数据仓库工程方法论

　　随着数字技术和计算机信息化的普及和发展，许多企业的各个部门都采用了计算机进行管理和运营。这些计算机系统通常都具有强大的收集、存储和处理数据的能力。一个企业收集的数据实际上是有关企业或机构生产经营经验的真实记录，经过长期积累，必然能反映出企业生产经营过程中规律性的信息和知识。在信息化、Internet高速发展的网络时代，信息资源的经济价值和社会价值越来越明显。这些日积月累的数据形成了一个企业的巨大“宝藏”，如何对其进行有针对性的开发，挖掘出有价值的信息，形成企业知识，指导企业的技术决策和经营决策，对于企业的生存和发展将发挥率足轻重的作用。因此，如何有效地管理这些数据，从中挖掘规律性知识，指导制定生产和营销策略，就显得越业越重要。

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第1章 数据仓库概述
1.1 数据仓库的定义
1.2 数据仓库的特征
1.3 建立数据仓库的必要性
1.4 数据仓库系统的体系结构
1.5 数据集市
1.6 联机分析处理与数据挖掘
1.7 小结
第2章 数据仓库的数据建模技术
2.1 E-R模型
2.2 多维模型
2.3 星连ER模型
2.4 小结
第3章 数据仓库管理技术
3.1 数据仓库管理系统
3.2 数据质量
3.3 数据转换和集成
3.4 数据仓库索引技术
3.5 元数据管理
3.6 小结
第4章 数据仓库数据式快速开发方法
4.1 数据仓库系统设计与数据库系统设计的比较
4.2 软件开发方法分析
4.3 数据仓库螺旋式快速开发方法概述
4.4 数据仓库项目的角色
4.5 小结
第5章 数据仓库项实施过程
5.1 项目评估阶段
5.2 需求收集阶段
5.3 系统设计阶段
5.4 系统实现阶段
5.5 测试与完善阶段
5.6 部署与培训阶段
5.7 总结复审阶段
5.8 小结
第6章 数据仓库的应用开发与维护优化
6.1 数据仓库的应用开发
6.2 数据仓库的数据更新与归挡
6.3 数据仓库的运行监视
6.4 数据仓库性能优化
6.5 小结
第7章 数据仓库产品
7.1 SAS数据仓库产品
7.2 微软数据仓库产品
7.3 Oracl数据仓库产品
7.4 数据仓库产品比较
7.5 数据仓库工具的选择
7.6 小结
第8章 企业级数据仓库项目实施案例
结束语
参考文献
附录：数据仓库工程主要模板