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數據倉庫與商業智能寶典 版權信息
- ISBN：9787302475798
- 條形碼：9787302475798 ; 978-7-302-47579-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據倉庫與商業智能寶典 本書特色
作為數據倉庫和商業智能（DW/BI）行業中有影響力的領軍人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范圍內的認可和尊重，他們在《數據倉庫與商業智能寶典（第1版）》中確立了行業標準。現在，在《數據倉庫與商業智能寶典（第2版）成功設計、部署和維護DW/BI系統》中已經更新了65篇DesignTip和白皮書，從而匯集了DW/BI技術創新前沿的著作。
從項目規劃和需求收集，到維度建模、ETL和BI應用，《數據倉庫與商業智能寶典（第2版）：成功設計、部署和維護DW/BI系統》涵蓋了你在數據倉庫和商業智能中將會遇到的所有內容。這些無與倫比的文章提供了成功地設計、部署和維護DW/BI系統的重要建議。
啟動DW/BI項目和收集需求的注意事項
集成式企業數據倉庫的**要素，其中包括總線架構和矩陣
事實表的粒度性和三種基本類型
漸變維度技術 作為數據倉庫和商業智能（DW/BI）行業中有影響力的領軍人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范圍內的認可和尊重，他們在《數據倉庫與商業智能寶典（第1版）》中確立了行業標準，F在，在《數據倉庫與商業智能寶典（第2版）成功設計、部署和維護DW/BI系統》中已經更新了65篇DesignTip和白皮書，從而匯集了DW/BI技術創新前沿的著作。
從項目規劃和需求收集，到維度建模、ETL和BI應用，《數據倉庫與商業智能寶典（第2版）：成功設計、部署和維護DW/BI系統》涵蓋了你在數據倉庫和商業智能中將會遇到的所有內容。這些無與倫比的文章提供了成功地設計、部署和維護DW/BI系統的重要建議。
啟動DW/BI項目和收集需求的注意事項
集成式企業數據倉庫的**要素，其中包括總線架構和矩陣
事實表的粒度性和三種基本類型
漸變維度技術
星型模式、外支架和橋接表
維度建模高級模式
提取、轉換和加載（ETL）子系統與數據質量
BI應用實踐
大數據注意事項
無論你正以何種身份參與數據倉庫或商業智能項目，這本可輕易參考和*近更新的寶典可謂無價之寶。
數據倉庫與商業智能寶典 內容簡介
本書內容包括：讀本概覽；深入研究之前；項目/程序規劃；需求定義；數據架構；維度建；A；維度建模任務和職責；事實表核心概念；維度表核心概念；更多的維度模式和注意事項；后臺ETL和數據質量；技術架構注意事項；前臺商業智能應用程序；維護和發展的注意事項等。
數據倉庫與商業智能寶典 目錄
第1章 讀本概覽
1．1 抑制住立即開始編碼的沖動
1．2 設置邊界
1．3 數據爭奪
1．4 流言終結者
1．5 劃分數據世界
1．6 集成式企業數據倉庫的必要步驟
1．6．1 集成式EDW會交付什么
1．6．2 集成的終極試金石
1．6．3 組織挑戰
1．6．4 -致化維度和事實
1．6．5 使用總線矩陣與管理層交流
1．6．6 管理集成式EDW的主干
1．6．7 維度管理器
1．6．8 事實提供者
1．6．9 配置商業智能（BI）工具
1．6．10 連帶責任
1．7 鉆取以尋求原因
1．8 漸變維度
1．8．1 漸變維度的三種原生類型
1．8．2 高級漸變維度
1．9 通過維度評價BI工具
1．10 事實表
1．10．1 忠實于粒度
1．10．2 從*低的可能粒度進行構建
1．10．3 三類事實表
1．11 開發利用事實表
1．11．1 前端：聚合導航
1．11．2 前端：鉆取不同的粒度
1．11．3 前端：將約束暴露給不同的業務過程
1．11．4 后端：事實表代理鍵
第2章 深入研究之前
2．1 RalphKimball和施樂帕克研究中心（XeroxPARC）
2．2 數據庫市場分化
2．3 提出超市概念（Kimball經典）
2．3．1 危機規劃
2．3．2 具有架構的數據集市
2，3．3 -致化維度的重要性
2．3．4 設計一致化維度
2．3．5 做出承諾
2．3．6 允許的一致化維度變體
2．3．7 建立標準事實定義
2．3．8 粒度的重要性
2．3．9 更高級別的數據集市
2．3．10 解決煙囪問題
2．3．11 不需要一致化維度的情形
2，3．12 清晰視角
2．4 數據倉庫的全新需求
2．5 應對全新需求
2．5．1 數據集市和維度建模
2．5．2 將數據集市插入數據倉庫總線架構中
2．6 挑起事端
2．7 設計約束和不可避免的現實
2．7．1 設計約束
2，7．2 不可避免的現實
2．7．3 擺脫困境
2．8 兩個強有力的觀點
2．8．1 分離系統
2．8．2 對稱的星型結構和多維數據集
2．8．3 巨大的回報
2．8．4 我們已經取得了什么成果
2．9 數據倉庫就餐體驗（Kimball經典）
2．9．1 廚房
2．9．2 就餐區
2．10 用于更艱難問題的更簡單方法
2．10．1 增量集成
2．10．2 遞增的數據質量
2．11 擴展數據倉庫的邊界
……
第3章 項目／程序規劃
第4章 需求定義
第5章 數據架構
第6章 維度建；A
第7章 維度建模任務和職責
第8章 事實表核心概念
第9章 維度表核心概念
第10章 更多的維度模式和注意事項
第11章 后臺ETL和數據質量
第12章 技術架構注意事項
第13章 前臺商業智能應用程序
第14章 維護和發展的注意事項
第15章 *后的思考
1．1 抑制住立即開始編碼的沖動
1．2 設置邊界
1．3 數據爭奪
1．4 流言終結者
1．5 劃分數據世界
1．6 集成式企業數據倉庫的必要步驟
1．6．1 集成式EDW會交付什么
1．6．2 集成的終極試金石
1．6．3 組織挑戰
1．6．4 -致化維度和事實
1．6．5 使用總線矩陣與管理層交流
1．6．6 管理集成式EDW的主干
1．6．7 維度管理器
1．6．8 事實提供者
1．6．9 配置商業智能（BI）工具
1．6．10 連帶責任
1．7 鉆取以尋求原因
1．8 漸變維度
1．8．1 漸變維度的三種原生類型
1．8．2 高級漸變維度
1．9 通過維度評價BI工具
1．10 事實表
1．10．1 忠實于粒度
1．10．2 從*低的可能粒度進行構建
1．10．3 三類事實表
1．11 開發利用事實表
1．11．1 前端：聚合導航
1．11．2 前端：鉆取不同的粒度
1．11．3 前端：將約束暴露給不同的業務過程
1．11．4 后端：事實表代理鍵
第2章 深入研究之前
2．1 RalphKimball和施樂帕克研究中心（XeroxPARC）
2．2 數據庫市場分化
2．3 提出超市概念（Kimball經典）
2．3．1 危機規劃
2．3．2 具有架構的數據集市
2，3．3 -致化維度的重要性
2．3．4 設計一致化維度
2．3．5 做出承諾
2．3．6 允許的一致化維度變體
2．3．7 建立標準事實定義
2．3．8 粒度的重要性
2．3．9 更高級別的數據集市
2．3．10 解決煙囪問題
2．3．11 不需要一致化維度的情形
2，3．12 清晰視角
2．4 數據倉庫的全新需求
2．5 應對全新需求
2．5．1 數據集市和維度建模
2．5．2 將數據集市插入數據倉庫總線架構中
2．6 挑起事端
2．7 設計約束和不可避免的現實
2．7．1 設計約束
2，7．2 不可避免的現實
2．7．3 擺脫困境
2．8 兩個強有力的觀點
2．8．1 分離系統
2．8．2 對稱的星型結構和多維數據集
2．8．3 巨大的回報
2．8．4 我們已經取得了什么成果
2．9 數據倉庫就餐體驗（Kimball經典）
2．9．1 廚房
2．9．2 就餐區
2．10 用于更艱難問題的更簡單方法
2．10．1 增量集成
2．10．2 遞增的數據質量
2．11 擴展數據倉庫的邊界
……
第3章 項目／程序規劃
第4章 需求定義
第5章 數據架構
第6章 維度建；A
第7章 維度建模任務和職責
第8章 事實表核心概念
第9章 維度表核心概念
第10章 更多的維度模式和注意事項
第11章 后臺ETL和數據質量
第12章 技術架構注意事項
第13章 前臺商業智能應用程序
第14章 維護和發展的注意事項
第15章 *后的思考
展開全部
數據倉庫與商業智能寶典 作者簡介
Ralph Kimball，博士，自1982年以來，一直是數據倉庫和商業智能行業的思想開拓者。自1996年以來，TheData Warehouse Toolkit系列書籍一直是受讀者歡迎的暢銷書。 Margy Ross，Kimball集團總裁，她與RalphKimball合作撰寫了5本工具箱系列書籍。她關注數據倉庫和商業智能已有30多年的歷史。
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