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　　分類: 图书,计算机/网络,数据库,数据仓库与数据挖掘,

作者： （美）Lou Agosta ； 译者：潇湘工作室

出 版 社： 人民邮电出版社

出版时间： 2000-11-1字数： 515版次： 1页数：印刷时间： 20001101开本：印次：纸张：I S B N ： 9787115088673包装：内容简介

本书是直接对业务领导和数据仓库技术的新宇介绍数据仓库的非常好的一本书，书中清晰而深入地说明了应用数据仓库的各种好处、风险、技术和过程。在此，读者可以了解到如何将大量信息转换为知识，来减少业务中的不确定因素。本书提出了大量数据仓库应用的个案，以帮助读者在自己的企业中衡量各种关键因素，了解如何使用数据仓库来减少供应链管理的成本，使交叉销售更为有效，具有更好的客户关系、更好的品牌发展，提高产品质量等。书中还介绍了数据仓库项目的生命周期，从计划和设计，一直到部署和优化，可能出现的问题以及如何预防这些问题。另外，本书还涉及了如下内容：创建客户和产品的统一表达；数据质量-数据仓库成功的关键因素；数据仓库设计的基础；数据仓库操作的最佳惯例；基于Web的数据仓库、元数据和其他新方法。

目录

数据仓库引言：在不确定性与知识之间

1. 1学习与不确定性共存

1. 2模式转换的困扰

1. 3通过知识减小不确定性

1. 4数据仓库将知识作为特殊

1. 5知识的种类

1. 5. 1有用的知识

1. 5. 2实际的知识

1. 6基本的业务规则

1. 7三个规则

1. 8数据仓库表达业务

1. 9复杂的现象, 简单的原理

1. 10业务与数据仓库的组合

1. 11业务的数据仓库映射

1. 12不能压缩业务知识

1. 13事实的单一版本

1. 14知识清单：将“决策”放回“决策支持”

第一部分：基本承诺

第1章数据仓库的基本特征

1. 1不是软件产品, 而是体系结构

1. 1. 1基本问题

1. 1. 2一个问题, 一千零一个答案

1. 1. 3第一个特征：事务和决策支持系统系统

1. 2数据仓库的数据源

1. 3维

1. 4数据仓库事实

1. 5数据仓库的业务模型：组合

1. 6数据立方体

1. 7聚合

1. 8数据仓库的职业角色

1. 9数据仓库过程模型

1. 10小结

第2章数据简史

2. 1写在本章前面

2. 2现代导言

2. 3决策支持的根本思想

2. 4从大型机到PC

2. 5关系数据库的承诺

2.6数据的出路

2.7从客户机/服务器到瘦客户机计算

2. 8为什么这次不同

2. 9变化越多, 共同之处越多

2. 10技术动力学模型

2. 11小结

第3章为数据仓库辩护

3. 1争夺有限资源的竞争

3. 2集成的业务和技术解决方案

3. 3经济价值而非商业利益

3. 4出售数据仓库

3. 5报告数据仓库：运行错误少

3. 6供应链数据仓库

3. 7交叉出售数据仓库

3. 8整体质量管理数据仓库

3.9收益数据仓库

3. 10媒体对数据仓库个案的简述

3. 11小结

第4章数据仓库项目管理

4. 1模拟合理的设计过程

4.2管理项目需求

4. 3管理体系结构的开发

4.4管理项目进度

4. 5管理项目质量

4.6管理项目风险

4. 7管理项目文档

4. 8管理项目开发队伍

4. 9控制项目管理

4. 10小结

第二部分设计和建造

第5章商业设计：客户和产品的统一表示

5. 1重要途径：组合

5. 2客户的统一表示

5. 3数据净化

5. 4交叉功能团队

5. 5层次结构

5. 6客户统计

5. 7产品的统一表示

5. 8数据市场：在原型和向后类型之间

5.9小结

第6章数据仓库总体质量

6. 1信息产品

6. 2数据完整性方面的数据质量

6. 2.1内在质量

6. 2.2二义性

6. 2.3及时性与时间的一致性

6. 3安全性

6. 3.1二级质量

6. 3. 2可信度

6. 4质量数据, 质量报告

6. 5信息质量, 系统质量

6. 6性能

6. 7可用性

6. 8可伸缩性

6. 9功能性

6. 10可维护性

6. 11重新诠释过去

6. 12小结

第7章数据仓库技术设计

7. 1使用个案

7. 2抽象的数据类型和具体的数据维

7. 3数据规范化：关联和限制

7. 4维和事实

7.5主键和外部键

7.6为性能设计：技术的中间阶段

7. 7小结

第8章数据仓库构造技术：SQL

8.1关系数据库：主流设计

8. 212条原则

8. 3考虑集合：声明性和过程性方法

8.4数据定义语言

8. 5B树索引

8. 6哈希索引

8. 7位图索引

8. 8索引的经验规则

8. 9数据操纵语言

8. 10数据控制语言

8. 11存储过程

8. 12用户自定义函数

8. 13小结

第9章数据仓库构造技术：事务管理

9. 1事务管理系统的个案：ACID测试

9. 2工作的逻辑单元

9. 2两层和三层体系结构

9. 3分布式体系结构

9. 4中间件：远程过程调用模型

9. 5中间件：面向消息的中间件

9. 6长事务

9. 7小结

第三部分操作和转换

第10章数据仓库操作技术：数据管理

10. 1数据库管理

10. 2备份数据

10. 3恢复数据库：崩溃恢复

10. 4恢复数据库：版本恢复

10. 5恢复数据库：前滚恢复

10. 6管理大量数据：磁盘空间资产

10. 7管理大量数据：系统控制的存储

10. 8管理大量数据：自动化磁带机器人

10. 9RAID配置

10. 10小结

第11章数据仓库性能

11. 1性能参数

11. 2为性能消除规范化

11. 3为性能聚合

11. 4为性能缓冲

11. 5为性能分区

11. 6并行处理：共享内存

11. 7并行处理：共享磁盘

11. 8并行处理：不共享

11. 9数据布置：协同定位的联接

11. 10小结

第12章数据仓库操作：信息供应链

12. 1进程而非应用

12. 2大型数据链

12. 3分区：分区解决

12. 4确定暂时的粒度

12. 5聚合到数据仓库

12. 6数据仓库中的聚合

12. 7关于数据仓库数据模型的争论

12.8表示层

12. 9集成决策支持过程

12. 10小结

第13章元数据与比喻

13. 1比喻改变我们的观念

13. 2新技术, 新比喻

13.3元数据是比喻

13. 4语义

13. 5数据规范化和消除规范化的形式3

13. 6元数据结构

13. 7元数据储存库

13.8模型与元模型

13. 9元数据交换规范（MDIS）

13. 10元数据：计算巨大的挑战

13. 11小结

第14章聚合

14.1在线聚合导致实时性的降低

14.2管理人员的首要原则

14.3管理面临的挑战

14. 4聚合导航

14. 5信息密度

14.6经典聚合

14. 7小结

第四部分应用与推测

第15章OLAP技术

15. 1OLAP结构

15. 2立方体.超立方体和多立方体

15. 3OLAP的特性

15. 4OLAP的力量

15. 5局限性

15. 6小结

第16章数据仓库和Web

16. 1业务个案

16. 2Web用作传送系统

16. 3关键的Internet技术

16. 4Web收获：Web作为最终的数据仓库

16. 5业务情报门户

16. 6小结

第17章数据采集

17.1数据采集及数据仓库

17.2数据采集驱动技术

17. 3数据采集方法

17. 4数据采集：管理前景

17. 5小结

第18章崩溃：什么出了问题

18. 1短列表

18. 2倾斜的数据立方体

18. 3数据仓库现场销售

18. 4未来会像过去一样吗

18.5模型成为过时的

18. 6遗漏的变量

18. 7强制清理

18. 8组合爆炸

18. 9技术和业务的不协调

18. 10成为一项商品

18. 11小结

第19章展望未来

19. 1企业服务器技巧需求很大

19. 2交互虚拟.面向对象.交叉功能团队

19. 3支配

19. 4操作型数据仓库

19. 5更新请求

19. 6Web机遇：代理技术

19. 7数据仓库的未来

19. 8小结

词汇表

参考书目

 

 

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