數據倉庫設計

內容概要

本書全面論述了設計和建立高效、可持續(xù)發(fā)展且可擴展的數據倉庫的方法，重點論述了建立各種數據模型的方法。主要內容包括業(yè)務智能環(huán)境和數據模型的概念、數據模型分類、數據模型的開發(fā)步驟、各種數據的建模方法、數擾倉庫的優(yōu)化與擴展、數據模型的維護、關系型解決方案的部署，多維體系結構與企業(yè)信息工廠的比較等。    本書主要面向數據倉庫的設計者和構建者以及數據倉庫技術研究人員，同時也適全對數據倉庫技術和企業(yè)信息化建設感興趣的其他讀者閱讀。

作者簡介

Claudia lmhoff Intelligent Solutions公司(www.IntelSos.com)r的總裁和創(chuàng)始人。該公司是CRM（客戶關系管理）及業(yè)務智能技術和策略方面的權威咨詢公司。Claudia lmhoff博士是一位受歡迎的演說家和國際上公認的專家，擔任許多企業(yè)，大學和尖羰技術公司在該領域的咨詢顧問

書籍目錄

第一部分 基本概念  第1章	緒論    1.1 業(yè)務智能概述    1.2 什么是數據倉庫      1.2.1 數據倉庫的作用和用途      1.2.2 企業(yè)信息工廠    1.3 數據倉庫的多用途性      1.3.1 支持的數據集市類型      1.3.2 支持的BI技術類型    1.4 可維護的數據倉庫環(huán)境的特點    1.5 數據倉庫數據模型      1.5.1 非冗余性      1.5.2 穩(wěn)定性      1.5.3 一致性      1.5.4 最終數據使用方面的靈活性      1.5.5 Coss和Date前提    1.6 建立數據集市的效果    1.7 小結  第2章	關系的基本概念    2.1 為什么需要數據模型    2.2 關系數據模型的建模對象      2.2.1 主題      2.2.2 實體      2.2.3 元素或屬性      2.2.4 聯(lián)系    2.3 數據模型的類型      2.3.1 主題域模型      2.3.2 業(yè)務數據模型      2.3.3 系統(tǒng)模型      2.3.4 技術模型    2.4 關系數據建模指南      2.4.1 指導方針與最合適的做法      2.4.2 規(guī)范化    2.5 關系數據模型的規(guī)范化      2.5.1 第1范式      2.5.2 第2范式      2.5.3 第3范式      2.5.4 其他規(guī)范化級別    2.6 小結第二部分 模型開發(fā)  第3章	理解業(yè)務模型    3.1 業(yè)務場景    3.2 主題域模型      3.2.1 關于特定行業(yè)的考慮      3.2.2 主題域模型開發(fā)過程      3.2.3 Zenith汽車公司的主題域模型    3.3 業(yè)務數據模型    3.4 小結 第4章	模型開發(fā)    4.1 文法學      4.1.1 步驟1：選擇感興趣的數據      4.1.2 步驟2：在鍵中增加時間      4.1.3 步驟3：增加派生數據      4.1.4 步驟4：確定粒度級別      4.1.5 步驟5：匯總數據      4.1.6 步驟6：合并實體      4.1.7 步驟7：建立數組      4.1.8 步驟8：分離數據    4.2 小結  第5章	鍵的建立和維護  第6章	日歷建模  第7章	層次樹建模  第8章	事務建模  第9章	數據他庫優(yōu)化第三部分 操作和管理  第10章	對業(yè)務變化的適應  第11章	模型維護  第12章	關系型解決方案的部署  第13章	 數據倉庫設計方法學比較  術語表  參考文獻

編輯推薦

　　《數據倉庫設計》主要面向數據倉庫的設計者和構建者以及數據倉庫技術研究人員，同時也適全對數據倉庫技術和企業(yè)信息化建設感興趣的其他讀者閱讀。

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