商业智能深入浅出 Cognos，Informatica技术与应用PDF电子书下载

理论篇 1

第1章 商业智能简介 1

1.1 商业智能介绍 1

1.1.1 商业智能在企业中的作用 1

1.1.2 商业智能的功能 3

1.2 商业智能的发展趋势 3

1.3 商业智能的实施方法和步骤 4

1.3.1 商业智能的实施方法 4

1.3.2 商业智能的实施步骤 4

1.4 商业智能项目成功的关键 6

1.5 商业智能项目的组织机构 6

1.6 本章小结 7

第2章 学习商业智能之前的准备知识 9

2.1 Oracle体系结构介绍 9

2.2 Oracle优化理论 11

2.2.1 外部优化原则 11

2.2.2 SQL优化基本规则 11

2.2.3 SQL使用规范 11

2.2.4 索引使用规范 12

2.2.5 临时表使用规范 12

2.2.6 索引创建原则 12

2.2.7 大数据量表的维护原则 13

2.2.8 视图创建原则 13

2.2.9 代码程序中使用索引的原则 13

2.2.10 代码程序中的一些建议 13

2.3 数据库建模理论知识 14

2.3.1 数据库的数据模型 14

2.3.2 数据库建模的一般流程 15

2.4 本章小结 16

第3章 商业智能数据仓库的理论知识 18

3.1 数据仓库的定义 18

3.2 数据仓库的特点 18

3.2.1 面向主题 19

3.2.2 集成性 19

3.2.3 稳定性 20

3.2.4 反映历史变化 21

3.3 数据仓库和数据库的区别 21

3.4 数据仓库开发过程介绍 22

3.4.1 规划分析阶段 22

3.4.2 设计实现阶段 23

3.4.3 使用维护阶段 23

3.5 数据仓库系统组成部分介绍 25

3.5.1 数据源分析 26

3.5.2 数据迁移 27

3.5.3 选择数据的存储结构 28

3.5.4 元数据 28

3.6 数据仓库模型设计介绍 29

3.6.1 概念模型 29

3.6.2 逻辑模型 30

3.6.3 物理模型 32

3.7 数据集市介绍 33

3.7.1 数据集市的定义 33

3.7.2 数据集市的类型 34

3.7.3 数据集市和数据仓库的区别 34

3.7.4 数据集市和数据仓库的关系 35

3.7.5 数据集市的目标分析 36

3.8 数据仓库实施详细步骤 36

3.8.1 需求分析 36

3.8.2 数据仓库的逻辑分析 37

3.8.3 设计ODS系统 38

3.8.4 数据仓库建模 39

3.8.5 数据集市建模 39

3.8.6 数据源分析 40

3.8.7 数据的获取与整合 40

3.8.8 应用分析 40

3.8.9 报表展现 40

3.9 数据仓库的作用 41

3.10 数据仓库的建设意义 42

3.11 本章小结 42

第4章 商业智能ETL简介 44

4.1 ETL在数据仓库中的重要地位 44

4.2 ETL的一般过程 45

4.3 研究ETL的本质 45

4.4 ETL的体系结构 47

4.5 ETL的难点 47

4.6 主流的ETL工具 48

4.7 ETL的作用 48

4.8 详解ETL过程 49

4.8.1 数据抽取 49

4.8.2 数据清洗 49

4.8.3 数据转换 51

4.8.4 数据加载 52

4.8.5 ETL的日志 52

4.9 ETL优化 53

4.10 ETL设计规范要点 53

4.11 ETL的框架结构 54

4.12 本章小结 54

第5章 商业智能联机分析处理理论简介 56

5.1 OLAP介绍 56

5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别 57

5.3 OLAP的实现方法 58

5.4 OLAP的基本目标和特点 59

5.5 建立OLAP的过程 60

5.6 OLAP与数据仓库的关系 60

5.7 OLAP系统的实施过程 61

5.8 OLAP模型的设计与实现 61

5.9 本章小结 62

第6章 ODS与数据仓库的结合 64

6.1 ODS的概念 64

6.2 ODS的特点 64

6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别 65

6.4 ODS的主要功能 65

6.5 ODS的设计步骤 67

6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系 68

6.7 数据库系统—ODS系统的转化机制 69

6.8 ODS系统的逻辑模型 69

6.9 ODS系统的架构 69

6.10 ODS系统的功能 70

6.11 本章小结 71

第7章 商业智能元数据简介 72

7.1 元数据的定义 72

7.2 元数据的重要性 72

7.3 元数据的类型 73

7.4 元数据的作用 73

7.5 元数据的管理 74

7.6 元数据包含的内容 75

7.7 本章小结 75

项目篇 76

第8章 商业智能项目需求的定义 76

8.1 商业智能项目的启动 76

8.2 商业智能项目的需求定义 79

8.3 系统原型的建立 85

8.4 验收和评审的内容 85

8.5 本章小结 86

第9章 商业智能项目模型的建立 87

9.1 数据模型的设计原则 87

9.2 企业模型的意义 87

9.2.1 企业模型的定义 87

9.2.2 建设企业模型的意义 87

9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系 88

9.2.4 与企业数据模型相关的概念 88

9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤 89

9.3 概念模型的设计 91

9.4 逻辑模型的设计 92

9.4.1 ODS逻辑模型 92

9.4.2 数据仓库逻辑模型 96

9.4.3 数据集市逻辑模型 101

9.5 物理模型的设计 104

9.5.1 ODS物理模型的设计 104

9.5.2 数据仓库物理模型的设计 105

9.5.3 数据集市物理模型的设计 107

9.6 本章小结 111

第10章 商业智能数据仓库系统应用实例 113

10.1 定义数据仓库项目的生命周期 113

10.2 数据仓库粒度的划分 113

10.3 企业辅助决策分析系统的构建 114

10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤 115

10.4.1 提供系统安装软件的体系结构 115

10.4.2 部署系统的数据库环境 115

10.4.3 ETL环境的部署 116

10.4.4 报表展示环境的部署 116

10.5 本章小结 117

第11章 商业智能项目规划和管理 118

11.1 项目团队的组织结构 118

11.2 项目角色划分及技能要求 119

11.3 定义领导组的职责和主要任务 120

11.4 如何定义商业智能项目的进度 120

11.5 如何定义商业智能项目的过程 121

11.6 本章小结 122

第12章 数据抽取、转换和加载 123

12.1 ETL的定义和总体架构 123

12.2 定义ETL的流程 125

12.3 ETL的加载方法 127

12.3.1 以时间戳作为加载条件 127

12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载 131

12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载 131

12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式 134

12.4 利用ETL构建企业级数据仓库 135

12.5 ETL的设计过程 136

12.6 ETL的备份与恢复 137

12.6.1 数据的备份 137

12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构 138

12.6.3 ETL程序的备份 138

12.6.4 数据的恢复方案 139

12.7 ETL数据质量的改进 140

12.7.1 ETL数据质量分析 140

12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标 141

12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法 141

12.8 ETL应用举例 141

12.8.1 ETL分析需求 141

12.8.2 ETL数据源说明 142

12.8.3 ODS设计与抽取 142

12.8.4 DW设计与抽取 145

12.8.5 DM设计与抽取 147

12.9 本章小结 149

第13章 联机分析处理 150

13.1 OLAP的概念 150

13.2 OLAP的实施 150

13.2.1 建立“维”的概念 150

13.2.2 多维分析技术 151

13.2.3 OLAP实施的一般过程 153

13.3 OLAP的应用实例 155

13.3.1 案例背景 155

13.3.2 需求 155

13.3.3 数据准备 155

13.3.4 浏览分析数据 156

13.4 OLAP系统设计的一般步骤 157

13.5 本章小结 158

第14章 应用举例 160

14.1 项目工作计划的制订 160

14.1.1 对项目背景与目的的描述 160

14.1.2 确定项目需要交付的成果 160

14.1.3 制定项目管理文档 161

14.1.4 项目进度划分 162

14.2 需求分析 163

14.2.1 业务需求 163

14.2.2 功能需求 164

14.3 营销系统设计 166

14.3.1 总体架构设计 166

14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计 167

14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计 168

14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计 168

14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计 169

14.3.6 数据模型设计 170

14.4 ETL数据抽取 178

14.4.1 ETL物理设计 178

14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区 179

14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区 179

14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库 180

14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市 180

14.5 报表展示 181

14.6 编写测试报告 182

14.7 编写用户手册 184

14.8 软件发布 184

14.9 系统运行维护 185

14.10 本章小结 185

工具篇 187

第15章 Informatica PowerCenter工具简介 187

15.1 Informatica PowerCenter介绍 187

15.1.1 Informatica的特点 188

15.1.2 Informatica的优势 188

15.2 Informatica PowerCenter工具概况 189

15.3 Informatica Servers引擎 189

15.4 Administration Console 190

15.4.1 登录方式 191

15.4.2 相关术语 192

15.5 PowerCenter Designer 192

15.5.1 菜单 193

15.5.2 工具栏 195

15.5.3 导航 197

15.5.4 工作区 198

15.5.5 输出窗口 199

15.6 Repository Manager 200

15.6.1 菜单 200

15.6.2 工具栏 201

15.6.3 导航 202

15.6.4 工作区 202

15.7 Workflow Manager 203

15.7.1 菜单 203

15.7.2 工具栏 204

15.7.3 导航 205

15.7.4 工作区 206

15.7.5 输出窗口 207

15.8 Workflow Monitor 207

15.8.1 工具栏 208

15.8.2 监控区 208

15.8.3 属性 209

15.9 本章小结 210

第16章 Cognos工具简介 211

16.1 Cognos介绍 211

16.1.1 Cognos的历史 211

16.1.2 Cognos的特点 211

16.1.3 Cognos的现状 212

16.2 Cognos工具浏览 212

16.3 Cognos Configuration 213

16.4 Cognos Connection 214

16.4.1 菜单功能 215

16.4.2 选项卡介绍 215

16.4.3 工具栏的使用 215

16.5 Query Studio 216

16.6 Analysis Studio介绍 221

16.6.1 Analysis Studio的组成 221

16.6.2 菜单功能 222

16.7 Report Studio介绍 223

16.7.1 Report Studio的组成 224

16.7.2 菜单功能 227

16.8 Event Studio介绍 229

16.8.1 Event介绍 229

16.8.2 Task介绍 230

16.9 Framework Manager建模工具 232

16.9.1 菜单介绍 233

16.9.2 工作区 236

16.10 Transformer介绍 239

16.10.1 Data Sources 239

16.10.2 Dimension Map 240

16.10.3 Measures 241

16.10.4 PowerCubes 241

16.10.5 Customer Views 241

16.10.6 Signon 242

16.11 Cognos PowerPlay 242

16.11.1 菜单介绍 243

16.11.2 工具栏 245

16.11.3 维度视图 245

16.12 本章小结 245

实践篇 247

第17章 Informatica的安装与快速入门 247

17.1 Informatica PowerCenter的安装方案 247

17.1.1 安装前的准备 247

17.1.2 服务器端安装 248

17.1.3 客户端安装 262

17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程 268

17.3 Informatica PowerCenter快速入门 268

17.3.1 前期准备 269

17.3.2 定义源数据 274

17.3.3 定义目标数据 279

17.3.4 定义映射规则 280

17.3.5 定义工作流 283

17.3.6 启动工作流程 290

17.4 本章小结 291

第18章 Informatica实例 292

18.1 缓慢变化维的概念 292

18.2 缓慢变化维的实现方式 292

18.2.1 覆盖方式 292

18.2.2 全历史记录 297

18.2.3 标记位方式 302

18.2.4 时间戳方式 306

18.2.5 记录最新记录和上一次历史 311

18.3 本章小结 316

第19章 Cognos安装与快速入门 317

19.1 Cognos 8安装 317

19.1.1 Cognos服务器安装 317

19.1.2 Cognos Framework安装 320

19.1.3 Cognos Transformer安装 323

19.1.4 Cognos语言包安装 325

19.1.5 Cognos PowerPlay安装 330

19.2 Cognos入门前的准备工作 334

19.2.1 创建Oracle数据库实例 334

19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本 339

19.2.3 Cognos部署设置 340

19.2.4 配置Cognos服务 340

19.2.5 启动Cognos服务 345

19.3 Cognos入门实例一 345

19.3.1 使用Framework建模 347

19.3.2 使用Report Studio制作报表 359

19.3.3 查看报表 366

19.4 Cognos入门实例二 367

19.4.1 使用Framework建模 367

19.4.2 使用Transformer立方体多维建模 370

19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表 382

19.4.4 查看报表 385

19.5 本章小结 386

第20章 Cognos实例 387

20.1 Section报表的开发 387

20.2 Conditional Style报表的开发 390

20.3 图表型报表的开发 396

20.4 Drill-Through报表的开发 402

20.5 本章小结 411

第21章 Cognos的安全管理 412

21.1 Cognos安全性介绍 412

21.1.1 Cognos应用防火墙 412

21.1.2 身份验证 413

21.1.3 访问授权 414

21.1.4 加密服务 415

21.2 Cognos安全部署 416

21.2.1 操作系统安全技术 416

21.2.2 网络安全技术 418

21.2.3 应用安全技术 418

21.2.4 安全审计 419

21.3 Cognos安全实践 420

21.3.1 创建Cognos组、角色 420

21.3.2 为组、角色添加用户成员 423

21.3.3 在Framework中设置包的访问授权 426

21.4 本章小结 429

第22章 Cognos优化 431

22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度 431

22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度 432

22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml参数 432

22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能 434

22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度 435

22.6 读取数据时启用多CPU处理 435

22.7 减少cube数据的提交次数 436

22.8 本章小结 436

技术词汇 437