企業級數據倉庫

企業級數據倉庫

《企業級數據倉庫》是2006年電子工業出版社出版的圖書,作者是王彥龍。本書主要介紹了數據倉庫技術,是數據倉庫建設的實踐指南。

編輯推薦

《企業級數據倉庫(EDW)原理、設計與實踐》既是一本系統介紹數據倉庫技術的通俗讀物,又是一本數據倉庫建設的實踐指南,從本身架構到技術描述,從具體內容到實際操作,都不失為一本理論基礎牢固、操作性極強的數據倉庫經典圖書。

本書可供關注、從事數據倉庫的技術人員、管理決策人員參考閱讀,也適合作為大中院校研究生的參考教材。

內容簡介

《企業級數據倉庫(EDW)原理、設計與實踐》作者曾主持建成了我國證券市場惟一涵蓋全市場業務數據的大型企業級數據倉庫,他將其基本於日常工作實踐對數據倉庫的概念和理論的理解及建設經驗融入本書,詳細地講述了企業級數據倉庫(EDW)的基本概念、規劃、設計與實現,以及解決方案,並且還詳細地描述了電信業、證券業和銀行業數據倉庫的案例,供數據倉庫建設者借鑑。塞爾希奧·齊曼說:“我寫這本書,目的是要讓每個人,包括行銷人員和雇用他們的經理層弄清楚,行銷究竟是一個什麼樣的東西以及如何搞好行銷。我會談到過去,並會告訴你為什麼行銷發展到今天會變得如此一蹶不振,但是,我將主要著眼於未來,討論到底需要做些什麼。
在我看來,未來的行銷應該回復到它原先的一些基本原則上來。我對行銷的這種理解已經使我走上成功之路,它今後還將會繼續使我獲益匪淺。行銷的原則實際上都寓含於那些古老的商業準則。你花錢是為了賺錢,你只雇用那些需要的人。而當你雇用別人時,你當然會希望由此會帶來更多的產品和更多的利潤了。
我認為未來的行銷必須用“金融工具”來衡量,就像公司在獲得一塊資產時要用某種金融工具去衡量一樣。這也是一種具有創造性和風險性的行業。它也許會使你受到震動,讓你從全方位加以考慮。我希望如此。但這並非冒險,因為它會使你從中得到謹慎的科學的管理經驗。一些人已經稱我是“天才行銷大師”了,當然還有一些不那么過於奉承的話。而在我看來,我並非那種“天才”。我一直有一個目標,我能非常理性地達到這個目標。
我已經說過,本書並不是要講可口可樂如何如何,但是它會涉及到許多可口可樂的案例,類似的案例可以用來解釋和探討行銷的戰略和戰術。我和我的同事們正是運用這些戰略戰術,把一家像可口可樂這樣的百年老店的銷售額在5年內提高了50%,也就是說從100億聽提高到150億聽。我要向你講述的並不僅僅是我們已經做了什麼,更為重要的是,我要把我們如何給該品牌定位,宣傳和振興的一些原則向你們闡明。我們確實做了一些令人激動的和頭暈目眩的廣告,也搞了一些令人難忘的活動和驚人的刺激場面。但我們成功的秘訣在於,我們從來沒有忘記我們的目標,那就是使更多的人購買更多的可口可樂,讓公司能取更多的金錢。在此同一期間,可口可樂的市場價值從400億美元躍升到了1600億美元。
我也會向你講述“新可樂事件”,並會告訴你為什麼這是一個巨大的成功。誠然,我們的行銷活動在重推廣古典型可樂之前,持續了僅僅77天,浪費了數以“噸”計的金錢並引起了公眾的憤怒。但是,我認為“新可樂”實際上很成功,因為它復興了可口可樂的品牌,並重把公眾的注意力引向了可樂。雖然它沒有按照我們的原計畫發展,但是,我們也達到了我們的目的,即改變了消費者和品牌之間基本對話的模式。改變這種模式是你在本書中要多次看到的一個概念。這樣的例子你不僅在軟體飲料界會看到,而且在計算機業、航空業、洗滌用品業、旅遊鞋業以及所有產品類的行業都會有類似的情況。
……
總的說來,我想向諸位傳輸這樣一個信息,即市場行銷員們已經忘記但應該記住的東西,行銷必須能把商品賣出去。行銷並不是創造一個形象。形象的樹立只是意味著人家知道你、認識你,但是,這並不一定會讓人家購買你的產品。行銷也並不是要製作譁眾取寵的廣告。它是要通過方案,促銷活動、廣告等諸多活動達到實際效果,即要使人們相信他們應該購買你的產品。對快餐店來說即是食物的消費,對航空公司來說即是載客率。它們都需要利潤,這才是它們的最終目的。

目錄

第1章 數據倉庫的基本概念
1.1 什麼是數據倉庫
1.1.1 數據倉庫是面向主題的
1.1.2 數據倉庫是集成的
1.1.3 數據倉庫是非易失的
1.1.4 數據倉庫是隨時間不斷變化的
1.2 數據倉庫和OTLP資料庫、數據集市的區別
1.2.1 數據倉庫和OTLP資料庫
1.2.2 數據倉庫和數據集市
1.3 數據倉庫技術的發展
1.3.1 數據倉庫的起步階段
1.3.2 企業級信息集成
1.3.3 企業級數據倉庫
1.3.4 數據集市
1.3.5 爭吵與混亂
1.3.6 合併
1.4 數據倉庫的投資回報
第2章 數據倉庫方法論
2.1 數據倉庫規劃
2.1.1 業務探素
2.1.2 信息調研
2.1.3 邏輯數據建模
2.1.4 數據倉庫解決方案準備
2.2 數據倉庫的設計與實現
2.2.1 系統體系結構設計
2.2.2 物理資料庫和物理數據建模型設計
2.2.3 數據轉換
2.2.4 套用開發
2.2.5 數據挖掘
2.2.6 數據倉庫管理
2.2.7 元數據管理
……

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