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出版者:

作者:Thareja, Reema

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 28.19

装帧:

isbn号码:9780195699616

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据建模
ETL
BI
数据分析
数据库
维度建模
OLAP
数据挖掘
商业智能

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具体描述

Data Warehousing is designed to serve as a textbook for students of Computer Science and Engineering (BE/Btech), computer applications (BCA/MCA) and computer science (B.Sc) for an introductory course on Data Warehousing. It provides a thorough understanding of the fundamentals of Data Warehousing and aims to impart a sound knowledge to users for creating and managing a Data Warehouse. The book introduces the various features and architecture of a Data Warehouse followed by a detailed study of the Business Requirements and Dimensional Modelling. It goes on to discuss the components of a Data Warehouse and thereby leads up to the core area of the subject by providing a thorough understanding of the building and maintenance of a Data Warehouse. This is then followed up by an overview of planning and project management, testing and growth and then finishing with Data Warehouse solutions and the latest trends in this field. The book is finally rounded off with a broad overview of its related field of study, Data Mining. The text is ably supported by plenty of examples to illustrate concepts and contains several review questions and other end-chapter exercises to test the understanding of students. The book also carries a running case study that aims to bring out the practical aspects of the subject. This will be useful for students to master the basics and apply them to real-life scenario.

《数字时代的知识财富：信息整合与深度洞察》在这个信息爆炸的时代，企业和组织如同置身于一片浩瀚的数字海洋。海量的数据以惊人的速度产生、流动，涵盖了客户行为、市场趋势、运营效率、产品性能等方方面面。然而，这些分散、异构、甚至相互冲突的数据，往往如同散落的珍珠，未能串联成璀璨的项链，难以转化为有价值的见解和驱动决策的力量。正是为了应对这一挑战，本书——《数字时代的知识财富：信息整合与深度洞察》——应运而生。它并非一本关于特定技术框架或工具操作的指南，而是一次关于如何从数据中提炼智慧、构建知识体系的深度探索。本书的核心主旨在于，真正的“数据财富”并非来源于数据的数量，而是来源于数据所承载的“知识”的深度和广度。我们首先将带领读者穿越数据收集的迷雾，理解不同数据源的本质、特性及其潜在的价值。我们将探讨结构化数据、半结构化数据和非结构化数据各自的特点，以及在信息时代，如何有效地识别、采集和管理这些多样化的数据资产。这包括对数据采集策略的深入分析，如交易系统日志、社交媒体反馈、物联网传感器数据、外部市场情报等等，理解它们的来源、格式和预期的更新频率，为后续的整合奠定坚实的基础。随后，本书将聚焦于“信息整合”这一关键环节。数据孤岛、信息碎片化是阻碍组织发挥数据潜力的主要障碍。我们将详细阐述构建统一、可信赖的信息视图所面临的挑战，并提供系统性的解决方案。这其中包括对数据清洗、转换和治理的详细探讨。数据清洗不仅仅是去除错误和不一致，更是一个将原始数据转化为标准化、高质量信息的过程。我们将深入剖析数据去重、数据标准化、数据补齐、异常值处理等关键步骤，并结合实际案例，讲解如何有效地应对数据质量问题。数据转换则是将不同来源、不同格式的数据转化为统一的、可用于分析的格式。我们将介绍ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等主流数据整合模式的原理、优劣势，以及在实际应用中如何选择和优化。数据治理则贯穿于整个信息整合过程中，它确保了数据的安全性、隐私性、合规性以及可追溯性，是构建可信数据基础的基石。本书将深入讨论数据目录、数据血缘、元数据管理、数据安全策略等数据治理的核心要素，帮助读者理解如何建立一套行之有效的数据治理框架。本书的另一个重要维度是“深度洞察”。仅仅将数据整合在一起是远远不够的，真正的价值在于如何从中挖掘出有意义的洞察，从而指导业务决策和战略规划。我们将探讨各种信息分析和挖掘的技术与方法，但侧重点并非局限于枯燥的算法本身，而是强调如何将这些技术与实际业务场景相结合，从中提炼出 actionable insights。这包括对描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的深入解读。描述性分析帮助我们了解“发生了什么”，例如销售额的增长或下降；诊断性分析则探究“为什么会发生”，挖掘背后的驱动因素；预测性分析则展望“未来会发生什么”，如客户流失的风险预测；而规范性分析则提出“应该做什么”，给出最优的行动建议。本书还将深入探讨如何构建能够支持这些洞察形成的“知识体系”。这包括对维度建模、事实表、维度表等概念的详尽解释，以及它们在构建一致性分析框架中的作用。我们将讨论如何设计和优化多维数据集（OLAP Cube），以支持快速、灵活的多角度数据探索。更进一步，本书将引导读者思考如何将这些分析结果转化为可执行的知识，并通过可视化、报表、仪表盘等形式呈现给决策者，确保信息能够及时、有效地触达需要的人。我们还将关注用户体验和信息的可理解性，强调优秀的数据可视化如何能够将复杂的数据关系变得直观易懂，从而加速洞察的产生和传播。本书的读者对象广泛，包括但不限于企业的信息技术管理者、数据分析师、业务决策者、战略规划师、以及任何对如何从海量数据中发掘价值、驱动组织增长感兴趣的专业人士。无论您身处金融、零售、制造、医疗还是公共服务等任何行业，本书都将为您提供一套系统性的思维框架和实践指导。我们深知，构建数字时代的知识财富并非一蹴而就，它需要持续的努力、系统的规划和跨部门的协作。本书旨在成为您在这个旅程中的可靠伙伴，提供清晰的路径指引和丰富的实践经验。我们强调的不是单一的技术工具，而是驱动信息整合与深度洞察背后所蕴含的哲学、方法论和管理原则。通过本书的学习，您将能够更有效地理解和管理您的数据资产，将数据转化为驱动业务创新、提升运营效率、增强竞争优势的强大引擎，最终实现“数字时代的知识财富”的真正价值。我们将回顾历史，展望未来，在不断演进的技术浪潮中，寻找到那些永恒不变的智慧。本书将为您揭示，数据不仅仅是0和1的组合，更是连接过去、现在与未来的桥梁，是构建面向未来的智能组织的基石。让我们一起踏上这段知识探索之旅，发掘隐藏在数据洪流中的宝藏。