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出版者:Alphascript Publishing

作者:Miller, Frederic P.; Vandome, Agnes F.; McBrewster, John

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2009-11-24

价格:USD 51.00

装帧:Paperback

isbn号码:9786130221089

丛书系列:

图书标签:

• Comp-science
• 数据仓库
• ETL
• 数据建模
• 维度建模
• OLAP
• BI
• 数据分析
• 数据库
• 大数据
• 商业智能

《数据仓库：构建智慧的基石》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、战略规划乃至生存发展的核心要素。然而，分散、异构、低效的数据环境，如同杂乱无章的图书馆，让有价值的信息深埋其中，难以挖掘。本书《数据仓库：构建智慧的基石》正是一本旨在为企业打造一座高效、有序、可信的数据殿堂的指南，它将带领读者穿越复杂的数据迷宫，抵达智慧决策的彼岸。 本书并非一本教你如何使用某个特定软件工具的书籍，更非关于某个特定行业数据应用的案例集。相反，它深入探讨的是构建数据仓库这一宏大工程的底层逻辑、核心原理、设计哲学以及最佳实践。我们将从数据仓库的本质出发，理解它为何如此重要，它与我们日常接触到的数据库有何根本区别，以及它在现代企业信息架构中扮演的关键角色。 第一部分：理解数据仓库的基石——概念与价值 在踏入技术细节之前，我们首先需要建立对数据仓库的清晰认知。本部分将深入剖析数据仓库的概念，阐述其“面向主题”、“集成”、“非易失”以及“随时间变化”的四大核心特征。我们将阐明，数据仓库并非简单的数据库备份或集合，而是一个经过精心设计，旨在支持决策分析的特殊数据库系统。 我们还将详细探讨数据仓库为企业带来的核心价值。这包括但不限于： 提升决策效率与准确性： 通过整合来自不同源系统的数据，提供统一、可靠的分析视图，使决策者能够基于事实而非猜测进行判断。 支持业务洞察与挖掘： 揭示隐藏在海量数据中的业务趋势、用户行为模式、潜在风险与机遇，为企业战略提供有力支撑。 优化资源配置与运营： 通过对历史数据的分析，预测未来需求，优化库存、生产、营销等环节，降低运营成本，提高效率。 实现全面的绩效管理： 构建关键绩效指标（KPIs）体系，量化业务表现，使企业能够清晰地衡量进展，并及时调整策略。 支撑数据驱动的创新： 为新产品开发、市场细分、个性化服务等创新活动提供数据基础，加速创新迭代。 在这一部分，我们将穿插一些经典案例的简要说明，并非为了展示工具的使用，而是为了说明数据仓库在不同业务场景下所能实现的战略价值，例如零售业的客户画像分析、金融业的风险评估、制造业的供应链优化等，让读者对数据仓库的应用前景有一个初步的宏观认识。 第二部分：数据仓库的构建蓝图——设计与建模 数据仓库的成功与否，很大程度上取决于其设计和建模的合理性。本部分将是本书的技术核心，我们将带领读者一步步深入理解数据仓库的设计过程。 数据源的识别与分析： 任何数据仓库都始于数据源。我们将探讨如何识别企业内外部的各种数据源，包括事务型数据库、文件系统、API接口、第三方数据等，并对这些数据的质量、格式、含义进行深入分析。 数据仓库架构的选择： 我们将详细介绍当前主流的数据仓库架构模式，如Inmon架构、Kimball架构（以及其演进的Dimensional Modeling），并分析它们各自的优缺点，帮助读者根据自身业务需求选择最合适的架构。 数据仓库的逻辑模型设计： 这是数据仓库设计的灵魂。我们将重点讲解维度建模（Dimensional Modeling）的核心概念，包括事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则。读者将学习如何识别事实、定义度量（Measures），以及如何设计多维的数据结构，例如星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。我们将通过大量的示意图和概念性示例，讲解如何将复杂的业务流程映射到维度模型中。 维度设计的重要性： 维度是分析的视角。我们将深入探讨各种维度类型，如退化维度（Degenerate Dimensions）、缓慢变化的维度（Slowly Changing Dimensions - SCDs）的各种处理策略（Type 1, Type 2, Type 3等），以及层次维度（Hierarchical Dimensions）的设计，使读者能够构建出灵活且强大的分析维度。 数据粒度（Granularity）的确定： 粒度是数据仓库分析的精度，直接影响着数据的可用性和性能。我们将讲解如何根据业务需求确定合适的数据粒度，以及不同粒度数据之间的关系。 数据集市（Data Marts）的概念与设计： 我们还将介绍数据集市的概念，解释它们作为数据仓库的子集，如何为特定的业务部门或功能提供更聚焦的分析能力，并探讨数据集市的设计原则。 第三部分：数据流的生命周期——ETL/ELT流程详解 数据仓库的价值体现在其数据的及时性、准确性和一致性。ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）是实现这些目标的关键流程。本部分将详细讲解数据流的各个环节。 数据抽取（Extraction）： 我们将探讨从各种数据源抽取数据的策略，包括全量抽取、增量抽取、CDC（Change Data Capture）技术等，以及如何应对数据源的异构性和复杂性。 数据转换（Transformation）： 这是数据仓库设计的核心挑战之一。我们将深入讲解数据清洗（Data Cleansing）、数据集成（Data Integration）、数据标准化（Data Standardization）、数据聚合（Data Aggregation）、数据派生（Data Derivation）等各种转换过程。我们将详细解析如何处理缺失值、异常值、重复数据，如何统一不同源系统中的同一概念（例如“客户”或“产品”），以及如何生成计算度量。 数据加载（Loading）： 加载过程是将转换后的数据加载到数据仓库中的步骤。我们将介绍全量加载、增量加载、批量加载、流式加载等不同加载方式，以及如何优化加载性能，确保数据的一致性和完整性。 ELT的优势与适用场景： 随着技术的发展，ELT模式也日益流行。我们将阐述ELT模式的原理，以及它在云数据仓库等现代化平台上的优势，并分析何时选择ETL，何时选择ELT。 ETL/ELT工具的考量： 虽然本书不侧重于特定工具，但我们将提供关于选择和评估ETL/ELT工具时需要考虑的关键因素，例如功能性、性能、可扩展性、易用性、成本等，帮助读者做出明智的决策。 第四部分：数据的生命线——数据质量与治理 “垃圾进，垃圾出”是数据领域的一句名言。没有高质量的数据，数据仓库就无法发挥其应有的价值。本部分将聚焦于数据质量管理和数据治理。 数据质量的重要性与挑战： 我们将深入分析数据质量问题的根源，以及这些问题如何影响数据分析的准确性和业务决策的可靠性。 数据质量评估与度量： 我们将介绍数据质量的维度，如准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性等，并探讨如何量化和度量这些维度。 数据质量改进策略： 本部分将提供一系列切实可行的数据质量改进方法，包括数据验证规则的定义、数据清洗的自动化、数据质量监控机制的建立等。 数据治理的概念与框架： 我们将介绍数据治理的核心理念，包括数据所有权、数据安全、数据隐私、数据生命周期管理等。我们将探讨如何建立一个有效的数据治理框架，以确保数据的合规性、可信度和可用性。 元数据管理： 元数据是关于数据的“数据”，对于理解和管理数据仓库至关重要。我们将阐述业务元数据、技术元数据、操作元数据的概念，以及元数据在数据仓库生命周期中的作用。 第五部分：数据的呈现与利用——BI与数据应用 数据仓库的最终目的是为了支持分析和决策。本部分将探讨如何将数据仓库中的数据有效地呈现给用户，并驱动实际的业务应用。 商业智能（BI）工具的概述： 我们将简要介绍商业智能工具在数据可视化、报表制作、仪表盘设计、Ad-hoc分析等方面的功能，以及它们如何与数据仓库协同工作。 数据仓库与BI工具的集成： 我们将讲解如何将BI工具连接到数据仓库，并从数据仓库中提取和分析数据。 OLAP（Online Analytical Processing）的概念： 我们将深入介绍OLAP立方体（OLAP Cubes）的概念，以及它如何支持多维度的快速数据分析，例如切片（Slicing）、切块（Dicing）、上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）等操作。 驱动数据科学与机器学习： 我们还将简要探讨数据仓库如何为数据科学和机器学习项目提供高质量的数据源，支撑更高级的预测分析和模式识别。 构建数据驱动的文化： 最后，我们将强调建立一种数据驱动的文化的重要性，鼓励员工将数据作为日常工作和决策的有力工具。 结语 《数据仓库：构建智慧的基石》并非一次性的技术讲解，而是一次关于如何系统性地管理和利用企业数据，从而实现战略目标的全方位探索。本书旨在为读者提供坚实的概念基础、实用的设计原则和可行的实践指导，帮助企业成功构建一个强大、灵活且可持续的数据仓库，为企业的数字化转型和智能化发展奠定坚实的基础。无论您是企业的数据架构师、数据分析师、IT管理者，还是对数据价值充满好奇的业务决策者，本书都将是您构建智慧企业不可或缺的伙伴。

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