数据仓库技术指南

编辑推荐：本书是直接对业务领导和数据仓库技术的新手介绍数据仓库的非常好的一本书，书中清晰而深入地说明了应用数据仓库的各种好处、风险、技术和过程。在此，读者可能了解到如何将大量信息转换为知识，来减少业务中的不确定因素。本书提出了大量数据仓库应用的个案，以帮助读者在自己的企业中衡量各种关键因素，了解如何使用数据仓库来减少供应链管理的成本，使交叉销售更为有效，具有更好的客户关系、更好的品牌发展，提高产品质量等。书中还介绍了数据仓库项目的生命周期，从计划和设计，一直到部署和优化，可能出现的问题以及如何预防这些问题。另外，本书还涉及了如下内容：创建客房和产品的统一表达；数据质量——数据仓库成功的关键因素；数据仓库设计的基础；数据仓库操作的最佳惯例；基于Web的数据仓库、元数据和其他新方法。

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数据仓库引言：在不确定性与知识之间                  
 　1. 1　学习与不确定性共存                  
 　1. 2　模式转换的困扰                  
 　1. 3　通过知识减小不确定性                  
 　1. 4　数据仓库将知识作为特殊                  
 　1. 5　知识的种类                  
 　1. 5. 1　有用的知识                  
 　1. 5. 2　实际的知识                  
 　1. 6　基本的业务规则                  
 　1. 7　三个规则                  
 　1. 8　数据仓库表达业务                  
 　1. 9　复杂的现象, 简单的原理                  
 　1. 10　业务与数据仓库的组合                  
 　1. 11　业务的数据仓库映射                  
 　1. 12　不能压缩业务知识                  
 　1. 13　事实的单一版本                  
 　1. 14　知识清单：将“决策”放回“决策支持”                  
 第一部分：　基本承诺                  
 第1章　数据仓库的基本特征                  
 　1. 1　不是软件产品, 而是体系结构                  
 　1. 1. 1　基本问题                  
 　1. 1. 2　一个问题, 一千零一个答案                  
 　1. 1. 3　第一个特征：事务和决策支持系统系统                  
 　1. 2　数据仓库的数据源                  
 　1. 3　维                  
 　1. 4　数据仓库事实                  
 　1. 5　数据仓库的业务模型：组合                  
 　1. 6　数据立方体                  
 　1. 7　聚合                  
 　1. 8　数据仓库的职业角色                  
 　1. 9　数据仓库过程模型                  
 　1. 10　小结                  
 第2章　数据简史                  
 　2. 1　写在本章前面                  
 　2. 2　现代导言                  
 　2. 3　决策支持的根本思想                  
 　2. 4　从大型机到PC                  
 　2. 5　关系数据库的承诺                  
 　2.　6　数据的出路                  
 　2.　7　从客户机/服务器到瘦客户机计算                  
 　2. 8　为什么这次不同                  
 　2. 9　变化越多, 共同之处越多                  
 　2. 10　技术动力学模型                  
 　2. 11　小结                  
 第3章　为数据仓库辩护                  
 　3. 1　争夺有限资源的竞争                  
 　3. 2　集成的业务和技术解决方案                  
 　3. 3　经济价值而非商业利益                  
 　3. 4　出售数据仓库                  
 　3. 5　报告数据仓库：运行错误少                  
 　3. 6　供应链数据仓库                  
 　3. 7　交叉出售数据仓库                  
 　3. 8　整体质量管理数据仓库                  
 　3.　9　收益数据仓库                  
 　3. 10　媒体对数据仓库个案的简述                  
 　3. 11　小结                  
 第4章　数据仓库项目管理                  
 　4. 1　模拟合理的设计过程                  
 　4.　2　管理项目需求                  
 　4. 3　管理体系结构的开发                  
 　4.　4　管理项目进度                  
 　4. 5　管理项目质量                  
 　4.　6　管理项目风险                  
 　4. 7　管理项目文档                  
 　4. 8　管理项目开发队伍                  
 　4. 9　控制项目管理                  
 　4. 10　小结                  
 第二部分　设计和建造                  
 第5章　商业设计：客户和产品的统一表示                  
 　5. 1　重要途径：组合                  
 　5. 2　客户的统一表示                  
 　5. 3　数据净化                  
 　5. 4　交叉功能团队                  
 　5. 5　层次结构                  
 　5. 6　客户统计                  
 　5. 7　产品的统一表示                  
 　5. 8　数据市场：在原型和向后类型之间                  
 　5.　9　小结                  
 第6章　数据仓库总体质量                  
 　6. 1　信息产品                  
 　6. 2　数据完整性方面的数据质量                  
 　6. 2.　1　内在质量                  
 　6. 2.　2　二义性                  
 　6. 2.　3　及时性与时间的一致性                  
 　6. 3　安全性                  
 　6. 3.　1　二级质量                  
 　6. 3. 2　可信度                  
 　6. 4　质量数据, 质量报告                  
 　6. 5　信息质量, 系统质量                  
 　6. 6　性能                  
 　6. 7　可用性                  
 　6. 8　可伸缩性                  
 　6. 9　功能性                  
 　6. 10　可维护性                  
 　6. 11　重新诠释过去                  
 　6. 12　小结                  
 第7章　数据仓库技术设计                  
 　7. 1　使用个案                  
 　7. 2　抽象的数据类型和具体的数据维                  
 　7. 3　数据规范化：关联和限制                  
 　7. 4　维和事实                  
 　7.　5　主键和外部键                  
 　7.　6　为性能设计：技术的中间阶段                  
 　7. 7　小结                  
 第8章　数据仓库构造技术：SQL                  
 　8.　1　关系数据库：主流设计                  
 　8. 2　12条原则                  
 　8. 3　考虑集合：声明性和过程性方法                  
 　8.　4　数据定义语言                  
 　8. 5　B树索引                  
 　8. 6　哈希索引                  
 　8. 7　位图索引                  
 　8. 8　索引的经验规则                  
 　8. 9　数据操纵语言                  
 　8. 10　数据控制语言                  
 　8. 11　存储过程                  
 　8. 12　用户自定义函数                  
 　8. 13　小结                  
 第9章　数据仓库构造技术：事务管理                  
 　9. 1　事务管理系统的个案：ACID测试                  
 　9. 2　工作的逻辑单元                  
 　9. 2　两层和三层体系结构                  
 　9. 3　分布式体系结构                  
 　9. 4　中间件：远程过程调用模型                  
 　9. 5　中间件：面向消息的中间件                  
 　9. 6　长事务                  
 　9. 7　小结                  
 第三部分　操作和转换                  
 第10章　数据仓库操作技术：数据管理                  
 　10. 1　数据库管理                  
 　10. 2　备份数据                  
 　10. 3　恢复数据库：崩溃恢复                  
 　10. 4　恢复数据库：版本恢复                  
 　10. 5　恢复数据库：前滚恢复                  
 　10. 6　管理大量数据：磁盘空间资产                  
 　10. 7　管理大量数据：系统控制的存储                  
 　10. 8　管理大量数据：自动化磁带机器人                  
 　10. 9　RAID配置                  
 　10. 10　小结                  
 第11章　数据仓库性能                  
 　11. 1　性能参数                  
 　11. 2　为性能消除规范化                  
 　11. 3　为性能聚合                  
 　11. 4　为性能缓冲                  
 　11. 5　为性能分区                  
 　11. 6　并行处理：共享内存                  
 　11. 7　并行处理：共享磁盘                  
 　11. 8　并行处理：不共享                  
 　11. 9　数据布置：协同定位的联接                  
 　11. 10　小结                  
 第12章　数据仓库操作：信息供应链                  
 　12. 1　进程而非应用                  
 　12. 2　大型数据链                  
 　12. 3　分区：分区解决                  
 　12. 4　确定暂时的粒度                  
 　12. 5　聚合到数据仓库                  
 　12. 6　数据仓库中的聚合                  
 　12. 7　关于数据仓库数据模型的争论                  
 　12.　8　表示层                  
 　12. 9　集成决策支持过程                  
 　12. 10　小结                  
 第13章　元数据与比喻                  
 　13. 1　比喻改变我们的观念                  
 　13. 2　新技术, 新比喻                  
 　13.　3　元数据是比喻                  
 　13. 4　语义                  
 　13. 5　数据规范化和消除规范化的形式3                  
 　13. 6　元数据结构                  
 　13. 7　元数据储存库                  
 　13.　8　模型与元模型                  
 　13. 9　元数据交换规范（MDIS）                  
 　13. 10　元数据：计算巨大的挑战                  
 　13. 11　小结                  
 第14章　聚合                  
 　14.　1　在线聚合导致实时性的降低                  
 　14.　2　管理人员的首要原则                  
 　14.　3　管理面临的挑战                  
 　14. 4　聚合导航                  
 　14. 5　信息密度                  
 　14.　6　经典聚合                  
 　14. 7　小结                  
 　第四部分　应用与推测                  
 第15章　OLAP技术                  
 　15. 1　OLAP结构                  
 　15. 2　立方体. 超立方体和多立方体                  
 　15. 3　OLAP的特性                  
 　15. 4　OLAP的力量                  
 　15. 5　局限性                  
 　15. 6　小结                  
 第16章　数据仓库和Web                  
 　16. 1　业务个案                  
 　16. 2　Web用作传送系统                  
 　16. 3　关键的Internet技术                  
 　16. 4　Web收获：Web作为最终的数据仓库                  
 　16. 5　业务情报门户                  
 　16. 6　小结                  
 第17章　数据采集                  
 　17.　1　数据采集及数据仓库                  
 　17.　2　数据采集驱动技术                  
 　17. 3　数据采集方法                  
 　17. 4　数据采集：管理前景                  
 　17. 5　小结                  
 第18章　崩溃：什么出了问题                  
 　18. 1　短列表                  
 　18. 2　倾斜的数据立方体                  
 　18. 3　数据仓库现场销售                  
 　18. 4　未来会像过去一样吗                  
 　18.　5　模型成为过时的                  
 　18. 6　遗漏的变量                  
 　18. 7　强制清理                  
 　18. 8　组合爆炸                  
 　18. 9　技术和业务的不协调                  
 　18. 10　成为一项商品                  
 　18. 11　小结                  
 第19章　展望未来                  
 　19. 1　企业服务器技巧需求很大                  
 　19. 2　交互虚拟. 面向对象. 交叉功能团队                  
 　19. 3　支配                  
 　19. 4　操作型数据仓库                  
 　19. 5　更新请求                  
 　19. 6　Web机遇：代理技术                  
 　19. 7　数据仓库的未来                  
 　19. 8　小结                  
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 参考书目