数据仓库与商业智能宝典(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:(美)拉尔夫·金博尔(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 译 定  价:118 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:681 装  帧:平装 ISBN:9787302475798 ●第1章 读本概览 1
●1.1 抑制住立即开始编码的冲动 1
●1.2 设置边界 3
●1.3 数据争夺 5
●1.4 流言终结者 7
●1.5 划分数据世界 9
●1.6 集成式企业数据仓库的必要步骤 10
●1.6.1 集成式EDW会交付什么 11
●1.6.2 集成的试金石 11
●1.6.3 组织挑战 12
●1.6.4 一致化维度和事实 12
●1.6.5 使用总线矩阵与管理层交流 12
●1.6.6 管理集成式EDW的主干 13
●1.6.7 维度管理器 14
●1.6.8 事实提供者 15
●1.6.9 配置商业智能(BI)工具 16
●1.6.10 连带责任 17
●1.7 钻取以寻求原因 17
●1.8 渐变维度 19
●1.8.1 渐变维度的三种原生类型 20
●部分目录

内容简介

作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中很有影响力的领军人物，Ralph Kimball、Margy Ross得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典(靠前版)》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇Design Tip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，本书涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。 (美)拉尔夫·金博尔(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 译 Ralph Kimball创立了Kimball Group。自20世纪80年代中期开始，他就一直是DW/BI行业关于维度化方法的思想，并且已经培训了超过20 000名IT专家。在任职于Metaphor和创立Red Brick Systems之前，Ralph在施乐帕克研究中心(Xerox PARC)参与创建了Star工作站。Ralph拥有斯坦福大学电子工程专业的博士学位。
Margy Ross是Kimball Group和Decision Works Consulting的董事长。她从19等
Kimball Group的文章和Design Tip归档文件一直都是我们网站(www.kimballgroup.com)上浏览量大的。回顾20年前Ralph初于1995年发表的DBMS杂志文章，这些归档文件探究了超过250个主题，有时比我们的书籍或课程探究的程度还要深。
 在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和Design Tip一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。
 经过慎重的讨论之后，我们决定更新整本书中的时间基准以及内容，以便提供2015的视角，而不是将旧日期或者过时的概念留在这些文章中。因此，2007年所写的文章可能等

洞察企业数据价值，驱动智慧决策 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、管理和分析这些海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，并最终转化为驱动业务增长的决策，是每一个寻求在激烈竞争中脱颖而出的企业面临的共同挑战。本书旨在为读者提供一套系统化、实操性的解决方案，帮助企业构建强大的数据基础设施，解锁数据潜能，实现智能化运营和战略升级。 第一部分：数据仓库的基石——构建坚实的数据基础 本部分将深入探讨数据仓库的设计、构建与管理，为企业搭建可靠的数据基石。 第一章：数据仓库概述与核心概念 数据仓库的定义与目标： 深入解析数据仓库是什么，它与传统数据库有何本质区别，以及构建数据仓库的根本目的——支持决策分析。我们将讨论数据仓库如何从事务型数据库中分离出来，专注于历史数据分析和主题导向。 数据仓库的关键特征： 详细阐述主题导向（Subject-Oriented）、集成性（Integrated）、非易失性（Non-volatile）和时变性（Time-Variant）这四大核心特征，并结合实际案例说明这些特征的重要性。 数据仓库与商业智能（BI）的关系： 明确数据仓库作为商业智能技术栈的核心组成部分，提供数据支撑，BI则在此基础上进行分析和可视化，从而驱动商业决策。 数据仓库的架构模式： 介绍不同类型的数据仓库架构，包括企业级数据仓库、数据集市（Data Mart）和操作型数据存储（Operational Data Store, ODS），分析它们的优缺点及适用场景。 数据仓库的演进与发展趋势： 探讨数据仓库技术的发展历程，从传统的EDW到现代的云数据仓库、数据湖仓一体（Data Lakehouse）等，为读者描绘未来的发展图景。 第二章：数据模型设计——为数据分析奠定基础 维度建模（Dimensional Modeling）： 深入讲解维度建模的原理，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计。我们将详细解释星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的区别、适用性以及如何根据业务需求进行选择。 度量（Measures）与维度（Dimensions）的定义： 明确度量（如销售额、数量）和维度（如时间、产品、客户、地理位置）的概念，以及如何在模型中准确地表示它们。 退化维度（Degenerate Dimensions）、慢变维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）与维度表的设计： 详细讲解如何处理不同类型的数据变化，例如天数、周数、月数等退化维度，以及如何有效管理维度数据随时间的变化（SCD Type 1, Type 2, Type 3等）。 事实表的类型： 区分累加快照事实表（Accumulating Snapshot Fact Table）、事务事实表（Transactional Fact Table）和周期快照事实表（Periodic Snapshot Fact Table），并提供实际案例。 数据仓库元数据管理： 讨论元数据在数据仓库中的重要性，包括技术元数据（描述数据库对象）和业务元数据（描述业务术语和逻辑），以及如何进行有效的元数据管理。 第三章：ETL/ELT流程——数据的生命线 ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）的概念与流程： 详细解析ETL和ELT两种数据集成方式的原理、差异以及各自的优势。 数据抽取（Extract）策略： 探讨全量抽取、增量抽取（基于时间戳、日志、CDC等）以及抽取过程中的数据校验方法。 数据转换（Transform）策略： 重点讲解数据清洗、数据标准化、数据集成、数据聚合、数据计算等核心转换过程，以及如何处理数据异常和不一致性。 数据加载（Load）策略： 介绍全量加载、增量加载、批量加载和实时加载等加载方式，以及如何优化加载性能。 ETL/ELT工具与技术选型： 评估市面上主流的ETL/ELT工具（如Informatica, Talend, Kettle, SSIS, Azure Data Factory, AWS Glue等），以及云原生数据集成服务。 ETL/ELT流程的自动化与监控： 讲解如何设计可调度、可监控的ETL/ELT作业，以及如何建立有效的错误处理和告警机制。 第四章：数据仓库的构建与优化 物理设计与性能优化： 探讨数据库选型（关系型数据库、MPP数据库、云数据仓库等），表分区（Partitioning）、索引（Indexing）、视图（Views）的设计与优化，以及如何减少I/O操作。 数据仓库的部署策略： 讨论本地部署、云部署（SaaS, PaaS, IaaS）以及混合部署的优劣势，并提供迁移到云的考虑因素。 数据仓库的安全性与访问控制： 讲解如何实现数据加密、访问权限控制、角色管理，确保数据安全合规。 数据质量管理： 强调数据质量的重要性，介绍数据质量检测、度量、改进和监控的方法，以及如何建立数据质量团队。 数据仓库的生命周期管理： 探讨数据归档、数据备份与恢复、数据生命周期策略，以及如何管理不断增长的数据量。 第二部分：商业智能的实践——驱动企业洞察与决策 本部分将聚焦于商业智能的各项技术与应用，帮助企业将数据转化为 actionable insights。 第五章：商业智能（BI）概述与发展 商业智能的定义与价值： 明确BI的内涵，它如何帮助企业理解业务状况、发现趋势、识别机会和风险，从而做出更明智的决策。 BI的构成要素： 介绍BI系统通常包含数据源、数据仓库、BI工具（报表、仪表盘、OLAP、数据挖掘）以及业务用户。 BI的类型与应用场景： 探讨描述性BI（发生了什么）、诊断性BI（为什么发生）、预测性BI（将要发生什么）和规范性BI（应该怎么做）等不同层级的BI应用，并给出各行业（零售、金融、制造、医疗等）的典型应用案例。 BI的演进趋势： 讨论自助式BI（Self-Service BI）、嵌入式BI（Embedded BI）、移动BI（Mobile BI）、AI与BI的融合（如智能报表、自然语言查询）等前沿发展。 第六章：数据可视化——让数据“说话” 数据可视化原则与最佳实践： 讲解如何选择合适的图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等）来清晰、准确地传达数据信息。 仪表盘（Dashboard）设计： 介绍设计有效的仪表盘的关键要素，包括目标明确、信息简洁、交互性强、用户导向，以及如何通过仪表盘提供关键业务指标（KPIs）。 交互式可视化： 探讨如何利用交互式图表（钻取、下钻、联动、筛选等）来增强用户探索数据的能力，发现更深层次的洞察。 故事化叙事（Data Storytelling）： 讲解如何通过可视化手段将数据转化为引人入胜的故事，更有效地向决策者传达业务洞察。 主流可视化工具介绍： 评估Tableau, Power BI, Qlik Sense, Looker, FineBI等主流BI可视化工具的特点和功能。 第七章：报表与分析——洞察业务表现 静态报表与动态报表： 讲解不同类型报表的特点、设计要点以及在不同场景下的应用。 OLAP（Online Analytical Processing）技术： 深入理解OLAP立方体（Cube）的概念，以及切片（Slice）、切块（Dice）、上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）等基本操作，如何实现多维数据分析。 Ad-hoc分析： 讲解如何赋能业务用户进行即席查询和自由探索，快速获取所需信息。 KPIs（关键绩效指标）的定义与监控： 探讨如何定义和跟踪衡量业务目标达成情况的关键指标，以及如何在BI报表中有效呈现。 数据钻取与下钻分析： 详细介绍如何通过多层级的数据结构，从宏观指标深入到微观细节，追溯问题的根本原因。 第八章：高级分析与挖掘——探索数据深层价值 数据挖掘（Data Mining）基础： 介绍常用的数据挖掘技术，如分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则挖掘（Association Rule Mining）、异常检测（Anomaly Detection）等。 预测模型与算法： 讲解常用的预测模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、决策树、随机森林等，以及如何构建和评估预测模型。 机器学习在BI中的应用： 探讨如何利用机器学习技术来自动化分析、发现隐藏模式、进行客户细分、预测客户流失、优化定价策略等。 自然语言处理（NLP）与BI的结合： 介绍如何利用NLP技术实现自然语言查询（NLQ），让非技术用户能够用自然语言提问并获得数据答案。 图数据分析在BI中的应用： 探讨图数据库和图分析技术如何用于发现隐藏的关系和连接，例如社交网络分析、欺诈检测等。 第九章：企业级BI平台建设与治理 BI平台选型考虑因素： 从功能、性能、易用性、扩展性、成本、供应商支持等多个维度，指导读者如何选择适合自身企业的BI平台。 BI项目的实施流程与方法论： 介绍BI项目的规划、需求分析、设计、开发、测试、部署、培训和上线等关键阶段。 BI的用户管理与权限控制： 讲解如何建立完善的用户体系和权限模型，确保数据访问的安全性和合规性。 BI解决方案的部署与运维： 讨论BI系统的服务器配置、性能调优、故障排除、日常维护等运维工作。 BI的成功要素与挑战： 总结实施BI项目可能遇到的挑战（如数据孤岛、用户抵触、缺乏数据文化等），并提供克服这些挑战的策略和建议，最终实现数据驱动的文化转型。 附录： 数据仓库与BI专业术语表 相关技术和工具的进一步学习资源 案例研究分析 本书的内容涵盖了从数据仓库的基础构建到商业智能的深入应用，力求为读者提供一个全面、系统、易于理解的知识框架。通过本书的学习，您将能够： 理解数据仓库的核心概念和架构，掌握数据模型设计方法。 熟练掌握ETL/ELT流程的设计与实现，确保数据的高效集成与转换。 掌握数据仓库的物理设计和性能优化技巧，构建稳定高效的数据平台。 深入理解商业智能的原理与技术，掌握数据可视化和报表分析的方法。 了解高级数据分析和挖掘技术，从数据中发现更深层次的业务洞察。 能够独立规划和实施企业级的BI项目，推动数据驱动的决策文化。 本书的编写力求语言通俗易懂，理论与实践相结合，配以大量的图示和案例，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。无论您是数据工程师、BI分析师、IT架构师，还是希望提升企业数据应用能力的业务管理者，本书都将是您不可或缺的参考指南。让我们一起，用数据点亮智慧，驱动业务飞跃！