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这本书的排版和语言风格也让我感到有些疏离。它大量使用学术化的术语和冗长的句子来描述本该清晰明了的技术概念,这使得阅读过程变得相当吃力。例如,在讲解如何设计事实表和维度表之间的关系时,作者用了一整页篇幅来铺垫抽象的“关系本体论”,而非直接展示一个清晰的E-R图和相应的InfoProvider结构定义。我更倾向于那种直截了当、图文并茂的风格,比如用流程图来解释数据从PSA到InfoCube的传输路径,或者用代码片段来展示如何编写复杂的ABAP BADI来进行用户出口处理。这本书的叙事方式更像是在讲述一个关于数据仓库的故事,而非一本实操指南。对于习惯了快速查找解决方案的技术人员来说,要从这些厚重的文字中提取出可执行的步骤,需要耗费极大的精力去“翻译”和“解码”,这无疑降低了学习效率。
评分我最近一直在寻找一本能帮助我从“会用”过渡到“精通”SAP BW数据建模的技术手册,尤其是在处理S/4HANA迁移背景下的新模型(如BW/4HANA)时。这本书的标题《SAP BW Data Modeling》听起来非常契合我的需求,但实际内容却让我感到困惑。它花费了大量篇幅去阐述“商业智能的价值”和“数据仓库的历史演变”,这些背景知识虽然有价值,但对于一本聚焦于“建模”的书籍来说,其比例严重失衡。例如,在关键的“高级数据流设计”章节,作者似乎完全跳过了对CompositeProvider、AEP(Advanced Data Store Object Plus)特性的深入挖掘,也没有提及如何利用Open Hub接口进行模型外的集成。我本想学习如何利用新的技术特性来优化数据延迟和查询响应时间,但书中关于这些前沿功能的描述,除了命名之外,几乎没有提供任何实质性的技术细节。坦白说,这本书更像是为初级项目经理准备的入门读物,而非为资深建模师准备的技术宝典,缺乏那种能让人“醍醐灌顶”的深度技术洞察。
评分我原本期望这本书能提供一份关于SAP BW建模的最佳实践清单,特别是针对高性能Cube设计和数据加载优化的“秘籍”。例如,如何科学地判断何时应该使用多重数据流而不是单一数据流;如何利用查询设计器的高级选项来避免不必要的JOIN操作;或者在迁移到HANA平台后,哪些传统建模元素(如特定的索引或聚合)已经过时或需要重新审视。遗憾的是,这本书的内容似乎更侧重于描述那些在SAP BW 3.5甚至更早版本中就存在的经典模型结构,对于近几年的技术演进,比如对HANA内存计算的优化利用,几乎没有涉及。它没有提供任何关于“如何在新架构下重新思考你的模型”的指导,使得这本书的实用价值大大打了折扣。读完后,我感觉我掌握了“过去”的建模方法,但对于如何构建面向未来的、云就绪的BW模型,我仍然感到迷茫,这本书未能提供这座通往未来的桥梁。
评分翻开这本书,我满怀热情地想学习如何构建弹性、可维护的BW数据模型。我特别关注了书中关于数据质量和主数据管理的章节,因为这直接关系到我的项目交付质量。然而,我发现作者对Master Data的维护策略描述得过于理想化。在现实世界的复杂业务环境中,主数据通常是分散且存在冲突的,我们需要精通如何使用DSO或InfoObject的激活属性来处理“不一致”的数据。这本书中关于数据质量的部分,仅仅停留在“应该进行清理和一致性检查”的层面,对于如何使用BW内置的Master Data治理工具(比如MDM集成点或特殊的转换逻辑)来自动化这一过程,却只字未提。此外,关于异常值处理和数据聚合的策略,书中也显得力度不足,没有展示具体的聚合级别设置技巧,也没有讨论在不同数据库层面上如何通过索引优化来加速读取性能。这使得我对这本书在解决实际生产环境中的建模瓶颈方面产生了严重的怀疑。
评分初读这本书时,我原本的期待是能深入了解SAP BW中数据建模的复杂艺术,比如如何构建高效的数据流、星型和雪花型模式在实际应用中的取舍,以及如何优化InfoCube和DSO的设计以应对海量数据的查询性能挑战。然而,这本书给我的感觉更像是一本宏观的理论综述,它泛泛地提到了“数据治理的重要性”和“敏捷开发在BI项目中的应用”,但对于这些概念在SAP BW建模实践中的具体落地,却几乎没有提供任何可供操作的步骤或代码示例。比如,当讨论到数据源的抽取策略时,书中只是草草带过,没有深入讲解Delta机制的配置细节,更别提如何处理复杂的源系统数据映射和转换逻辑。这种表面的介绍,对于一个希望通过阅读来提升实战技能的专业人士来说,无疑是令人失望的。我期望看到的是详尽的屏幕截图、关键事务代码的用法解析,甚至是针对特定业务场景(如销售订单、财务凭证)的建模蓝图,但这些核心内容缺失了。整本书读下来,感觉更像是在翻阅一本早期的行业白皮书,内容陈旧且缺乏针对性,对解决我当前面临的实际建模难题帮助甚微。
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