The MicrosoftData Warehouse Toolkit

The MicrosoftData Warehouse Toolkit pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Wiley
作者:Joy Mundy
出品人:
页数:792
译者:
出版时间:2006-2-13
价格:452.00元
装帧:Paperback
isbn号码:9780471267157
丛书系列:
图书标签:
  • 数据仓库
  • 商业智能
  • Microsoft
  • SQL Server
  • 数据建模
  • ETL
  • Kimball
  • 维度建模
  • 分析
  • 数据库
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

This groundbreaking book is the first in the Kimball Toolkit series to be product-specific. Microsoft’s BI toolset has undergone significant changes in the SQL Server 2005 development cycle. SQL Server 2005 is the first viable, full-functioned data warehouse and business intelligence platform to be offered at a price that will make data warehousing and business intelligence available to a broad set of organizations. This book is meant to offer practical techniques to guide those organizations through the myriad of challenges to true success as measured by contribution to business value. Building a data warehousing and business intelligence system is a complex business and engineering effort. While there are significant technical challenges to overcome in successfully deploying a data warehouse, the authors find that the most common reason for data warehouse project failure is insufficient focus on the business users and business problems. In an effort to help people gain success, this book takes the proven Business Dimensional Lifecycle approach first described in best selling The Data Warehouse Lifecycle Toolkit and applies it to the Microsoft SQL Server 2005 tool set. Beginning with a thorough description of how to gather business requirements, the book then works through the details of creating the target dimensional model, setting up the data warehouse infrastructure, creating the relational atomic database, creating the analysis services databases, designing and building the standard report set, implementing security, dealing with metadata, managing ongoing maintenance and growing the DW/BI system. All of these steps tie back to the business requirements. Each chapter describes the practical steps in the context of the SQL Server 2005 platform. Intended Audience The target audience for this book is the IT department or service provider (consultant) who is: Planning a small to mid-range data warehouse project; Evaluating or planning to use Microsoft technologies as the primary or exclusive data warehouse server technology; Familiar with the general concepts of data warehousing and business intelligence. The book will be directed primarily at the project leader and the warehouse developers, although everyone involved with a data warehouse project will find the book useful. Some of the book’s content will be more technical than the typical project leader will need; other chapters and sections will focus on business issues that are interesting to a database administrator or programmer as guiding information. The book is focused on the mass market, where the volume of data in a single application or data mart is less than 500 GB of raw data. While the book does discuss issues around handling larger warehouses in the Microsoft environment, it is not exclusively, or even primarily, concerned with the unusual challenges of extremely large datasets. About the Authors JOY MUNDY has focused on data warehousing and business intelligence since the early 1990s, specializing in business requirements analysis, dimensional modeling, and business intelligence systems architecture. Joy co-founded InfoDynamics LLC, a data warehouse consulting firm, then joined Microsoft WebTV to develop closed-loop analytic applications and a packaged data warehouse. Before returning to consulting with the Kimball Group in 2004, Joy worked in Microsoft SQL Server product development, managing a team that developed the best practices for building business intelligence systems on the Microsoft platform. Joy began her career as a business analyst in banking and finance. She graduated from Tufts University with a BA in Economics, and from Stanford with an MS in Engineering Economic Systems. WARREN THORNTHWAITE has been building data warehousing and business intelligence systems since 1980. Warren worked at Metaphor for eight years, where he managed the consulting organization and implemented many major data warehouse systems. After Metaphor, Warren managed the enterprise-wide data warehouse development at Stanford University. He then co-founded InfoDynamics LLC, a data warehouse consulting firm, with his co-author, Joy Mundy. Warren joined up with WebTV to help build a world class, multi-terabyte customer focused data warehouse before returning to consulting with the Kimball Group. In addition to designing data warehouses for a range of industries, Warren speaks at major industry conferences and for leading vendors, and is a long-time instructor for Kimball University. Warren holds an MBA in Decision Sciences from the University of Pennsylvania's Wharton School, and a BA in Communications Studies from the University of Michigan. RALPH KIMBALL, PH.D., has been a leading visionary in the data warehouse industry since 1982 and is one of today's most internationally well-known authors, speakers, consultants, and teachers on data warehousing. He writes the "Data Warehouse Architect" column for Intelligent Enterprise (formerly DBMS) magazine.

精选数据管理与业务智能实践指南 探索企业数据架构、高级分析技术与战略规划的深度解析 本书是一部面向数据架构师、商业智能(BI)专业人士、数据科学家以及IT决策者的综合性实践手册,它摒弃了特定厂商工具的桎梏,专注于阐述构建现代、高效、可扩展的企业数据环境的通用原理、最佳实践和前沿技术。全书深入剖析了如何将原始、分散的数据转化为驱动业务决策的战略资产,涵盖了从数据治理到高级分析应用的完整生命周期。 第一部分:现代数据生态系统的基石与战略规划 本部分奠定了理解复杂数据环境的基础,重点关注战略规划、数据治理的必要性以及数据仓库(Data Warehouse, DW)概念的演进。 1. 数据战略与业务对齐: 我们首先探讨了如何将数据管理战略与企业的核心业务目标紧密结合。成功的企业数据项目并非技术驱动,而是业务需求驱动。本章详细阐述了需求收集的方法论,如何识别关键绩效指标(KPIs)与驱动因素(KPI Drivers),并将其转化为可执行的数据模型蓝图。我们将分析制定数据路线图(Data Roadmap)的步骤,包括短期(Quick Wins)与长期(Strategic Vision)目标的平衡,以及如何争取高层管理者的持续支持。 2. 数据治理、质量与合规性框架: 在数据爆炸的时代,有效的数据治理是保障数据价值和降低风险的关键。本章深入探讨了构建健全数据治理框架的要素,包括数据所有权(Data Ownership)、角色与职责(Roles and Responsibilities)、元数据管理(Metadata Management)的实践应用。我们详细介绍了数据质量(Data Quality, DQ)的维度(准确性、完整性、一致性、时效性等)及其度量方法。此外,针对日益严格的全球数据法规(如GDPR、CCPA等),本书提供了构建合规性数据环境的实用指南,强调了数据生命周期中的隐私保护和安全控制措施。 3. 数据存储范式的演进与选择: 传统的数据仓库正在与新兴的数据湖(Data Lake)、数据湖仓一体(Data Lakehouse)架构相互融合。本章全面比较了关系型数据库、列式存储、NoSQL数据库、内存数据库以及分布式文件系统在不同数据工作负载中的适用性。我们将分析选择合适基础架构的决策矩阵,包括成本效益分析(TCO)、可扩展性需求、数据访问模式(OLTP vs. OLAP)以及对半结构化和非结构化数据的支持能力。 第二部分:数据建模的艺术与工程实现 本部分是本书的核心,聚焦于将业务需求转化为高效、可维护的数据模型,并详细介绍了数据集成(ETL/ELT)的工程实践。 4. 维度建模的深入解析(超越Kimball): 维度建模仍然是构建企业级分析系统的黄金标准。本书超越基础的星型和雪花模型介绍,重点探讨了更复杂的建模技术,如: 缓慢变化维度(SCD)的高级处理: 针对类型2和类型3 SCD的复杂场景(如多属性同时变化、历史快照的有效性管理)。 事实表的精细化设计: 区分事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表的设计原则和适用场景。 关联性(Junk)维度与角色扮演维度: 如何有效地使用这些工具来简化查询逻辑并减少维度表数量。 事实的粒度管理: 确定和维护分析所需的最细粒度(Grain)的挑战与解决方案。 5. 建模的敏捷化与数据网格(Data Mesh)概念: 随着数据需求的快速变化,静态的建模方法面临挑战。本章引入了敏捷数据建模(Agile Data Modeling)的实践,强调迭代开发和持续反馈。更重要的是,我们探讨了数据网格这一分布式、去中心化的数据架构范式,分析了如何在其背景下实现领域驱动的数据产品设计和治理,以及它对传统集中式数据仓库带来的颠覆性思考。 6. 现代数据集成:从ETL到ELT的转变: 数据集成技术栈正在经历范式转移。本章详细对比了传统的提取-转换-加载(ETL)流程与基于云平台和现代数据仓库的提取-加载-转换(ELT)流程的优劣。 数据管道(Data Pipeline)的构建: 涵盖数据捕获(Change Data Capture, CDC)技术、增量加载策略、数据转换逻辑的实现(使用SQL、Python/Pandas等)。 数据质量检查的嵌入: 探讨如何在数据管道的不同阶段(提取后、加载前、转换中)植入自动化质量验证点,确保“干净”数据进入分析层。 操作化与监控: 介绍数据管道的编排工具(如Apache Airflow或替代方案)的使用,以及如何建立SLA监控和失败重试机制。 第三部分:数据服务的交付与高级分析赋能 本部分关注如何有效地向业务用户和数据科学家交付数据产品,并探讨数据服务层(Data Serving Layer)的设计。 7. 数据服务层与语义建模: 分析层(Presentation Layer)的设计直接影响用户体验和查询性能。本章专注于构建高性能的数据服务层,可以是数据集市(Data Marts)、聚合表或虚拟化视图。我们讨论了如何设计面向特定业务部门的语义模型,以屏蔽底层物理模型的复杂性。关键讨论点包括预聚合(Pre-aggregation)策略、缓存机制的设计,以及确保BI工具连接的效率和一致性。 8. 实时数据流与事件驱动架构: 对于需要即时洞察的场景,批处理已无法满足需求。本章转向实时数据处理技术,重点关注流处理平台(如Kafka或类似的消息队列系统)的应用。我们将分析如何设计事件采集、流式转换和实时物化视图的架构,以支持实时仪表板和操作性BI。 9. 数据科学与分析环境的集成: 现代数据平台必须支持数据科学家的工作流程。本书阐述了如何将结构化和非结构化数据安全、高效地暴露给机器学习(ML)模型训练环境。这包括特征工程(Feature Engineering)的组织、特征存储(Feature Store)的概念及其在生产环境中的作用,以及如何将训练好的模型结果反馈回数据仓库进行衡量和决策优化。 第四部分:平台运营、性能优化与未来趋势 最后一部分关注于数据平台的持续健康运行、性能调优的深入技巧以及对未来数据技术的展望。 10. 性能调优的工程艺术: 即使拥有优秀的数据模型,不当的查询或资源配置也会导致性能瓶颈。本章提供了一套系统性的性能调优方法论: 查询优化: 深入分析查询执行计划,理解索引策略(B-Tree, Bitmap, 排序键/分区键)的选择对查询速度的影响。 物理存储优化: 讨论数据分区(Partitioning)策略、数据排序(Clustering/Sorting)技术在不同存储引擎上的实际效果。 资源管理: 如何在共享环境中配置工作负载管理(WLM)队列,以平衡BI报告、数据加载和Ad-hoc查询的资源需求。 11. 云数据平台的弹性伸缩与成本管理: 迁移或构建在云端的数据平台需要新的运营思维。本章聚焦于如何利用云的弹性特性实现成本效益最大化,包括自动伸缩的触发条件、计算与存储分离带来的架构优势、以及监控资源利用率以避免不必要的开支。 12. 数据治理的未来展望:自动化与AI的融合: 展望未来,本书探讨了人工智能和自动化技术如何进一步提升数据管理效率,例如利用ML进行自动数据分类、元数据标签的自动生成、异常数据检测的自动化,以及基于AI的查询优化建议,从而实现更智能、更具自我修复能力的数据平台。 全书内容聚焦于概念的深度理解、跨平台技术的通用原则,以及在复杂企业环境中实现数据价值的实操方法,旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的指南,以应对当前及未来数据管理带来的所有挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

我曾向好几位刚入行的数据分析师推荐过这本书,但其中有一位反馈说,他觉得书里对“非结构化数据处理”和“高级时间序列分析”的部分写得不够深入。我想说,这是典型的“想一本书做所有事”的期待。这本书的定位非常明确:它是一本关于“微软数据仓库”的“工具箱”,核心是结构化数据(关系型数据库、OLAP立方体)的构建和维护。对于那些前沿的、需要大量机器学习模型预测、文本挖掘或图像分析的业务场景,这本书确实没有花笔墨去详述如何将这些“野蛮生长”的数据纳入到传统的星型模式中去进行高效查询。例如,如果你的业务核心是社交媒体情感分析,你需要处理大量的JSON或文本数据流,这本书提供的ETL方法可能过于偏重于批处理和预定义结构。它不会教你如何用Python和Pandas进行复杂的数据清洗和特征工程,也不会深入讲解如何使用Azure Data Factory (ADF) 来编排跨越多种数据源的复杂管道。因此,如果你的数据仓库项目注定要成为一个“混合体”,需要大量整合非关系型数据和实时流数据,那么这本书需要作为你的主要参考书之一,但你必须辅以更侧重于大数据平台和流处理技术的专业书籍来补全技能树的另一半。它精通于它所定义的领域,但在这个广阔的领域之外,它会适时地停下脚步。

评分

坦白地说,这本书最大的“遗憾”或者说局限性,可能就是它对“云”的着墨相对较少。当我们现在谈论数据仓库时,AWS Redshift、Google BigQuery以及Azure Synapse Analytics这些现代云数据仓库解决方案几乎是绕不开的话题。而这本书,虽然名字带有“Microsoft”字样,但其核心关注点更偏向于本地部署的SQL Server和传统的SSIS/SSAS架构。它确实提到了Azure的一些概念,但更多的像是对新平台的简单介绍,而非深入的实践指南。对于一个希望立即构建一个基于Azure Databricks或Synapse的现代云数据湖屋的读者来说,这本书提供的“工具箱”可能需要进行大量的本地化改造和迁移。你仍然需要这本书提供的基础建模知识——因为底层逻辑是不变的——但构建和部署的脚本和技术栈需要完全重写以适应云环境的弹性伸缩和成本模型。因此,这本书更像是一部“坚实的基础乐高积木手册”,它教会你如何搭建一个完美的结构,但如果你想把这个结构搬到完全不同的“土地”(比如云端),你还需要额外学习一些关于土地改造和新材料使用的知识。它为经典架构提供了无懈可击的蓝图,但在快速迭代的云架构时代,这份蓝图可能需要“云计算”滤镜进行二次渲染。

评分

说实话,如果你是一个已经身处数据领域多年,对Ralph Kimball和Bill Inmon的理论烂熟于心,并且每天都在和大型企业级数据湖、Spark集群打交道的资深架构师,那么这本书可能会让你觉得有些“朴素”。它聚焦于微软生态系统内部的解决方案,对于那些已经在云原生、实时数据流处理方面有深度投入的团队来说,其提供的解决方案的“前沿性”可能略显不足。它的优势在于“稳定”和“易于集成”,而非“颠覆性创新”。举个例子,书中详细阐述了如何利用SQL Server Reporting Services (SSRS) 进行固定的报表生成,这在如今很多企业依然是刚需,但对于习惯了Power BI的动态交互式仪表板的现代分析师来说,可能会觉得步骤繁琐。不过,换个角度看,对于那些预算有限、需要在一个相对封闭但功能强大的企业内部环境中快速搭建起一个可靠的数据中台的中小企业,这本书的价值就凸显出来了。它提供了一条清晰、低风险的路径,利用已经广泛部署的微软基础设施,实现数据资产的集中管理和分析。它的内容是扎实的、经过时间考验的,虽然不是最时髦的,但绝对是最可靠的基石之一。它像一本老派的瑞士军刀,虽然没有激光切割功能,但螺丝刀、钳子、开瓶器,样样都好用。

评分

这本书简直是为数据仓库新手量身定做的指南,我当初拿到它的时候,手里还捧着好几本其他的数据仓库入门读物,但说实话,那些书要么过于理论化,要么就是罗列了一堆枯燥的术语,真正能上手操作的步骤少得可怜。然而,翻开这本《The Microsoft Data Warehouse Toolkit》,我立刻感受到了一种清晰、务实的风格。作者似乎非常理解初学者在面对微软技术栈时的那种既兴奋又茫然的心情。它没有一开始就扔出复杂的范式理论,而是从最基础的业务理解入手,一步步引导你构建一个能够实际运行的数据仓库模型。特别是书中对SQL Server Analysis Services (SSAS) 和SQL Server Integration Services (SSIS) 的讲解,简直是教科书级别的。他们没有仅仅停留在API调用层面,而是深入剖析了性能调优的关键点,比如如何合理地设计维度和事实表,以及在ETL过程中如何处理数据质量问题。我记得有一次,我为一个报表项目卡住了,数据量一大报表就崩溃,我按照书里介绍的一种基于星型模式的聚合策略进行优化,效果立竿见影。这本书的价值就在于,它把微软庞大工具集中的“工具”转化成了“可以解决实际问题的利器”,而不是堆砌在硬盘里吃灰的软件安装包。它提供的不仅仅是知识,更是一种解决问题的思维框架,让我从一个只会写简单查询的初级分析师,成长为一个能主导小型数据仓库项目的工程师。

评分

这本书的排版和案例的代入感,是我个人非常欣赏的一点。很多技术书籍的作者似乎忘了,读者是人,不是机器。他们可以把最新的技术名词排列组合,但如果缺乏一个引人入胜的故事线或者一个贴近现实的业务场景,知识点就很难被吸收。这本书在这方面做得非常到位,它似乎是围绕着一个虚拟的零售企业展开,从最初的业务需求访谈,到数据源的梳理,再到最终报表的交付,全程都有详细的“剧本”。例如,在讲解如何处理“客户流失”这个业务指标时,它不是简单地给出一个复杂的T-SQL查询,而是先解释了为什么这个指标对零售商重要,然后才展示了如何在SSAS立方体中设计相应的度量值和层次结构。这种叙事方式极大地降低了理解复杂数据建模概念的门槛。我发现自己不再是机械地复制粘贴代码,而是真正开始思考“如果我是这个零售商的数据架构师,我会如何设计我的数据?” 此外,书中对于代码和截图的清晰度把握得非常好,大段的XML配置或者复杂的DAX表达式都有清晰的注释和分块展示,这在深夜调试代码时,简直是救命稻草,避免了因为一个遗漏的括号而导致的数小时的抓狂。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有