加新颖、资料更加全面，同时配有生动及时的网站，相信可以满足广大读者的要求。
本书第2版包括6章。第1章和第6章，目录、前言和术语，由北京交通大学秦秋莉博士、副教授负责翻译；第2章、第3章和第5章由北京交通大学姚家奕副教授负责翻译；第4章由北京交通大学王英老师负责翻译。全书的译文由秦秋莉负责统一定稿。
感谢机械工业出版社的编辑们，是他们的远见使得本书能够尽快与读者见面。
需要特别指出的是，2010年我接手了本书的翻译工作。当时正值我将以访问学者身份前往美国亚利桑那大学ELLER商学院管理信息系统系人工智能实验室（AI LAB）访学交流之际。通过这一年的访学过程，我更好地理解了数据挖掘和商务智能，对翻译本教材具有很大的帮助。特别是Chen Hsinchun教授的AI LAB实验室研究课题和他教授的“数据挖掘”课程资料，Sudan Ram教授的“商务智能”课程，Paulo Goes教授的“商务智能中的数据挖掘”课程，Zhu Zhang助理教授的“数据挖掘与网络控制”课程，对我深入了解数据挖掘和商务智能提供了很大的帮助，在此表示诚挚的感谢。
由于译者水平有限，译文中的错误和不当之处，敬请读者朋友指正。意见请发往qlqin@sohu.com，我们将不胜感激。
希望读者喜欢这本译著，希望这本译著有助于进一步推动我国的商务智能研究与应用的深入开展。
秦秋莉
2011年11月于美国亚利桑那大学人工智能实验室AI LAB
前言
基于计算机的决策支持的应用越来越广泛。许多公司，比如IBM、Oracle和Microsoft正在建立基于分析的组织单元，以便商业运作更加灵活有效。越来越多的懂计算机和网络的决策者使用更多的计算机工具来支持他们的工作。同时，消费者和组织在交互的过程中产生着不计其数的数据。这些数据存储能够用来开发和提升适当的产品、服务，促进消费者消费，优化组织内的运作。
本书的目的就是向读者介绍商务智能技术。在一些圈子里，商务智能（Business Intelligence,BI）也称为商务分析（business analytic）。我们不加区别地使用这两个术语。本书介绍了这些系统构建和使用中的基本技术和方式。
第2版的改进主要集中在3个领域：数据挖掘、文本和Web挖掘、实施和新技术。这一版尽管有这么多的变化，但仍然保留了综合性和用户友好性，这使得本书在市场上占据领先地位，最终呈现给读者最准确及时的知识，而这在别的教科书上是没有的。
第2版更新了什么
第2版增加了许多最新的内容，删掉了过时的内容。以下是几个重要的变化：
全部修订或新增的章节。第5章（彻底进行了修订）以全面但易懂的方式研究了2个最流行的商业分析工具。这章提供了很多应用案例，使得主题有趣并且吸引读者。第6章是新增加的，这章调查了几个新的现象，这些现象正在或有可能改变商务技术和实践，它们分别是：无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）、云计算、社交网络、Web 2.0、虚拟世界等。商务智能实施的重要主题和面向需求的计算战略也增加到了这一章中，同时第6章还更新了计算机化的决策支持对个人、组织和社会的影响。
流线型覆盖。我们通过删除在线的格式文本来缩短教材篇幅，但是我们仍然保留了大量通用的内容。我们通过网站及时提供最新的内容和一些链接。另外，减少了每一章参考文献的数量。而且，我们对第1章中商务智能的介绍性的报道和数据挖掘实现了流水线式，这种综述形式能够让学生在学期开始提前准备如何以一个学术项目的方式进行学习和思考（指导老师可能也需要）。我们还删除了本章网上已有的内容并且合并了一些内容。
新的作者团队。与上一版相比，本书增加了一名作者，还有一名作者的角色扩充了。前一版作者（Turban、Sharda、Aronson和King）构建了很好的内容，Ramesh Sharda和Dursun Delen主要修订这一版。Ramesh和Dursun主要工作在决策支持系统和数据挖掘领域，他们具有相关的行业和研究经验。
新的幻灯片图形。尽管印刷版本中图形保留了以前版本中的内容，但是新内容中增加了新的图，所有的图都重新画成了彩色，并且可以从在线图库中获得，用于幻灯片演示。
更新及时的网站。本书的使用者能够进入网站，网站包括与本书主题相关的新故事、软件、学习指南，甚至还包括YouTube的视频。
重新修订和更新的内容。所有的章节都有新的开篇场景和结束案例，这些都是基于最近的真实应用故事和事件。除此之外，更新了贯穿本书的应用案例，包括最近的一个特殊技术/模型应用的例子。新的网站链接也增加到本书中。本书删掉了许多旧产品的链接和参考文献。最后，许多章节都有新的练习、网络练习、讨论题等。
第2版其他特殊改动归纳如下：
第1章包括新的开篇故事和结尾案例，以及整章内流线型的材料。
第2章包括数据仓库的新材料，包括大量的在线分析处理（Online Analytical Processing,OLAP）和多维数据模型。一款改编的可亲自动手的MicroStrategy软件演示也加入了本书。除此之外，我们还将架构和实施问题部分实现了流水线型结构。最后，还加入了数据仓库的未来部分。
第3章是以上一版多个章节为基础合并而成的。除了更新的开篇场景、结束案例以及整篇的讨论这种流水线型结构，还包括了新的关键绩效指标（Key Performance Indicator,KPI）和运营指标、精益六西格玛、数据可视化、业务流程管理架构等部分。
第4章采用体现标准的数据挖掘项目流程的方法，全面深度地展现数据挖掘的内容。与上一版相应的章节相比，本章重新撰写，使得读者更加容易使用和获得数据挖掘的信息。特别是延伸了文本和Web挖掘（有专门的章节），更重要的是扩展了数据挖掘的方法和方法论。本章还详细地描述了人工神经网络和它们在管理决策方面的使用，重点详细地描述了最流行的人工神经网络架构，阐述了它们在不同决策类型问题中使用的差别。这一章还加入了人工神经网络模型灵敏度分析的解释。
第5章和第6章是新增章节。
我们保留了许多上一版不错的内容并更新了相关的内容，这些内容概括如下：
Teradata 大学网络（TUN）的连接。许多章节都包括TUN的连接（teradatauniversitynetwork.com）。Teradata网站（Teradata学生网站TSN，teradatastudent：network.com）主要包括了学生的作业。登录TSN网站允许学生阅读案例，观看网站研讨会，回答问题，查询资料等。
减少穿插的小板块，组织结构更合理。小板块减少了50%以上，重要素材合并到正文中。现在只有两个小板块：应用案例和技术前沿。
本书的目的就是向读者介绍商务智能技术。在一些圈子里，商务智能（Business Intelligence,BI）也称为商务分析（business analytic）。我们不加区别地使用这两个术语。本书介绍了这些系统构建和使用中的基本技术和方式。
第2版的改进主要集中在3个领域：数据挖掘、文本和Web挖掘、实施和新技术。这一版尽管有这么多的变化，但仍然保留了综合性和用户友好性，这使得本书在市场上占据领先地位，最终呈现给读者最准确及时的知识，而这在别的教科书上是没有的。
第2版更新了什么
第2版增加了许多最新的内容，删掉了过时的内容。以下是几个重要的变化：
全部修订或新增的章节。第5章（彻底进行了修订）以全面但易懂的方式研究了2个最流行的商业分析工具。这章提供了很多应用案例，使得主题有趣并且吸引读者。第6章是新增加的，这章调查了几个新的现象，这些现象正在或有可能改变商务技术和实践，它们分别是：无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）、云计算、社交网络、Web 2.0、虚拟世界等。商务智能实施的重要主题和面向需求的计算战略也增加到了这一章中，同时第6章还更新了计算机化的决策支持对个人、组织和社会的影响。
流线型覆盖。我们通过删除在线的格式文本来缩短教材篇幅，但是我们仍然保留了大量通用的内容。我们通过网站及时提供最新的内容和一些链接。另外，减少了每一章参考文献的数量。而且，我们对第1章中商务智能的介绍性的报道和数据挖掘实现了流水线式，这种综述形式能够让学生在学期开始提前准备如何以一个学术项目的方式进行学习和思考（指导老师可能也需要）。我们还删除了本章网上已有的内容并且合并了一些内容。
新的作者团队。与上一版相比，本书增加了一名作者，还有一名作者的角色扩充了。前一版作者（Turban、Sharda、Aronson和King）构建了很好的内容，Ramesh Sharda和Dursun Delen主要修订这一版。Ramesh和Dursun主要工作在决策支持系统和数据挖掘领域，他们具有相关的行业和研究经验。
新的幻灯片图形。尽管印刷版本中图形保留了以前版本中的内容，但是新内容中增加了新的图，所有的图都重新画成了彩色，并且可以从在线图库中获得，用于幻灯片演示。
更新及时的网站。本书的使用者能够进入网站，网站包括与本书主题相关的新故事、软件、学习指南，甚至还包括YouTube的视频。
重新修订和更新的内容。所有的章节都有新的开篇场景和结束案例，这些都是基于最近的真实应用故事和事件。除此之外，更新了贯穿本书的应用案例，包括最近的一个特殊技术/模型应用的例子。新的网站链接也增加到本书中。本书删掉了许多旧产品的链接和参考文献。最后，许多章节都有新的练习、网络练习、讨论题等。
第2版其他特殊改动归纳如下：
第1章包括新的开篇故事和结尾案例，以及整章内流线型的材料。
第2章包括数据仓库的新材料，包括大量的在线分析处理（Online Analytical Processing,OLAP）和多维数据模型。一款改编的可亲自动手的MicroStrategy软件演示也加入了本书。除此之外，我们还将架构和实施问题部分实现了流水线型结构。最后，还加入了数据仓库的未来部分。
第3章是以上一版多个章节为基础合并而成的。除了更新的开篇场景、结束案例以及整篇的讨论这种流水线型结构，还包括了新的关键绩效指标（Key Performance Indicator,KPI）和运营指标、精益六西格玛、数据可视化、业务流程管理架构等部分。
第4章采用体现标准的数据挖掘项目流程的方法，全面深度地展现数据挖掘的内容。与上一版相应的章节相比，本章重新撰写，使得读者更加容易使用和获得数据挖掘的信息。特别是延伸了文本和Web挖掘（有专门的章节），更重要的是扩展了数据挖掘的方法和方法论。本章还详细地描述了人工神经网络和它们在管理决策方面的使用，重点详细地描述了最流行的人工神经网络架构，阐述了它们在不同决策类型问题中使用的差别。这一章还加入了人工神经网络模型灵敏度分析的解释。
第5章和第6章是新增章节。
我们保留了许多上一版不错的内容并更新了相关的内容，这些内容概括如下：
Teradata 大学网络（TUN）的连接。许多章节都包括TUN的连接（teradatauniversitynetwork.com）。Teradata网站（Teradata学生网站TSN，teradatastudent：network.com）主要包括了学生的作业。登录TSN网站允许学生阅读案例，观看网站研讨会，回答问题，查询资料等。
减少穿插的小板块，组织结构更合理。小板块减少了50%以上，重要素材合并到正文中。现在只有两个小板块：应用案例和技术前沿。
