數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用指南：數(shù)據(jù)倉庫與商務(wù)智能最佳實踐

譯者序
前言
作者簡介
第一部分 準備
第1章 數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能概述
1.1 商務(wù)智能概述
1.1.1 定義
1.1.2 商務(wù)智能的價值
1.1.3 剖析商務(wù)智能
1.1.4 商務(wù)智能的成功要素
1.1.5 商務(wù)智能的目標
1.1.6 BI用戶展現(xiàn)層
1.1.7 BI工具和架構(gòu)
1.1.8 全球化帶來的發(fā)展
1.2 數(shù)據(jù)倉庫概述
1.2.1 定義
1.2.2 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)
1.2.3 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
1.2.4 數(shù)據(jù)流術(shù)語
1.2.5 數(shù)據(jù)倉庫目標
1.2.6 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化策略
1.2.7 數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)
1.3 常見問題
1.3.1 當前系統(tǒng)是否足夠好
1.3.2 數(shù)據(jù)倉庫的價值
1.3.3 成本多高
1.3.4 時間多長
1.3.5 成功的因素
第2章 企業(yè)中的數(shù)據(jù)
2.1 企業(yè)資產(chǎn)
2.1.1 具有上下文的數(shù)據(jù)
2.1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量
2.1.3 數(shù)據(jù)字典
2.1.4 數(shù)據(jù)組件
2.2 組織數(shù)據(jù)
2.2.1 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化
2.2.2 數(shù)據(jù)模型
2.2.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)
2.3 競爭優(yōu)勢
2.3.1 構(gòu)建還是購買數(shù)據(jù)模型
2.3.2 指導業(yè)務(wù)
第3章 為什么創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫
3.1 平臺遷移
3.1.1 業(yè)務(wù)連續(xù)性
3.1.2 逆向工程
3.1.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量
3.1.4 并行環(huán)境
3.1.5 附加值
3.2 數(shù)據(jù)倉庫集中化
3.2.1 企業(yè)間并購
3.2.2 企業(yè)內(nèi)合并
3.2.3 集中式設(shè)計和局部使用
3.3 數(shù)據(jù)集市整合
3.4 新方案
3.5 新方案：動態(tài)報表
3.6 “Just Build It”模式
3.7 數(shù)據(jù)Floundation
3.8 不構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的原因
3.8.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量差
3.8.2 缺乏商業(yè)目標
3.8.3 缺乏管理層支持
3.8.4 目標不明確
3.8.5 當前系統(tǒng)足夠用
3.8.6 缺乏人才資源
3.8.7 環(huán)境不穩(wěn)定
3.8.8 成本太高
3.8.9 管理不善
第4章 數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能戰(zhàn)略
4.1 商務(wù)智能戰(zhàn)略
4.1.1 商業(yè)目標
4.1.2 商業(yè)用途
4.1.3 架構(gòu)概覽
4.2 數(shù)據(jù)倉庫戰(zhàn)略
4.2.1 用途
4.2.2 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
4.3 重點和成功
4.3.1 整個企業(yè)還是業(yè)務(wù)線
4.3.2 目標明確
4.3.3 成功：衡量的標準是什么
4.4 從何處著手
4.4.1 關(guān)于商務(wù)智能
4.4.2 關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫
4.5 如何開始
4.5.1 關(guān)于商務(wù)智能
4.5.2 關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫
4.6 項目階段化
4.7 需要多長時間（重新回顧）
4.8 興趣點
4.8.1 常見的失敗原因
4.8.2 基本原則
第5章 項目資源：角色和洞察力
5.1 關(guān)鍵點
5.1.1 項目團隊
5.1.2 資深專業(yè)知識
5.1.3 領(lǐng)導力
5.1.4 項目發(fā)起人
5.1.5 數(shù)據(jù)倉庫管理層
5.2 團隊結(jié)構(gòu)
5.2.1 管理層發(fā)起人
5.2.2 數(shù)據(jù)管家
5.2.3 基本資源
5.3 定期審查：進度審核
5.4 能力中心
第6章 項目總結(jié)概論
6.1 項目章程
6.2 項目范疇
6.3 工作說明書
第二部分 組件
第7章 商務(wù)智能：數(shù)據(jù)集市及其使用方式
7.1 為什么要對數(shù)據(jù)建模
7.1.1 數(shù)據(jù)模型的類型
7.1.2 數(shù)據(jù)設(shè)計
7.2 事實表
7.2.1 事實的類型
7.2.2 事實表的類型
7.2.3 衡量指標來源
7.2.4 事實表關(guān)鍵字
7.2.5 事實表粒度
7.2.6 事實表密度
7.2.7 無事實的事實表
7.3 維度表
7.3.1 維度還是指標
7.3.2 歷史表和日期表
7.3.3 維度表關(guān)鍵字
7.3.4 維度表的粒度
7.3.5 維度屬性的來源和價值
7.3.6 維度類型
7.3.7 級別和輔助表
7.3.8 個人信息表
7.3.9 維度數(shù)
7.4 規(guī)模
第8章 企業(yè)數(shù)據(jù)模型
8.1 數(shù)據(jù)模型概覽
8.2 構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)模型的目標
8.3 企業(yè)數(shù)據(jù)模型的好處
8.4 數(shù)據(jù)模型：從何處開始
8.5 完全自上而下的數(shù)據(jù)模型
8.5.1 主題領(lǐng)域模型
8.5.2 概念模型
8.5.3 實體關(guān)系模型
8.6 總線結(jié)構(gòu)
8.7 購買的數(shù)據(jù)模型
8.8 模型分析
8.8.1 數(shù)據(jù)組件
8.8.2 范化數(shù)據(jù)模型
8.8.3 超類和子類模型
8.8.4 在范化的數(shù)據(jù)模型中收集歷史信息
8.8.5 代理鍵
8.8.6 邏輯和物理數(shù)據(jù)模型
8.8.7 是否具備參照完整性
8.9 其他數(shù)據(jù)模型
8.9.1 輸入數(shù)據(jù)模型
8.9.2 臨時存儲數(shù)據(jù)模型
8.10 最后的思考
第9章 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)：組件
9.1 架構(gòu)概述
9.2 架構(gòu)師角色
9.2.1 解決方案架構(gòu)師
9.2.2 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師
9.2.3 技術(shù)架構(gòu)師
9.2.4 數(shù)據(jù)架構(gòu)師
9.2.5 ETL架構(gòu)師
9.2.6 BI架構(gòu)師
9.2.7 綜合
9.3 體系結(jié)構(gòu)分層
9.3.1 單層體系結(jié)構(gòu)
9.3.2 經(jīng)典的兩層體系結(jié)構(gòu)
9.3.3 高級的三層體系結(jié)構(gòu)
9.4 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
9.4.1 單獨的數(shù)據(jù)集市架構(gòu)
9.4.2 總線結(jié)構(gòu)
9.4.3 中央存儲庫架構(gòu)
9.4.4 聯(lián)合架構(gòu)
9.5 組件（分層）
9.5.1 數(shù)據(jù)源
9.5.2 數(shù)據(jù)生成
9.5.3 數(shù)據(jù)組織
9.5.4 數(shù)據(jù)分發(fā)
9.5.5 信息輸出
9.6 實現(xiàn)方式
9.6.1 數(shù)據(jù)設(shè)計和數(shù)據(jù)流
9.6.2 邏輯和物理模型
9.6.3 自上而下的方式
9.6.4 自下而上的方式
9.6.5 混合模式
9.7 捷徑
9.7.1 數(shù)據(jù)采集層
9.7.2 中央數(shù)據(jù)層
9.7.3 數(shù)據(jù)分發(fā)層
9.7.4 表現(xiàn)層
9.7.5 用戶展現(xiàn)層
9.7.6 方法論
9.7.7 現(xiàn)成的解決方案
第10章 ETL和數(shù)據(jù)質(zhì)量
10.1 架構(gòu)
10.1.1 數(shù)據(jù)獲取
10.1.2 數(shù)據(jù)分發(fā)
10.1.3 ETL映射
10.1.4 初始加載和增量加載
10.1.5 ETL、ELT和ETTL
10.1.6 并行操作
10.1.7 ETL功能角色
10.1.8 數(shù)據(jù)流圖
10.1.9 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)
10.2 數(shù)據(jù)源系統(tǒng)
10.2.1 沒有數(shù)據(jù)源
10.2.2 多個數(shù)據(jù)源
10.2.3 其他來源（結(jié)構(gòu)化輸入文件）
10.2.4 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
10.3 數(shù)據(jù)剖析
10.4 數(shù)據(jù)獲取
10.4.1 多個大文件
10.4.2 偽文件
10.4.3 故障預防策略
10.5 轉(zhuǎn)換和臨時數(shù)據(jù)存儲
10.5.1 準備工作
10.5.2 代理鍵
10.5.3 參照完整性
10.5.4 聚合、分析和匯總
10.5.5 編碼表
10.6 加載
10.6.1 是否加載歷史數(shù)據(jù)
10.6.2 插入、更新、插入或更新、刪除
10.6.3 數(shù)據(jù)獲取信息
10.6.4 加載調(diào)度
10.7 企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的臨時數(shù)據(jù)存儲和總線架構(gòu)的臨時數(shù)據(jù)存儲
10.8 數(shù)據(jù)分發(fā)
10.9 數(shù)據(jù)質(zhì)量
10.10 ETL工具
第11章 項目規(guī)劃和方法論
11.1 基礎(chǔ)
11.1.1 風險：逐步發(fā)展
11.1.2 風險：數(shù)據(jù)質(zhì)量
11.1.3 風險：資源
11.1.4 風險：成本
11.1.5 變更管理
11.1.6 最佳實踐
11.2 錯誤
11.3 項目規(guī)劃方法論
11.3.1 業(yè)務(wù)需求分析
11.3.2 戰(zhàn)略和規(guī)劃
11.3.3 解決方案綱要
11.3.4 設(shè)計
11.3.5 構(gòu)建
11.3.6 部署
11.3.7 使用
第三部分 構(gòu)建
第12章 工作場景
12.1 我們開始“烹飪”吧
12.2 自上而下
12.2.1 字典
12.2.2 集中式數(shù)據(jù)模型
12.2.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)
12.2.4 數(shù)據(jù)源
12.2.5 數(shù)據(jù)模型
12.2.6 數(shù)據(jù)庫
12.2.7 數(shù)據(jù)獲取
12.2.8 解決方案概述
12.3 自下而上
12.3.1 最終結(jié)果
12.3.2 字典
12.3.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)
12.3.4 一致性維度的管理
12.3.5 數(shù)據(jù)源
12.3.6 解決方案概述
12.4 混合式
12.4.1 起步工作
12.4.2 數(shù)據(jù)模型
12.4.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)
12.4.4 解決方案概述
12.5 歸并
12.6 沒有輸入：結(jié)構(gòu)化的輸入文件
12.7 集成的第二階段
12.8 更大的框架：企業(yè)信息架構(gòu)
第13章 數(shù)據(jù)監(jiān)理
13.1 什么是數(shù)據(jù)監(jiān)理
13.2 數(shù)據(jù)監(jiān)理的原因
13.3 企業(yè)結(jié)構(gòu)
13.4 驅(qū)動和啟動
13.5 數(shù)據(jù)監(jiān)理的主要方面
13.5.1 安全性和敏感性
13.5.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量
13.5.3 所有權(quán)
13.5.4 變更控制
13.6 數(shù)據(jù)監(jiān)理的準備工作
第14章 項目后評審
14.1 概述
14.2 項目評審
14.3 后續(xù)工作