数据仓库 客户/服务器计算指南PDF电子书下载

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OLAP 166

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OLAP 173

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 IBM 213

第13章 制售商调查：策略和产品定位 213

13.2 Oracle 215

13.3 惠普 216

13.4 Sybase 216

13.5 Informix Software 217

13.6 AT T GIS 218

13.7 SAS Institute 219

13.8 Software AG 220

13.9 Platinum technology 220

13.11 Silicon Graphics 221

13.10 Red Brick Systems 221

13.12 Pyramid Technology 222

13.13 Sequent Computer Systems 222

13.14 Information builders 223

13.15 Prism Software 223

13.16 Informatica Corporation 224

13.17 Vality Technology 225

13.18 Evolutionary Technologies International(ETI) 225

13.21 Arbor Software 226

13.20 Praxis International 226

13.19 Carleton 226

13.22 Pilot Software 227

13.23 Dimensional Insight 227

13.24 Information Advantage 227

13.25 Prodea Software 228

13.26 MicroStrategy 228

13.27 Brio Technology 228

13.29 Business Objects 229

13.30 Information Harvesting 229

13.28 IQ Software 229

13.31 Infromation Discovery 230

13.32 HNC Software 230

13.33 SPSS 230

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