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出版者:

作者:SCN Education BV 编

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:$ 79.04

装帧:

isbn号码:9783528057534

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据建模
ETL
BI
数据分析
数据库
维度建模
OLAP
数据挖掘
商业智能

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具体描述

Rapid access to information is a prime requirement in any organization that wants to have a competitive edge in today's fast changing markets. How to retrieve information? How to capture data? How to format it? The answer lies in Data Warehousing. This HOTT Guide will give you access to all the essential information about the newest data storehouse: through articles by expert trendwachters on strategic considerations, how-to reports defining the various ways to extract the data needed for critical business decisions, technical papers clarifying technologies and tools, business cases and key concepts that will provide the reader with a comprehensive overview of a business solution that is already indispensable.

好的，这是一份关于《Data Warehousing》的图书简介，着重于介绍数据仓库的构建、管理和应用，同时避免提及任何与“AI”或“人工智能”相关的内容。 --- 图书名称：《数据仓库：构建企业级数据智能平台》内容简介在当今由数据驱动的商业环境中，企业对信息的需求已远远超越了日常事务处理系统的能力。《数据仓库：构建企业级数据智能平台》一书，旨在为技术架构师、数据分析师、数据库管理员以及IT管理者提供一套全面而深入的指南，阐释如何规划、设计、实施和运维一个高效、可靠且可扩展的企业级数据仓库（Data Warehouse, DW）。本书的基石在于提供扎实的理论基础与可操作的实践经验，帮助组织将分散的、异构的数据源转化为统一、高质量、可信赖的决策支持系统。第一部分：数据仓库的战略与基础本书伊始，首先聚焦于数据仓库的战略定位与核心概念。我们深入探讨了数据仓库与操作型数据库（OLTP）之间的根本区别，强调了数据仓库作为企业级“单一事实来源”（Single Source of Truth）的关键作用。数据仓库的战略价值：剖析数据仓库如何支持高层管理决策、市场趋势分析、风险评估与合规性报告。我们详细阐述了构建数据仓库所需的业务驱动力，确保技术投资与企业目标紧密对齐。数据建模基础：介绍数据仓库建模的范式，特别是Kimball维度建模方法（星型模式、雪花模式）与Inmon企业信息工厂（EIF）方法的对比与应用场景。重点讲解事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则，如何平衡查询性能与数据冗余。数据仓库架构选型：考察当前主流的架构范式，包括经典的Inmon三层架构、Kimball的集中式数据市集（Data Marts）方法，以及现代混合架构的特点。讨论部署在本地（On-Premises）与基于云平台（Cloud-Native）的DW解决方案的优劣权衡。第二部分：数据集成与ETL/ELT流程的精湛技艺数据集成是数据仓库项目成功的命脉。本书用大量篇幅详细讲解了数据抽取、转换和加载（ETL）或抽取、加载和转换（ELT）的完整生命周期管理。数据源的探索与治理：阐述如何对企业内部的ERP、CRM、日志文件、外部API等异构数据源进行数据剖析（Data Profiling）。引入数据质量管理的最佳实践，包括数据清洗、去重、标准化和验证机制的建立。高效的数据抽取技术：深入研究全量抽取与增量抽取（基于时间戳、日志记录、触发器）的实现细节。讨论如何处理缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）——特别是类型一到类型六的各类策略，确保历史记录的准确追踪。转换逻辑的设计与实现：详细解析数据转换过程中的关键操作，如数据聚合、关键字段的生成（Surrogate Keys）、事实数据的预计算等。提供了在不同数据处理引擎（如SQL、脚本语言或专业ETL工具）中实现复杂转换逻辑的示例和性能优化技巧。加载策略与性能优化：涵盖批量加载（Batch Loading）与实时流式加载（Streaming Ingestion）的技术路线。讨论在大型数据集加载过程中如何最小化对源系统的影响，并利用并行处理技术加速加载过程。第三部分：数据仓库的实现与技术栈本部分侧重于实际技术的选型与部署，涵盖了从传统关系型数据库到面向分析型处理（OLAP）的新一代数据仓库平台的具体实施细节。关系型数据库的OLAP优化：探讨在传统关系数据库（如Oracle, SQL Server, PostgreSQL）中，如何通过索引策略、分区技术、物化视图（Materialized Views）来优化分析查询性能。面向分析的现代数据仓库平台：详细介绍当前市场上领先的云原生数据仓库技术栈的架构特点，例如MPP（Massively Parallel Processing）架构的工作原理。分析如何利用列式存储、数据压缩和查询优化器来提升大规模复杂查询的处理速度。数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse理念的探讨）：讨论数据湖（Data Lake）在存储原始数据方面的优势，以及如何将其与数据仓库的结构化能力相结合，形成统一的分析基础架构。阐述数据目录（Data Catalog）和元数据管理在数据治理中的核心地位。第四部分：数据仓库的治理、维护与应用拓展一个成功的数据仓库需要持续的运营和严格的治理。本书的最后部分关注于如何维持数据仓库的长期价值和可扩展性。元数据管理与数据治理：强调业务元数据、技术元数据和操作元数据的收集、存储与维护。建立数据血缘（Data Lineage）追踪机制，确保数据的可追溯性和合规性。性能监控与调优：教授如何建立健全的性能监控体系，识别并解决常见的查询瓶颈，包括I/O等待、锁竞争和不佳的执行计划。讨论容量规划和资源伸缩的策略。数据市集与前端应用集成：介绍如何从核心数据仓库中提炼出面向特定业务部门的数据市集（Data Marts），并将其有效地集成到商业智能（BI）工具、报告系统及自定义分析应用中，确保最终用户能够快速、准确地获取洞察。面向读者：本书内容严谨，案例丰富，是数据工程师、BI开发人员、数据架构师寻求系统化提升数据仓库设计与管理能力的权威参考书。通过本书的学习，读者将能够从零开始构建一个适应未来业务增长需求的高性能数据分析平台。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中使用了一些数据分析工具，但总感觉在数据源头就存在一些问题，导致最终的分析结果不够精确。我一直在寻找一本能够从根本上解决数据整合和管理问题的书籍，《数据仓库》这本书的名字恰好击中了我。我听说数据仓库不仅仅是简单的数据库堆叠，它更注重数据的逻辑组织和历史记录。我希望能在这本书里找到关于如何设计一个清晰、易于理解的数据模型的方法论，比如如何划分事实表和维度表，以及如何构建有效的关系。我对于如何处理数据随着时间推移而发生的变化也感到好奇，例如如何实现时间维度的管理以及如何进行历史数据的回溯。我希望这本书能提供一些实用的建议，让我能够避免常见的陷阱，例如数据冗余和数据不一致。如果书中能够包含一些关于如何利用数据仓库进行报表生成和仪表板设计的内容，那就更完美了，这能帮助我将数据仓库的价值最大化地体现在业务层面上。

评分☆☆☆☆☆

《数据仓库》这本书的书名，单从字面上看，就勾勒出一个庞大而复杂的系统。想象一下，无数的数据源如同涓涓细流，最终汇聚成一片浩瀚的数据海洋，而数据仓库便是这片海洋的中心枢纽，承载着信息提取、加工和洞察的重任。我一直对这种“集大成”的知识体系感到着迷，尤其是它如何将分散的数据整合成一个统一、有组织的整体，为商业智能和数据分析提供坚实的基础。我迫切想知道，这本书是如何将如此宏大的概念进行拆解和阐述的。它是否会深入探讨数据模型的不同类型，例如维度建模和范式建模，以及它们各自的优缺点？对于我这样的读者来说，理解这些基础概念的差异，并在实际项目中做出明智的选择至关重要。我更期待书中能够详细介绍数据仓库的生命周期管理，包括数据治理、数据质量控制以及元数据管理等关键方面，因为我知道这些环节直接关系到数据仓库的长期可用性和可信度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《数据仓库》，听起来就充满了技术和数据的味道。我一直对如何有效地存储、管理和分析海量数据很感兴趣，尤其是在当今大数据爆炸的时代，一个高效的数据仓库系统显得尤为重要。我之前读过一些关于数据库原理和数据建模的书籍，但总觉得它们偏向于理论，缺乏实际的应用指导。我希望《数据仓库》这本书能填补这方面的空白，从实际操作层面出发，讲解如何设计、构建和维护一个可靠、可扩展的数据仓库。我特别想了解书中是如何处理ETL（Extract, Transform, Load）过程的，因为这通常是数据仓库项目中最具挑战性的环节之一。此外，我对于数据仓库的性能优化和安全保障也有浓厚的兴趣，希望书中能提供一些实用的技巧和最佳实践。如果这本书能引导我理解如何将业务需求转化为技术实现，并最终通过数据仓库支持企业的决策，那么它将对我非常有价值。我期待着书中能够包含一些真实的案例分析，让我能够更直观地理解数据仓库在不同行业中的应用场景和带来的效益。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《数据仓库》这本书的书名时，我的脑海中立刻浮现出一个宏大而有序的数据体系。在当今商业环境中，数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而如何有效地管理和利用这些数据，直接关系到企业的竞争力和决策能力。我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据仓库概念的书籍，它能够让我深入理解数据仓库的设计原则、构建流程以及维护策略。我特别希望能在这本书中找到关于数据仓库架构的详细介绍，例如星型模型、雪花模型等，以及它们各自的适用场景。同时，我对数据仓库中的OLAP（Online Analytical Processing）技术也很感兴趣，希望书中能够阐述OLAP Cube的构建原理以及如何利用它进行多维数据分析。如果这本书能够帮助我理解如何从数据仓库中提取有洞察力的信息，从而支持企业的战略规划和业务优化，那么它将是我近期最期待的一本书。

评分☆☆☆☆☆

“数据仓库”这个词，在我听来，就像是为纷繁复杂的数据世界搭建了一座坚实的桥梁。我的工作需要处理大量的运营数据，而这些数据往往分散在不同的系统，格式各异，难以整合。每次需要进行跨系统的分析时，都感觉像在泥潭里摸索。我希望《数据仓库》这本书能够提供一条清晰的路径，指导我如何从这些混乱的数据中梳理出有价值的信息。我尤其关心它在数据集成方面的讲解，比如如何有效地连接和抽取来自不同数据库、文件甚至API的数据。同时，我对于数据转换的策略也很感兴趣，如何将原始数据清洗、规范化，使其符合数据仓库的结构和要求。这本书是否会讲解一些常用的ETL工具的原理和使用方法？另外，我一直在思考如何让我的数据仓库系统能够适应业务的快速发展，这本书是否会提供关于数据仓库的可伸缩性和适应性方面的指导？

评分☆☆☆☆☆