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第一篇 结构基础1

第1章 数据仓库导论1

1.1 什么是数据仓库1

目录1

1.2 本书适合于哪些人3

1.3.2 第二篇——设计与构造4

1.3.4 第四篇——数据仓库现状4

1.3.3 第三篇——收益4

1.3.1 第一篇——结构基础4

1.3 本书的内容安排4

1.4 本书特色5

1.4.1 业界现状5

1.4.2 本书的重点6

第2章 了解数据仓库的总轮廓8

2.1 建立和使用数据仓库的复杂性8

2.2 框架的重要性9

2.3 一个信息系统框架10

2.4 紧要任务系统中的数据仓库12

2.5 数据仓库需求13

2.6 需求面面观15

2.6.1 投资者／业主16

2.6.2 商业用户16

2.6.3 设计者和系统实现者16

2.7 通用结构需要什么17

2.8 参照结构19

2.8.1 数据源块20

2.8.2 数据仓库结构块21

2.8.3 数据站场结构块23

2.8.4 数据仓库的存取和使用模块24

2.8.5 数据管理层25

2.8.6 元数据管理层26

2.8.7 传输层27

2.8.8 基础结构层28

2.8.9 参照结构的详情29

2.9 参照结构的优点29

2.10 小结31

第3章 数据仓库参照结构的运用32

3.1.1 垂直剖析33

3.1 参照结构用作分析33

3.1.2 水平剖析35

3.2 数据仓库参照结构的抽象视点36

3.2.1 设计空间37

3.2.2 参照结构如何分割设计空间38

3.3 Indica数据仓库规划器的用法40

3.3.1 怎样建立规划器的知识库41

3.3.2 如何根据使用的不同详细程度选用结构层次42

3.4.1 问题43

3.4 商务难点：数据仓库／工程项目的规划和范围选择43

3.4.2 规划器引用的知识库44

3.5 商务难点：建立一个能够容纳已有投资的数据仓库47

3.5.1 问题47

3.5.2 规划器引用的知识库48

3.6 商务难点：数据仓库项目组的选定和小组成员的分工49

3.6.1 问题49

3.6.2 规划器引用的知识库49

3.7 商务难点：部门与公司的数据仓库结构的合并50

3.7.2 规划器引用的知识库51

3.7.1 问题51

3.8 小结54

第二篇 设计与构造55

第4章 建立数据仓库：入门指南55

4.1 开发生存期55

4.1.1 规划56

4.1.2 需求67

4.1.3 分析76

4.1.4 设计77

4.1.6 试用78

4.1.5 构造78

4.1.7 扩充79

4.2 小结80

第5章 理解和分析商务需要81

5.1 分析框架81

5.1.1 自顶向下观点82

5.1.2 数据源观点83

5.1.3 数据仓库观点84

5.1.4 商务查询观点86

5.2 数据源建模87

5.3.1 星型模式88

5.3 数据仓库建模88

5.3.2 雪花模式89

5.3.3 混合模式89

5.4 商务查询建模89

5.5 小结94

6.1 初期试运行95

6.1.1 最初安装95

第6章 开发和试运行数据仓库95

6.1.2 拓展规划96

6.1.3 培训与目标96

6.2 平台升级与维护96

6.2.1 基础块98

6.2.2 传输块98

6.2.3 最终用户的访问与使用98

6.2.4 数据管理99

6.2.5 元数据管理100

6.3 数据仓库的管理100

6.3.1 数据刷新、更新／复制101

6.3.3 故障恢复102

6.3.2 数据源的同步化102

6.3.4 访问控制与安全性103

6.3.5 数据增长的管理103

6.3.6 数据库性能的管理105

6.3.7 数据仓库的增强与扩充107

6.4.2 技术补偿108

6.4.3 实现的时间安排108

6.4.1 有关商业用户的需要108

6.4 作用域的管理108

6.4.4 预算分配109

6.4.5 资源分配109

6.5 小结109

第7章 元数据管理的重要性110

7.1 何为元数据110

7.2 元数据为何重要112

7.2.1 仓库开发期间元数据的重要性114

7.2.2 数据源抽取115

7.2.3 数据求精与重构工程116

7.2.4 访问与使用118

7.3.1 数据仓库信息的目录119

7.3 持续存储与管理元数据119

7.3.2 信息目录的现状121

7.3.3 元数据的数据字典和纲目库121

7.3.4 数据字典／纲目库的现状122

7.4 元数据标准122

7.5 元数据也应商品化123

7.6 小结124

8.1 数据仓库的用途125

8.1.1 “获取数据”125

第三篇 收益125

第8章 数据仓库的使用125

8.1.2 价值和用途综述126

8.1.3 收取信息127

8.1.4 数据仓库和运作系统127

8.2 数据仓库的潜力128

8.2.4 顾客关系管理129

8.2.3 改变竞争的基础129

8.2.2 策略管理129

8.2.1 利润增长分析129

8.2.5 公司财产管理130

8.2.6 商业过程的重构工程（BPR）和全面质量管理（TQM）130

8.3 数据仓库的应用130

8.3.1 银行与财经部门131

8.3.2 消费品和零售网点131

8.3.3 制造业131

8.4 数据仓库的用户及其需要131

8.4.1 基本需要132

8.4.2 商务需要133

8.4.3 技术需要133

8.5 使用数据仓库134

8.5.1 使用数据仓库的技术136

8.5.2 数据特征化137

8.5.3 用于分析的数据源137

8.5.4 解决商业问题的步骤138

8.5.5 使用分析方法142

8.5.6 互通分析结果144

8.6 小结144

第9章 查询和报表：信息处理145

9.1 信息处理147

9.1.1 定义查询148

9.1.2 访问和检索数据148

9.1.3 计算、操作和分析数据148

9.1.4 信息的表现149

9.1.5 传播信息149

9.2 信息处理的用户和环境149

9.2.1 信息处理的用户149

9.2.2 信息处理的环境152

9.3 信息处理的功能和特征153

9.3.1 商业用户：获利153

9.3.2 数据仓库的管理员：发掘价值155

9.4 信息处理的经济上的考虑156

9.4.1 分析准则156

9.4.2 平衡技巧157

9.5 信息处理工具：技术上的考虑158

9.5.1 结构158

9.5.3 性能159

9.5.4 环境159

9.5.2 元数据管理159

9.5.5 安全性和访问控制160

9.5.6 报表和图表的传输160

9.5.7 代理技术160

9.5.8 用户支持的范围161

9.5.9 规模伸缩性161

9.6 信息处理技术的趋势161

9.7 小结161

第10章 分析处理163

10.2 多维分析164

10.1 商业用户的数据观点164

10.3 在线分析处理（OLAP）166

10.3.1 定义OLAP166

10.3.2 OLAP的结构166

10.4 OLAP：多维的与关系的169

10.4.1 多维数据存储和关系数据存储170

10.4.2 多维数据库服务器和关系OLAP服务器171

10.4.3 多维数据存储和OLAP的服务设施171

10.4.4 关系的OLAP173

10.5.1 OLAP的12条规则175

10.5 OLAP：技术需求和重点175

10.5.2 OLAP服务器和工具的评价176

10.6 小结179

第四篇 数据仓库现状180

第11章 数据发掘180

11.1 数据发掘的层面180

11.1.1 数据发掘的用户183

11.1.2 数据发掘应用的关键作用183

11.2.1 利用统计分析工具184

11.2 统计分析184

11.1.3 数据发掘技术和工具184

11.2.2 统计分析工具的特点185

11.2.3 统计分析的用途186

11.2.4 使用统计分析技术的问题186

11.3 知识发现187

11.3.1 知识发现系统的一般结构187

11.3.2 知识发现技术190

11.3.3 知识发现技术的商业应用192

11.3.4 知识发现工具的系统结构193

11.3.5 知识发现工具运用中的问题194

11.3.6 知识发现的价值195

11.4 其他数据发掘技术和工具196

11.4.1 可视化系统196

11.4.2 地理信息系统196

11.4.3 分形分析196

11.4.4 私有发现引擎196

11.5 小结197

第12章 现状——哪些东西可用198

12.1.2 制售商框架199

12.1 数据仓库实现方法199

12.1.1 构造自己的数据仓库199

12.1.3 主供应商（产品或设备的主要制售商）200

12.2 制售商分析概述200

12.2.1 方案供应商还是构件供应商201

12.2.2 制售商竞争动力学202

12.2.3 数据仓库的参照结构205

12.3 制售商评价指南208

12.3.4 伙伴的质量210

12.3.3 从逆境中恢复和活动的能力210

12.3.1 制售商的信誉与核心技术的竞争力210

12.3.2 产品和方案的竞争力210

12.3.5 方案的范围211

12.3.6 后续技术支持和服务211

12.3.7 专业服务211

12.3.8 标准和开放的系统211

12.3.9 价格211

12.4 小结212

13.1 IBM213

第13章 制售商调查：策略和产品定位213

13.2 Oracle215

13.3 惠普216

13.4 Sybase216

13.5 Informix Software217

13.6 AT T GIS218

13.7 SAS Institute219

13.8 Software AG220

13.9 Platinum technology220

13.11 Silicon Graphics221

13.10 Red Brick Systems221

13.12 Pyramid Technology222

13.13 Sequent Computer Systems222

13.14 Information builders223

13.15 Prism Software223

13.16 Informatica Corporation224

13.17 Vality Technology225

13.18 Evolutionary Technologies International(ETI)225

13.21 Arbor Software226

13.20 Praxis International226

13.19 Carleton226

13.22 Pilot Software227

13.23 Dimensional Insight227

13.24 Information Advantage227

13.25 Prodea Software228

13.26 MicroStrategy228

13.27 Brio Technology228

13.29 Business Objects229

13.30 Information Harvesting229

13.28 IQ Software229

13.31 Infromation Discovery230

13.32 HNC Software230

13.33 SPSS230

13.34 小结230

第14章 数据仓库成本估算232

14.1 为什么要建立数据仓库232

14.1.2 现有系统的状况233

14.1.1 管理中的问题233

14.1.3 数据仓库的价值234

14.2 早期数据仓库的经验235

14.2.1 数据仓库的目标235

14.2.2 早期数据仓库的用途236

14.2.3 经济性236

14.2.4 所遇到的问题237

14.3 数据仓库：开发商业应用实例238

14.3.1 建立商业经济（成本调整）模型240

14.3.3 技术风险管理245

14.3.2 技术分析和风险管理245

14.4 商业分析示例247

14.4.1 利润增长（ROI影响）247

14.4.2 增加资产的利用率（ROA影响）247

14.4.3 单个项目：营销活动的投资回报248

14.5 小结248

附录250

附录A 数据仓库的规划器250

A.1 规划器概述251

A.2.1 建立一个新计划252

A.2 特征和功能252

A.2.2 定制供应商的计划255

A.2.3 计划的保存256

A.2.4 多个计划的合并256

A.2.5 计划中条目报表的生成256

A.2.6 数据仓库结构示例256

A.2.7 帮助窗口256

A.3 安装257

附录B 参考文献和资料来源257

附录C 词汇表269