第1章 數據倉庫、商業智能及維度建模初步 1
1.1 數據獲取與數據分析的區彆 1
1.2 數據倉庫與商業智能的目標 2
1.3 維度建模簡介 5
1.3.1 星型模式與OLAP多維數據庫 6
1.3.2 用於度量的事實錶 7
1.3.3 用於描述環境的維度錶 9
1.3.4 星型模式中維度與事實的連接 11
1.4 Kimball的DW/BI架構 14
1.4.1 操作型源係統 14
1.4.2 獲取-轉換-加載(ETL)係統 14
1.4.3 用於支持商業智能決策的展現區 16
1.4.4 商業智能應用 17
1.4.5 以餐廳為例描述Kimball架構 17
1.5 其他DW/BI架構 19
1.5.1 獨立數據集市架構 19
1.5.2 輻射狀企業信息工廠Inmon架構 20
1.5.3 混閤輻射狀架構與Kimball架構 22
1.6 維度建模神話 22
1.6.1 神話1：維度模型僅包含匯總數據 23
1.6.2 神話2：維度模型是部門級而不是企業級的 23
1.6.3 神話3：維度模型是不可擴展的 23
1.6.4 神話4：維度模型僅用於預測 23
1.6.5 神話5：維度模型不能被集成 24
1.7 考慮使用維度模型的更多理由 24
1.8 本章小結 25
第2章 Kimball維度建模技術概述 27
2.1 基本概念 27
2.1.1 收集業務需求與數據實現 27
2.1.2 協作維度建模研討 27
2.1.3 4步驟維度設計過程 28
2.1.4 業務過程 28
2.1.5 粒度 28
2.1.6 描述環境的維度 28
2.1.7 用於度量的事實 29
2.1.8 星型模式與OLAP多維數據庫 29
2.1.9 方便地擴展到維度模型 29
2.2 事實錶技術基礎 29
2.2.1 事實錶結構 29
2.2.2 可加、半可加、不可加事實 29
2.2.3 事實錶中的空值 30
2.2.4 一緻性事實 30
2.2.5 事務事實錶 30
2.2.6 周期快照事實錶 30
2.2.7 纍積快照事實錶 30
2.2.8 無事實的事實錶 31
2.2.9 聚集事實錶或OLAP多維數據庫 31
2.2.10 閤並事實錶 31
2.3 維度錶技術基礎 31
2.3.1 維度錶結構 31
2.3.2 維度代理鍵 32
2.3.3 自然鍵、持久鍵和超自然鍵 32
2.3.4 下鑽 32
2.3.5 退化維度 32
2.3.6 非規範化扁平維度 32
2.3.7 多層次維度 32
2.3.8 文檔屬性的標識與指示器 33
2.3.9 維度錶中的空值屬性 33
2.3.10 日曆日期維度 33
2.3.11 扮演角色的維度 33
2.3.12 雜項維度 33
2.3.13 雪花維度 33
2.3.14 支架維度 34
2.4 使用一緻性維度集成 34
2.4.1 一緻性維度 34
2.4.2 縮減維度 34
2.4.3 跨錶鑽取 34
2.4.4 價值鏈 34
2.4.5 企業數據倉庫總綫架構 35
2.4.6 企業數據倉庫總綫矩陣 35
2.4.7 總綫矩陣實現細節 35
2.4.8 機會/利益相關方矩陣 35
2.5 處理緩慢變化維度屬性 35
2.5.1 類型0：原樣保留 35
2.5.2 類型1：重寫 35
2.5.3 類型2：增加新行 36
2.5.4 類型3：增加新屬性 36
2.5.5 類型4：增加微型維度 36
2.5.6 類型5：增加微型維度及類型1支架 36
2.5.7 類型6：增加類型1屬性到類型2維度 36
2.5.8 類型7：雙類型1和類型2維度 36
2.6 處理維度層次關係 37
2.6.1 固定深度位置的層次 37
2.6.2 輕微參差不齊/可變深度層次 37
2.6.3 具有層次橋接錶的參差不齊/可變深度層次 37
2.6.4 具有路徑字符屬性的可變深度層次 37
2.7 高級事實錶技術 37
2.7.1 事實錶代理鍵 37
2.7.2 蜈蚣事實錶 38
2.7.3 屬性或事實的數字值 38
2.7.4 日誌/持續時間事實 38
2.7.5 頭/行事實錶 38
2.7.6 分配的事實 38
2.7.7 利用分配建立利潤與損失事實錶 38
2.7.8 多種貨幣事實 39
2.7.9 多種度量事實單位 39
2.7.10 年-日事實 39
2.7.11 多遍SQL以避免事實錶間的連接 39
2.7.12 針對事實錶的時間跟蹤 39
2.7.13 遲到的事實 40
2.8 高級維度技術 40
2.8.1 維度錶連接 40
2.8.2 多值維度與橋接錶 40
2.8.3 隨時間變化的多值橋接錶 40
2.8.4 標簽的時間序列行為 40
2.8.5 行為研究分組 40
2.8.6 聚集事實作為維度屬性 41
2.8.7 動態值範圍 41
2.8.8 文本注釋維度 41
2.8.9 多時區 41
2.8.10 度量類型維度 41
2.8.11 步驟維度 41
2.8.12 熱交換維度 42
2.8.13 抽象通用維度 42
2.8.14 審計維度 42
2.8.15 最後産生的維度 42
2.9 特殊目的模式 42
2.9.1 異構産品的超類與子類模式 43
2.9.2 實時事實錶 43
2.9.3 錯誤事件模式 43
第3章 零售業務 45
3.1 維度模型設計的4步過程 46
3.1.1 第1步：選擇業務過程 46
3.1.2 第2步：聲明粒度 46
3.1.3 第3步：確定維度 47
3.1.4 第4步：確定事實 47
3.2 零售業務案例研究 47
3.2.1 第1步：選擇業務過程 49
3.2.2 第2步：聲明粒度 49
3.2.3 第3步：確定維度 50
3.2.4 第4步：確定事實 50
3.3 維度錶設計細節 53
3.3.1 日期維度 53
3.3.2 産品維度 56
3.3.3 商店維度 59
3.3.4 促銷維度 60
3.3.5 其他零售業維度 62
3.3.6 事務號碼的退化維度 63
3.4 實際的銷售模式 63
3.5 零售模式的擴展能力 64
3.6 無事實的事實錶 65
3.7 維度與事實錶鍵 66
3.7.1 維度錶代理鍵 66
3.7.2 維度中自然和持久的超自然鍵 68
3.7.3 退化維度的代理鍵 68
3.7.4 日期維度的智能鍵 68
3.7.5 事實錶的代理鍵 69
3.8 抵製規範化的衝動 70
3.8.1 具有規範化維度的雪花模式 70
3.8.2 支架錶 72
3.8.3 包含大量維度的蜈蚣事實錶 72
3.9 本章小結 74
第4章 庫存 75
4.1 價值鏈簡介 75
4.2 庫存模型 76
4.2.1 庫存周期快照 76
4.2.2 庫存事務 79
4.2.3 庫存纍積快照 80
4.3 事實錶類型 81
4.3.1 事務事實錶 81
4.3.2 周期快照事實錶 82
4.3.3 纍積快照事實錶 82
4.3.4 輔助事實錶類型 83
4.4 價值鏈集成 83
4.5 企業數據倉庫總綫架構 84
4.5.1 理解總綫架構 84
4.5.2 企業數據倉庫總綫矩陣 85
4.6 一緻性維度 89
4.6.1 多事實錶鑽取 89
4.6.2 相同的一緻性維度 89
4.6.3 包含屬性子集的縮減上捲一緻性維度 90
4.6.4 包含行子集的縮減一緻性維度 91
4.6.5 總綫矩陣的縮減一緻性維度 91
4.6.6 有限一緻性 92
4.6.7 數據治理與管理的重要性 92
4.6.8 一緻性維度與敏捷開發 94
4.7 一緻性事實 94
4.8 本章小結 95
第5章 采購 97
5.1 采購案例研究 97
5.2 采購事務與總綫矩陣 98
5.2.1 單一事務事實錶與多事務事實錶 98
5.2.2 輔助采購快照 101
5.3 緩慢變化維度(SCD)基礎 101
5.3.1 類型0：保留原始值 102
5.3.2 類型1：重寫 102
5.3.3 類型2：增加新行 104
5.3.4 類型3：增加新屬性 106
5.3.5 類型4：增加微型維度 108
5.4 混閤緩慢變化維度技術 110
5.4.1 類型5：微型維度與類型1支架錶 110
5.4.2 類型6：將類型1屬性增加到類型2維度 111
5.4.3 類型7：雙重類型1與類型2維度 112
5.5 緩慢變化維度總結 113
5.6 本章小結 114
第6章 訂單管理 115
6.1 訂單管理總綫矩陣 116
6.2 訂單事務 116
6.2.1 事實錶規範化 117
6.2.2 維度角色扮演 117
6.2.3 重新審視産品維度 119
6.2.4 客戶維度 120
6.2.5 交易維度 122
6.2.6 針對訂單號的退化維度 123
6.2.7 雜項維度 124
6.2.8 應該避免的錶頭/明細模式 125
6.2.9 多幣種 126
6.2.10 不同粒度的事務事實 128
6.2.11 另外一種需要避免的錶頭/明細模式 129
6.3 發票事務 130
6.3.1 作為事實、維度或兩者兼顧的服務級性能 131
6.3.2 利潤與損益事實 131
6.3.3 審計維度 133
6.4 用於訂單整個流水綫的纍積快照 134
6.4.1 延遲計算 136
6.4.2 多種度量單位 137
6.4.3 超越後視鏡 138
6.5 本章小結 138
第7章 會計 139
7.1 會計案例研究與總綫矩陣 139
7.2 總賬數據 141
7.2.1 總賬周期快照 141
7.2.2 會計科目錶 141
7.2.3 結賬 141
7.2.4 年度-日期事實 143
7.2.5 再次討論多幣種問題 143
7.2.6 總賬日記賬事務 143
7.2.7 多種財務會計日曆 144
7.2.8 多級彆層次下鑽 145
7.2.9 財務報錶 145
7.3 預算編製過程 146
7.4 維度屬性層次 148
7.4.1 固定深度的位置層次 148
7.4.2 具有輕微不整齊的可變深度層次 149
7.4.3 不整齊可變深度層次 149
7.4.4 不規則層次中的共享所有權 152
7.4.5 隨時間變化的不規則層次 153
7.4.6 修改不規則層次 153
7.4.7 其他不規則層次的建模方法 154
7.4.8 應用於不規則層次的橋接錶方法的優點 156
7.5 閤並事實錶 156
7.6 OLAP角色及分析方案包 157
7.7 本章小結 158
第8章 客戶關係管理 159
8.1 客戶關係管理概述 160
8.2 客戶維度屬性 162
8.2.1 名字與地址的語法分析 162
8.2.2 國際姓名和地址的考慮 164
8.2.3 客戶為中心的日期 165
8.2.4 作為維度屬性的聚集事實 166
8.2.5 分段屬性與記分 166
8.2.6 包含類型2維度變化的計算 169
8.2.7 低粒度屬性集閤的支架錶 169
8.2.8 客戶層次的考慮 170
8.3 應用於多值維度的橋接錶 171
8.3.1 稀疏屬性的橋接錶 172
8.3.2 應用於客戶多種聯係方式的橋接錶 173
8.4 復雜的客戶行為 173
8.4.1 客戶隊列的行為研究分組 173
8.4.2 連續行為的步驟維度 175
8.4.3 時間範圍事實錶 176
8.4.4 使用滿意度指標標記事實錶 177
8.4.5 使用異常情景指標標記事實錶 178
8.5 客戶數據集成方法 178
8.5.1 建立單一客戶維度的主數據管理 179
8.5.2 多客戶維度的局部一緻性 180
8.5.3 避免對應事實錶的連接 180
8.6 低延遲的實現檢查 181
8.7 本章小結 182
第9章 人力資源管理 183
9.1 雇員檔案跟蹤 183
9.1.1 精確的有效和失效時間範圍 184
9.1.2 維度變化原因跟蹤 185
9.1.3 作為類型2屬性或事實事件的檔案變化 185
9.2 雇員總數周期快照 186
9.3 人力資源過程的總綫矩陣 187
9.4 分析解決方案軟件包與數據模型 188
9.5 遞歸式雇員層次 189
9.5.1 針對嵌入式經理主鍵變化的跟蹤 190
9.5.2 上鑽或下鑽管理層次 190
9.6 多值技能關鍵字屬性 191
9.6.1 技能關鍵字橋接錶 191
9.6.2 技能關鍵字文本字符串 192
9.7 調查問捲數據 193
9.8 本章小結 194
第10章 金融服務 195
10.1 銀行案例研究與總綫矩陣 195
10.2 分類維度以避免齣現維度太少的情況 196
10.2.1 傢庭維度 199
10.2.2 多值維度與權重因子 199
10.2.3 再談微型維度 200
10.2.4 在橋接錶中增加微型維度 202
10.2.5 動態值範圍事實 202
10.3 異構産品的超類和子類模式 203
10.4 熱可交換維度 205
10.5 本章小結 205
第11章 電信 207
11.1 電信業案例研究與總綫矩陣 207
11.2 設計評審的一般性考慮 209
11.2.1 業務需求與實際可用資源的權衡 209
11.2.2 關注業務過程 209
11.2.3 粒度 210
11.2.4 統一的事實錶粒度 210
11.2.5 維度的粒度和層次 210
11.2.6 日期維度 211
11.2.7 退化維度 211
11.2.8 代理鍵 212
11.2.9 維度解碼與描述符 212
11.2.10 一緻的承諾 212
11.3 設計評審指導 212
11.4 草案設計訓練的討論 214
11.5 重新建模已存在的數據結構 215
11.6 地理位置維度 216
11.7 本章小結 216
第12章 交通運輸 217
12.1 航空案例研究與總綫矩陣 217
12.1.1 多種事實錶粒度 218
12.1.2 連接區段形成旅程 220
12.1.3 相關事實錶 221
12.2 擴展至其他行業 221
12.2.1 貨物托運人 221
12.2.2 旅行服務 222
12.3 相關維度閤並 222
12.3.1 服務類彆 223
12.3.2 始發地與目的地 224
12.4 更多有關日期和時間的考慮 225
12.4.1 用作支架錶的特定國傢日曆 225
12.4.2 多時區的日期和時間 226
12.5 本地化概要 226
12.6 本章小結 227
第13章 教育 229
13.1 大學案例研究與總綫矩陣 229
13.2 纍積快照事實錶 231
13.2.1 申請流水綫 231
13.2.2 科研資助項目流水綫 232
13.3 無事實的事實錶 232
13.3.1 招生事件 233
13.3.2 課程注冊 233
13.3.3 設施使用 235
13.3.4 學生考勤 236
13.4 更多關於教育分析的情況 237
13.5 本章小結 237
第14章 醫療衛生 239
14.1 醫療衛生案例研究與總綫矩陣 239
14.2 報銷單據與支付 241
14.2.1 日期維度角色扮演 243
14.2.2 多值診斷 243
14.2.3 收費的超類與子類 245
14.3 電子醫療記錄 246
14.3.1 度量稀疏事實的類型維度 246
14.3.2 自由文本注釋 247
14.3.3 圖像 247
14.4 設施/設備的庫存利用 247
14.5 處理可追溯的變化 248
14.6 本章小結 248
第15章 電子商務 249
15.1 點擊流源數據 249
15.2 點擊流維度模型 252
15.2.1 網頁維度 252
15.2.2 事件維度 253
15.2.3 會話維度 254
15.2.4 推薦維度 254
15.2.5 點擊流會話事實錶 255
15.2.6 點擊流網頁事件事實錶 256
15.2.7 步驟維度 258
15.2.8 聚集點擊流事實錶 258
15.2.9 Google Analytics(GA) 259
15.3 將點擊流集成到Web零售商總綫矩陣中 259
15.4 包含Web的跨渠道贏利能力 261
15.5 本章小結 263
第16章 保險業務 265
16.1 保險案例研究 266
16.1.1 保險業價值鏈 266
16.1.2 總綫矩陣草案 267
16.2 保單事務 268
16.2.1 維度角色扮演 268
16.2.2 緩慢變化維度 268
16.2.3 針對大型和快速變化維度的微型維度 269
16.2.4 多值維度屬性 269
16.2.5 作為事實或維度的數值屬性 270
16.2.6 退化維度 270
16.2.7 低粒度維度錶 270
16.2.8 審計維度 270
16.2.9 保單事務事實錶 270
16.2.10 異構的超類和子類産品 271
16.2.11 輔助保險纍積快照 272
16.3 保費周期快照 272
16.3.1 一緻性維度 272
16.3.2 一緻性事實 273
16.3.3 預付事實 273
16.3.4 再談異構超類與子類 273
16.3.5 再談多值維度 274
16.4 更多保險案例研究背景 274
16.4.1 更新保險行業總綫矩陣 275
16.4.2 總綫矩陣實現細節 275
16.5 索賠事務 277
16.6 索賠纍積快照 278
16.6.1 復雜工作流的纍積快照 279
16.6.2 時間範圍纍積快照 279
16.6.3 周期而不是纍積快照 280
16.7 保單/索賠閤並的周期快照 280
16.8 無事實的意外事件 280
16.9 需要避免的常見維度建模錯誤 281
16.9.1 錯誤10：在事實錶中放入文本屬性 281
16.9.2 錯誤9：限製使用冗長的描述符以節省空間 281
16.9.3 錯誤8：將層次劃分為多個維度 282
16.9.4 錯誤7：忽略對維度變化進行跟蹤的需要 282
16.9.5 錯誤6：使用更多的硬件解決所有的性能問題 282
16.9.6 錯誤5：使用操作型鍵連接維度和事實 282
16.9.7 錯誤4：忽視對事實粒度的聲明並混淆事實粒度 282
16.9.8 錯誤3：使用報錶設計維度模型 283
16.9.9 錯誤2：希望用戶查詢規範化的原子數據 283
16.9.10 錯誤1：違反事實和維度的一緻性要求 283
16.10 本章小結 284
第17章 Kimball DW/BI生命周期概述 285
17.1 生命周期路標 286
17.2 生命周期初始活動 287
17.2.1 程序/項目規劃與管理 287
17.2.2 業務需求定義 290
17.3 生命周期技術路徑 294
17.3.1 技術架構設計 294
17.3.2 産品選擇與安裝 296
17.4 生命周期數據路徑 297
17.4.1 維度建模 297
17.4.2 物理設計 297
17.4.3 ETL設計與開發 299
17.5 生命周期BI應用路徑 299
17.5.1 BI應用規範 299
17.5.2 BI應用開發 299
17.6 生命周期總結活動 300
17.6.1 部署 300
17.6.2 維護和發展 300
17.7 應當避免的常見錯誤 301
17.8 本章小結 302
第18章 維度建模過程與任務 303
18.1 建模過程概述 303
18.2 組織工作 304
18.2.1 確定參與人，特彆是業務代錶們 304
18.2.2 業務需求評審 305
18.2.3 利用建模工具 305
18.2.4 利用數據分析工具 306
18.2.5 利用或建立命名規則 306
18.2.6 日曆和設施的協調 306
18.3 維度模型設計 307
18.3.1 統一對高層氣泡圖的理解 307
18.3.2 開發詳細的維度模型 308
18.3.3 模型評審與驗證 311
18.3.4 形成設計文檔 312
18.4 本章小結 312
第19章 ETL子係統與技術 313
19.1 需求綜閤 314
19.1.1 業務需求 314
19.1.2 閤規性 314
19.1.3 數據質量 314
19.1.4 安全性 315
19.1.5 數據集成 315
19.1.6 數據延遲 316
19.1.7 歸檔與世係 316
19.1.8 BI發布接口 316
19.1.9 可用的技能 317
19.1.10 傳統的許可證書 317
19.2 ETL的34個子係統 317
19.3 獲取：將數據插入到數據倉庫中 318
19.3.1 子係統1：數據分析 318
19.3.2 子係統2：變化數據獲取係統 319
19.3.3 子係統3：獲取係統 320
19.4 清洗與整閤數據 321
19.4.1 提高數據質量文化與過程 322
19.4.2 子係統4：數據清洗係統 323
19.4.3 子係統5：錯誤事件模式 324
19.4.4 子係統6：審計維度裝配器 325
19.4.5 子係統7：重復數據刪除(deduplication)係統 326
19.4.6 子係統8：一緻性係統 326
19.5 發布：準備展現 328
19.5.1 子係統9：緩慢變化維度管理器 328
19.5.2 子係統10：代理鍵産生器 332
19.5.3 子係統11：層次管理器 332
19.5.4 子係統12：特定維度管理器 333
19.5.5 子係統13：事實錶建立器 335
19.5.6 子係統14：代理鍵流水綫 336
19.5.7 子係統15：多值維度橋接錶建立器 337
19.5.8 子係統16：遲到數據處理器 338
19.5.9 子係統17：維度管理器係統 339
19.5.10 子係統18：事實提供者係統 339
19.5.11 子係統19：聚集建立器 340
19.5.12 子係統20：OLAP多維數據庫建立器 340
19.5.13 子係統21：數據傳播管理器 340
19.6 管理ETL環境 341
19.6.1 子係統22：任務調度器 341
19.6.2 子係統23：備份係統 342
19.6.3 子係統24：恢復與重啓係統 343
19.6.4 子係統25：版本控製係統 344
19.6.5 子係統26：版本遷移係統 345
19.6.6 子係統27：工作流監視器 345
19.6.7 子係統28：排序係統 346
19.6.8 子係統29：世係及依賴分析器 346
19.6.9 子係統30：問題提升係統 346
19.6.10 子係統31：並行/流水綫係統 347
19.6.11 子係統32：安全係統 347
19.6.12 子係統33：閤規性管理器 348
19.6.13 子係統34：元數據存儲庫管理器 350
19.7 本章小結 350
第20章 ETL係統設計與開發過程和任務 351
20.1 ETL過程概覽 351
20.2 ETL開發規劃 351
20.2.1 第1步：設計高層規劃 352
20.2.2 第2步：選擇ETL工具 352
20.2.3 第3步：開發默認策略 353
20.2.4 第4步：按照目標錶鑽取數據 354
20.2.5 開發ETL規範文檔 355
20.3 開發一次性的曆史加載過程 356
20.3.1 第5步：用曆史數據填充維度錶 356
20.3.2 第6步：完成事實錶曆史加載 360
20.4 開發增量式ETL過程 363
20.4.1 第7步：維度錶增量處理過程 363
20.4.2 第8步：事實錶增量處理過程 365
20.4.3 第9步：聚集錶與OLAP加載 367
20.4.4 第10步：ETL係統操作與自動化 368
20.5 實時的影響 368
20.5.1 實時分類 369
20.5.2 實時結構權衡 370
20.5.3 展現服務器上的實時分區 371
20.6 本章小結 372
第21章 大數據分析 373
21.1 大數據概覽 373
21.1.1 擴展的RDBMS結構 374
21.1.2 MapReduce/Hadoop結構 375
21.1.3 大數據結構比較 376
21.2 推薦的應用於大數據的最佳實踐 376
21.2.1 麵嚮大數據管理的最佳實踐 376
21.2.2 麵嚮大數據結構的最佳實踐 377
21.2.3 應用於大數據的數據建模最佳實踐 381
21.2.4 大數據的數據治理最佳實踐 383
21.3 本章小結 384
· · · · · · (收起)