內容簡介
《數據倉庫設計：現代原理與方法》內容詳實，圖文並茂，介紹最前沿的數據倉庫設計技術，指導您構建安全可靠的決策支持基礎結構。它闡述了遵循成熟可靠的軟體工程原理的實用設計方法，討論如何得心應手地構建富有表達力的概念模式、將概念模式轉換為關係模式以及設計最新ETL過程，還講述如何集成異構數據源、實現星型和雪花模式、管理動態和不規則層次結構以及如何通過實體化和拆分視圖來最佳化性能。
編輯推薦
《數據倉庫設計:現代原理與方法》：
使用數據和需求驅動的方法
創建協調資料庫來完善數據集市架構
採集並明確表達終端用戶要求
使用維度事實模型構建概念數據集市模式
評估數據集市卷和負載
使用高級邏輯建模技術提升性能
提取、轉換、清洗及載入數據源的數據
使用高級索引技術最佳化查詢執行計畫
編寫完整的數據倉庫項目文檔
了解創新商業智慧型技術
作者簡介
作者：（義大利）戈爾法雪利（Matteo Golfarelli） （義大利）Stefano Rizzi 譯者：戰曉蘇 吳雲浩 皮人傑
Matteo Golfa relli是義大利博洛尼亞大學計算機科學與技術學院副教授，講授信息系統、資料庫和數據挖掘課程。Matteo從2008年開始擔任Buslrless Intelligence Systems會議的聯合主席，並仟國際雜誌Data Mining and Management的編委。
Stefao RiZZi是義大利博洛尼亞大學計算機科學與技術學院教授，講授高級信息系統和軟體工程課棒。他已在國際期刊和會議文獻上發表了近1 00篇關於信息系統、移動機器人系統和模式識別的論文。Stefano是Encyclopedia of Database Systems雜誌的數據倉庫設計編輯。
目錄
第1章 數據倉庫簡介
1.1 決策支持系統
1.2 數據倉庫
1.3 數據倉庫的體系結構
1.3.1 單層體系結構
1.3.2 兩層體系結構
1.3.3 三層體系結構
1.3.4 另一種體系結構類
1.4 數據準備和ETL
1.4.1 提取
1.4.2 清洗
1.4.3 轉換
1.4.4 載入
1.5 多維模型
1.5.1 限制
1.5.2 聚合
1.6 元數據
1.7 訪問數據倉庫
1.7.1 報表
1.7.2 OLAP
1.7.3 儀錶板
1.8 ROLAP、OLAP和HOLAP
1.9 其他問題
1.9.1 質量
1.9.2 安全
1.9.3 進化
第2章 數據倉庫系統的生命周期
2.1 風險因素
2.2 自上而下與自下而上
2.2.1 商業維度生命周期
2.2.2 快速資料庫方法
2.3 數據集市設計階段
2.3.1 數據源分析和協調
2.3.2 需求分析
2.3.3 概念設計
2.3.4 工作負荷細節和概念模式的驗
2.3.5 邏輯設計
2.3.6 物理設計
2.3.7 數據準備設計
2.4 系統方法架構
2.4.1 場景1：數據驅動的方法
2.4.2 場景2：需求驅動的方法
2.4.3 場景3：混合方法
2.5 測試數據集市
第3章 數據源的分析與協調
3.1 檢查和規範化模式
3.2 集成問題
3.2.1 不同視角
3.2.2 等效建模構造
3.2.3 不兼容的規範
3.2.4 共有概念
3.2.5 相互關聯的概念
3.3 集成階段
3.3.1 預集成
3.3.2 比較模式
3.3.3 對齊模式
3.3.4 合併和重構模式
3.4 定義映射
第4章 用戶需求分析
4.1 採訪
4.2 基於辭彙表的需求分析
4.2.1 事實
4.2.2 預備性工作負荷
4.3 面向目標的需求分析
4.3.1 Tropos簡介
4.3.2 組織建模
4.3.3 決策建模
4.4 其他要求
第5章 概念建模
第6章 概念設計
第7章 工作負荷和數據卷
第8章 邏輯建模
第9章 邏輯設計
第10章 數據準備設計
第11章 數據倉庫的索引
第12章 物理設計
第13章 數據倉庫項目文檔
第14章 案例研究
第15章 超越數據倉庫範疇的商業智慧型
術語表
參考文獻
序言
數據倉庫設計：現代原理與方法現在，信息比以往任何時候都更加重要，生成和存儲的信息量浩如煙海。我們面臨著龐人的信息量。我們居住的模擬世界正在逐漸數位化，而在數位化的世界中，每個事件都可以被已求、歸類並存儲起來，供以後分析使用。每筆商業交易、每次網站訪問、每幅查看的圖片、每個打出的電話和花費的每一美元都被數位化並記錄下來。在過去，購買就是發生在商店售貨員和顧客之間的“模擬交易”，而現在，相同的交易通過網際網路或商店的銷售點終端系統進行，並將被立即記錄下來。
