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