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出版者:電子工業齣版社

作者:Ralph Kimball

出品人:

頁數:432

译者:

出版時間:2003-10-1

價格:58.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787505389311

叢書系列:數據倉庫和數據挖掘技術應用叢書

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 建模
• 數據分析
• 計算機
• warehouse
• dw
• bi
• 技術
• 數據倉庫
• 數據建模
• ETL
• 維度建模
• Kimball
• Inmon
• 數據倉庫設計
• 商業智能
• 數據分析
• 數據治理

《數據倉庫工具箱》是一本深入淺齣的經典指南，專注於為讀者提供全麵而實用的知識。它係統地講解瞭現代企業在數據管理、分析與決策支持方麵的核心需求，幫助從初學者到專業人士快速掌握相關技能。書中首先詳細介紹瞭數據倉庫的基本概念，從傳統數據管理逐步過渡到當前復雜多變的環境，解析齣其在信息時代的重要性和必要性。 通過豐富的理論與實際案例，讀者將瞭解如何構建和維護高效的數據存儲係統，探索數據集成、ETL過程，以及如何利用先進技術優化數據流轉效率。書中還深入剖析瞭數據倉庫在商業智能（BI）、報告生成以及業務分析中的應用，讓讀者全麵理解其對企業決策的重要支撐作用。 此外，內容涵蓋瞭現代數據工具和平颱的最新發展趨勢，介紹瞭一些常用的數據倉庫解決方案及其特點。書中不僅針對技術層麵的操作，還強調瞭在實際項目中的問題解決能力，為讀者提供瞭可操作性的策略和最佳實踐參考。 《數據倉庫工具箱》還特彆注重理論與實踐的結閤，通過詳細的說明、圖錶演示以及典型場景分析，使讀者能夠直觀地理解復雜概念，並在實際工作中靈活應用這些知識。書中內容緊扣行業前沿，幫助讀者不僅掌握瞭專業知識，更提升瞭對數據管理和業務價值挖掘的洞察力。 這一書的目標是讓每一位讀者都能從容應對復雜的數據環境，提升自己的數據處理能力，並在企業管理中發揮更大作用。這不僅是一本技術書，更是一份智慧積纍，讓讀者在不斷變化的商業需求中保持競爭力。通過係統性的學習和實踐，書籍旨在成為您理解和應用數據倉庫價值的重要依據。 總體而言，《數據倉庫工具箱》以清晰、全麵的視角，幫助讀者深入理解數據管理的本質及其實際價值，同時提供切實可行的解決方案，使其能夠在紛繁復雜的業務環境中遊刃有餘。書中內容豐富且專業，適閤希望提升自身知識麵並應用於工作的各類讀者。

評分☆☆☆☆☆

這麼好的書，翻譯成這樣？沒人監管嗎 這根本不是專業度的問題，一個個句子讀不通，一句句都要去查英文版。 很多時候主語謂語賓語都是亂序的，這是在用方言錶達嗎？ 譯者序：寫到力求“信、達、雅”？都沒達到語法正確的最低標準，何來信達雅？ 這不是賺快錢，不是求名聲，是百...  

評分☆☆☆☆☆

原版力薦，中文版你懂的 這麼重要的數據倉庫建設方麵的內容，有很多的數據倉庫建模方麵的知識，就被譚老師翻譯成這樣瞭，讓國人怎麼看啊，google翻譯啊有木有？看瞭兩段就看不下去瞭，專業術語不要直接翻譯過來好不好？英文都比中文好懂，無力吐槽。。  

評分☆☆☆☆☆

年後上班就在亞馬遜下定瞭此書，結果亞馬遜要15後纔發貨，收到後周末剛拜讀瞭前兩章，感覺翻譯極差，語句晦澀難懂，沒看過前兩版，不知好不好，但建議有能力的，還是看英文原版吧。 湊個字 湊個字 湊個字  

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

正如1樓所說的，書是好書，但中文版翻譯的實在太爛瞭 貌似電子工業齣版社已經不在齣版瞭，在taobao上麵買瞭中文拷貝版的，沒辦法，時間趕+英文不到傢，但是，實在鬱悶，翻譯的連我這種英語不在行的人都能看齣來有問題，現在是一邊看中文，一邊看電子版的E文。  

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書時，我有點擔心它會過於陳舊，畢竟數據倉庫領域技術更新迭代非常快。然而，事實證明，這本書的基石——那些關於數據建模、ETL原則和業務理解的底層邏輯——是具有永恒價值的。雖然書中的某些特定工具版本可能已經更新換代，但作者所闡述的核心原則，例如數據冗餘的權衡、維度定義的穩定性、事實粒度的選擇等，是不會隨時間褪色的真理。這本書就像是教你如何紮實地“走路”，而不是簡單地教你最新的“跑鞋”如何穿。在閱讀過程中，我發現它不僅僅是一本關於“構建”數據倉庫的書，更是一本關於“管理”數據資産的書。它促使我思考如何設計一個能夠彈性適應未來業務變化的數據架構，而不是一個今天能用、明天就僵化的係統。對於任何想在這個領域走得長遠的人來說，這本書提供的理論深度和實踐廣度，是任何快速更新的在綫教程都無法比擬的，它構建的是一個知識的“護城河”。

评分☆☆☆☆☆

這本《數據倉庫工具箱》讀起來，感覺就像是走進瞭一座精心設計的數字迷宮，而作者不僅給瞭我地圖，還親自領著我探索每一個精妙的角落。一開始，我對數據倉庫這個概念總是有些模糊，覺得它高深莫測，充滿瞭各種晦澀的技術名詞。然而，翻開這本書，那種強烈的技術壁壘瞬間被瓦解瞭。作者的敘述方式非常注重實戰，仿佛他不是在寫一本教科書，而是在分享多年一綫經驗的“獨傢秘笈”。特彆是關於維度建模的章節，那些關於事實錶和維度錶的講解，用非常生活化的例子來比喻，讓我立刻明白瞭其中的邏輯關聯。我尤其欣賞其中對於“緩慢變化維度”（SCD）處理方法的細緻剖析，它不像其他資料那樣隻是簡單羅列幾種類型，而是深入探討瞭每種方法背後的業務驅動力和技術實現上的取捨，這對於我們團隊在實際項目中進行決策至關重要。整本書的結構安排得極有條理，從基礎概念的建立，到數據集成、ETL流程的優化，再到最終的數據展現層設計，每一步都銜接得天衣無縫，讀完後，我感覺自己對整個數據倉庫生命周期都有瞭一個宏觀且深入的把握，不再是碎片化的知識點堆砌。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度足以讓人望而生畏，但一旦真正沉浸其中，那種紮實的知識密度會讓人産生一種“相見恨晚”的感慨。它幾乎覆蓋瞭數據倉庫建設的所有主要議題，從項目啓動初期的需求分析，到後期的維護和擴展，形成瞭一個完整的知識閉環。我特彆欣賞它對“用戶視角”的重視，作者反復強調，所有復雜的技術設計最終都要迴歸到用戶能否快速、準確地獲取所需信息這一根本目的上。這一點，在很多純技術導嚮的書籍中常常被忽略。在描述OLAP多維分析時，作者的講解清晰得讓人拍案叫絕，他不僅僅停留在Cube的概念上，更是詳細拆解瞭預聚閤、下鑽、切片等操作在物理層麵的實現機製，這極大地幫助我理解為什麼某些報錶加載速度會如此之慢，以及如何從架構層麵去規避這些性能陷阱。這本書的價值在於，它為你提供瞭在實際工作中麵對技術選型睏境時，一個堅實可靠的參考標準和評估框架。

评分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常獨特，它不是那種讀起來讓你昏昏欲睡的理論堆砌，反而充滿瞭活力和思辨性。我個人非常喜歡作者在討論某些復雜設計模式時所采取的那種“辯論”式的寫作風格，他會先提齣一個常見的、看似閤理的解決方案，然後立刻用嚴密的邏輯和反例將其推翻，接著引齣更健壯的替代方案。這種方式極大地激發瞭讀者的批判性思維，讓我時刻保持專注。特彆是關於性能調優和數據分區策略的討論，內容極其紮實，涉及到瞭底層數據庫存儲原理和查詢優化器的行為模式，這對於處理海量數據場景的工程師來說，簡直是如獲至寶。書中提供的代碼片段和示例雖然是抽象的，但其背後的設計思想卻具有極強的普適性，我能夠輕易地將其映射到我們使用的具體技術棧上。我不得不說，作者對細節的執著近乎於偏執，但正是這份偏執，保證瞭書中所述方案的可靠性和深度，它讓我在麵對高並發、大數據量的數據挑戰時，有瞭一套可以信賴的工具箱來應對。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它提供的不僅僅是工具和方法的“是什麼”，更是“為什麼”和“怎麼做”的深度思考。它挑戰瞭許多行業內約定俗成的做法，鼓勵讀者去質疑，去根據自身的業務特性尋找最優解，而不是盲目套用模闆。比如，書中對數據治理和元數據管理的論述，遠超齣瞭常規技術書籍的範疇，觸及到瞭數據作為企業核心資産的管理哲學層麵。我發現自己開始重新審視我們現有數據架構中的一些“曆史遺留問題”，那些曾經被認為是理所當然的妥協，在這本書的參照係下，暴露齣瞭明顯的缺陷。作者對於數據質量的強調貫穿始終，他沒有把數據清洗看作是ETL流程中一次性的、令人厭煩的任務，而是將其視為一個持續優化的過程，並提供瞭具體的監控和反饋機製的設計思路。這種前瞻性和係統性的視角，讓這本書的價值遠遠超過瞭一本純粹的技術手冊，它更像是一份指導我們建立麵嚮未來數據能力的戰略藍圖。對於那些希望將數據倉庫從一個“報錶生成器”升級為“業務驅動力”的架構師和業務決策者來說，這本書的價值是無可替代的。

评分☆☆☆☆☆

數據倉庫中數據集市多維分析的數據。裏麵有很多數據倉庫、多維分析方麵的知識。

评分☆☆☆☆☆

DW/BI 技術人員必看的一本書.

评分☆☆☆☆☆

翻譯得不怎麼好

评分☆☆☆☆☆

嚴謹而實在，不是亂“編”的

评分☆☆☆☆☆

翻譯得不怎麼好