企業級數據倉庫(EDW)原理、設計與實踐（簡體書）

本書作者曾主持建成了我國證券市場惟一涵蓋全市場業務數據的大型企業級數據倉庫，他將其基本于日常工作實踐對數據倉庫的概念和理論的理解及建設經驗融入本書，詳細地講述了企業級數據倉庫（EDW）的基本概念、規劃、設計與實現，以及解決方案，并且還詳細地描述了電信業、證券業和銀行業數據倉庫的案例，供數據倉庫建設者借鑒。本書既是一本系統介紹數據倉庫技術的通俗讀物，又是一本數據倉庫建設的實踐指南，從本身架構到技術描述，從具體內容到實際操作，都不失為一本理論基礎牢固、操作性極強的數據倉庫經典圖書。
本書可供關注、從事數據倉庫的技術人員、管理決策人員參考閱讀，也適合作為大中院校研究生的參考教材。

第1章 數據倉庫的基本概念
1.1 什麼是數據倉庫
1.2 數據倉庫和OLTP數據庫、數據集市的區別
1.3 數據倉庫技術的發展
1.4 數據倉庫的投資回報
第2章 數據倉庫方法論
2.1 數據倉庫規劃
2.2 數據倉庫的設計與實現
2.3 數據倉庫的支持與增強
第3章 數據倉庫解決方案
3.1 Teradata數據倉庫解決方案
3.2 IBM數據倉庫解決方案
3.3 Oracle數據倉庫解決方案
第4章 實施規劃
4.1 實施規劃階段的任務
4.2 業務探索
4.3 信息探索
第5章 系統設計
5.1 系統體系結構設計
5.2 邏輯數據模型設計
5.3 物理數據模型設計
第6章 數據的抽取轉換加載
6.1 數據接口
6.2 數據映射
6.3 ETL設計及流程管理
第7章 數據匯總
7.1 數據匯總的概念
7.2 數據匯總的類型
7.3 中間匯總層的設計原則
7.4 中間表的設計模板
7.5 數據挖掘基礎數據集的設計與開發
7.6 數據匯總的典型案例
第8章 關鍵績效指標（KPI）分析
8.1 KPI概述
8.2 KPI設計方法
8.3 基於數據倉庫的KPI應用
第9章 報表與即席查詢
9.1 報表
9.2 即席查詢
第10章 OLAP分析與應用
10.1 OLAP的概念
10.2 OLAP相關術語
10.3 OLAP操作
10.4 OLAP主題的選擇
10.5 構造數據立方體
10.6 OLAP分析的方法
第11章 數據挖掘
11.1 數據挖掘的定義
11.2 數據挖掘方法論
11.3 數據挖掘實施步驟
11.4 數據挖掘案例
第12章 數據質量
12.1 數據質量的定義
12.2 數據質量問題產生的影響
12.3 數據質量問題來源
12.4 數據質量檢查
第13章 元數據管理
13.1 元數據的概念及分類
13.2 元數據的作用
13.3 元數據管理標準化
13.4 元數據管理系統的設計原則
13.5 元數據管理系統舉例
第14章 性能調優
14.1 獲取高性能的關鍵因素
14.2 性能調優的方法
14.3 應用級性能調優
14.4 產品級性能調整
第15章 數據集市
15.1 數據集市結構的發展歷程
15.2 數據集市的概念
15.3 數據集市的幾種架構
第16章 數據倉庫典型案例
16.1 電信業數據倉庫案例
16.2 證券業數據倉庫案例
16.3 銀行業數據倉庫案例