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第1章 维度建模初步1

1.1 信息应用的不同领域1

1.2 数据仓库的最终目标2

1.2.1 出版业方面的比喻实例4

1.3 数据仓库的组成6

1.3.1 操作型源系统7

1.3.2 数据聚集环节7

1.3.3 数据展示9

1.3.4 数据存取工具12

1.3.5 其他要考虑的内容13

1.4 维度建模词汇表15

1.4.1 事实表15

1.4.2 维度表18

1.4.3 事实与维度的融合20

1.5 关于维度建模的神话22

1.5.1 应该避免的常见疏误24

1.6 总结25

第2章 零售营销26

2.1 四步维度设计过程27

2.2 零售实例的研究28

2.2.1 第一步：选取业务处理30

2.2.2 第二步：定义粒度30

2.2.3 第三步：选定维度31

2.2.4 第四步：确定事实32

2.3 维度表属性34

2.3.1 日期维度35

2.3.2 产品维度39

2.3.3 商场维度42

2.3.4 促销维度43

2.3.5 退化的事务编号维度46

2.4 零售方案的运用48

2.5 零售方案的扩展49

2.6 经受住安逸诱惑的考验52

2.6.1 维度的规范化处理（雪花处理）52

2.6.2 维度使用过多54

2.7 代理关键字56

2.8 市场篮子分析59

2.9 总结62

第3章 库存63

3.1 值链的引入63

3.2 库存模型64

3.2.1 周期库存快照65

3.2.2 库存事务69

3.2.3 库存累积快照70

3.3 值链的集成72

3.4 数据仓库总线结构73

3.4.1 数据仓库总线矩阵75

3.4.2 一致性维度78

3.4.3 一致性事实82

3.5 总结83

第4章 采购84

4.1 采购案例研究84

4.2 采购事务85

4.2.1 多事务事实表与单事务事实表86

4.2.2 辅助性采购快照89

4.3 渐变维度89

4.3.1 类型1：改写属性值90

4.3.2 类型2：添加维度行91

4.3.3 类型3：添加维度列94

4.4 混合渐变维度处理方法96

4.4.1 可预见的多重变化96

4.4.2 不可预见的单重变化97

4.5 快变维度98

4.6 总结99

第5章 订单管理100

5.1 订单管理的引入101

5.2 订单事务101

5.2.1 事实的规范化102

5.2.2 维度的角色模仿103

5.2.3 再谈产品维度104

5.2.4 收货顾客维度106

5.2.5 交易维度108

5.2.6 订单编号退化维度109

5.2.7 杂项维度110

5.2.8 多种流通货币112

5.2.9 粒度不同的标题与分列项事实113

5.2.10 发票事务115

5.2.11 赢利与亏损事实116

5.2.12 利润率：最有效能的数据中心118

5.2.13 利润率方面的告诫119

5.2.14 顾客满意度事实119

5.3 订单任务流水线累积快照120

5.3.1 延迟计算122

5.3.2 多个计量单位123

5.3.3 后视图镜像124

5.4 事实表的比较125

5.4.1 事务事实表125

5.4.2 周期快照事实表126

5.4.3 累积快照事实表126

5.5 实时分区的设计127

5.5.1 实时分区的条件128

5.5.2 事务粒度的实时分区128

5.5.3 周期快照的实时分区129

5.5.4 累积快照的实时分区130

5.6 总结131

第6章 客户关系管理132

6.1 CRM概述133

6.1.1 操作型与分析型CRM134

6.1.2 CRM封装组件136

6.2 客户维度136

6.2.1 姓名与地址解析137

6.2.2 常见的其他客户属性141

6.2.3 低基数属性集的维度支架143

6.2.4 大型变化客户维度144

6.2.5 类型2客户维度变化的内容150

6.2.6 客户行为研究组150

6.2.7 商务客户体系结构152

6.2.8 多源客户数据的组合158

6.3 多业务处理的客户数据分析159

6.4 总结160

第7章 账目162

7.1 账目案例研究162

7.2 一般分类总账方面的数据163

7.2.1 一般分类总账周期快照164

7.2.2 一般分类总账日记账分录事务166

7.2.3 财务报表169

7.3 预算处理169

7.3.1 合并事实表172

7.4 OLAP与封装分析型方案的角色174

7.5 总结175

第8章 人力资源管理176

8.1 维度中时间标记事务的跟踪176

8.1.1 具有周期快照事实的时间标记维度180

8.2 审计维度181

8.3 关键词支架维度183

8.3.1 选择AND与OR方面的难题184

8.3.2 搜索子字符串184

8.4 调查表数据186

8.5 总结187

第9章 财经服务188

9.1 银行业案例研究188

9.2 维度精选189

9.2.1 家庭维度192

9.2.2 多值维度193

9.2.3 再谈微型维度194

9.3 事实的自由值分段195

9.4 时间点结余197

9.5 异构产品方案199

9.5.1 事务事实异构产品203

9.6 总结203

第10章 电信与公用事业205

10.1 电信实例研究205

10.2 设计复查要考虑的一般因素208

10.2.1 粒度208

10.2.2 日期维度209

10.2.3 退化维度210

10.2.4 维度解释与描述210

10.2.5 代理关键字211

10.2.6 维度太多（或者太少）211

10.3 草案设计活动的讨论211

10.4 地理位置维度213

10.4.1 位置支架214

10.4.2 支撑地理信息系统214

10.4 总结215

第11章 交通216

11.1 飞机常客实例研究216

11.1.1 多个事实表粒度217

11.1.2 航段与行程的连接219

11.2 向其他行业的扩展221

11.2.1 载运货主221

11.2.2 旅行社222

11.3 将微型维度组合成超级维度223

11.3.1 服务等级223

11.3.2 起点与目的地224

11.4 日期与时间方面更多的考虑226

11.4.1 国别历法226

11.4.2 作为维度或者事实的日间时间227

11.4.3 处于多个时区的日期与时间228

11.5 总结229

第12章 教育230

12.1 大学实例研究230

12.2 用于维度跟踪的累积快照231

12.3 非事实型事实表233

12.3.1 学生注册事件234

12.3.2 设施应用范围236

12.3.3 学生听课事件237

12.4 其他领域的分析兴趣240

12.5 总结241

第13章 卫生保健242

13.1 卫生保健值环242

13.2 卫生保健单据245

13.2.1 日期维度所模仿的角色248

13.2.2 多值诊断维度249

13.2.3 扩展单据事实表以显示利润252

13.2.4 住院出单维度253

13.3 复杂卫生保健事件254

13.4 医药记录255

13.4.1 用于稀疏事实的事实维度255

13.5 内容回顾257

13.5.1 迟到事实行258

13.5.2 迟到维度行259

13.6 总结260

第14章 电子商务261

14.1 Web客户-服务器交互指南262

14.2 为什么点击流并不仅仅是另外一种数据源264

14.2.1 跟踪点击流数据所遇到的挑战265

14.2.2 用于点击流的具体维度270

14.3 用于整个会话的点击流事实表275

14.4 用于单个页面事件的点击流事实表278

14.5 聚集点击流事实表281

14.6 将点击流数据中心集成到企业数据仓库282

14.7 商务利润率数据中心284

14.8 总结287

第15章 保险289

15.1 保险实例研究290

15.1.1 保险值链291

15.1.2 草拟的保险总线矩阵292

15.2 保单事务293

15.2.1 维度细节与方法293

15.2.2 可选（或者补充）保单累积快照299

15.3 保单周期快照299

15.3.1 一致性维度299

15.3.2 一致性事实300

15.3.3 再谈异构产品301

15.3.4 再谈多值维度302

15.4 更多的保险实例研究背景302

15.4.1 更新的保险总线矩阵303

15.5 索赔事务304

15.6 索赔累积快照306

15.7 保险／索赔合并快照308

15.8 非事实型事故事件309

15.9 维度建模要避免的常见错误310

15.10 总结313

第16章 建立数据仓库314

16.1 业务维度生命周期路线图315

16.1.1 路线图的主要兴趣点315

16.2 项目规划与管理317

16.2.1 准备情况的评估317

16.2.2 范围的确定319

16.2.3 论证319

16.2.4 人力资源配备319

16.2.5 项目方案的开发与维护322

16.3 业务需求定义323

16.3.1 需求规划323

16.3.2 业务需求收集325

16.3.3 文档形成与后续整理327

16.4 生命周期技术路径329

16.5 技术体系设计329

16.5.1 创建技术体系的8步过程330

16.6 产品选购与安装332

16.7 生命周期数据路径334

16.8 维度建模334

16.9 物理设计336

16.9.1 聚集策略336

16.9.2 初始索引策略337

16.10 数据转储系统的设计与开发338

16.10.1 维度表转储处理339

16.10.2 事实表转储341

16.11 生命周期分析型应用路径342

16.11.1 分析型应用程序说明343

16.11.2 分析型应用程序的开发343

16.12 配发344

16.13 维护与扩展345

16.14 建立数据仓库需要避免的常见错误347

16.15 总结349

第17章 相关知识与展望350

17.1 正在出现的技术进步351

17.2 安全需求与隐私影响方面的政治压力353

17.2.1 有益的使用与具有险恶用心的滥用之间存在冲突354

17.2.2 由谁掌握个人数据355

17.2.3 可能发生什么事情355

17.2.4 监视监控人员如何影响数据仓库的体系356

17.3 精心设计而避免出现灾难性的失败358

17.3.1 灾难性故障358

17.3.2 对灾难性故障的应对359

17.4 知识产权与公平使用361

17.5 数据仓库应用方面的文化取向362

17.5.1 企业范围内的数字管理362

17.5.2 对复杂的关键性能指标存在更多的信赖363

17.5.3 行为是新的应用大户363

17.5.4 封装应用达到顶峰364

17.5.5 仍然需要应用集成364

17.5.6 采购数据仓库需要进行审慎的风险评估365

17.6 结束语366

术语表367