具体描述
"Each chapter is... a practice run for the way we all ought to design our data marts and hence our data warehouses."-Ralph Kimball, from the Foreword.
Let the experts show you how to customize data warehouse designs for real business needs in Data Warehouse Design Solutions.
To effectively design a data warehouse, you have to understand its many business uses. This guidebook shows you how business managers in different corporate functions actually use data warehouses to make decisions. You'll get a rich set of data warehouse designs that flow from realistic business cases. Two top experts show you how to customize your data warehouse designs for real-life business needs including:
* Sales and marketing
* Production and inventory management
* Budgeting and financial reporting
* Quality control
* Product delivery and fulfillment
* Strategic business analysis such as determining market share, rates of return on investment, and other key analytic ratios.
CD-ROM includes
All sample data warehouse designs with accompanying preformatted reports in HTML for specific business uses such as marketing, sales, and financial analysis.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
我一直都在寻找一本能够系统性地指导我构建和优化数据仓库的书籍，《Data Warehouse Design Solutions》这本书完全满足了我的需求。它不仅仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步深入理解数据仓库的精髓。书中对数据仓库架构的讲解非常到位，从分层架构到不同组件的功能，都解释得非常清楚，让我能够对整个数据仓库的生态有一个全面的认识。我尤其喜欢书中关于ETL工具选型和使用方面的建议，以及针对不同业务场景下的数据集成策略。这部分内容为我在实际工作中遇到的数据连接和数据转换难题提供了非常有效的解决方案。此外，书中对数据仓库性能调优的各个方面都进行了深入的探讨，从数据库层面的优化到查询层面的优化，提供了非常多实用的技巧和方法。这对于保证数据仓库的响应速度和用户体验至关重要。这本书的语言风格非常专业且严谨，但又不失可读性，让我能够轻松地消化其中的技术要点。总而言之，这是一本非常值得我反复阅读和参考的宝贵资源，它帮助我建立了一个更加完善和扎实的数据仓库知识体系。
评分这本书简直是让我大开眼界！我一直对数据仓库的概念感到模糊，不知道从何下手，但《Data Warehouse Design Solutions》这本书就像一位经验丰富的向导，为我指明了方向。它并没有直接灌输技术术语，而是从实际应用场景出发，让我理解为什么需要数据仓库，以及它能解决哪些实际问题。书中详尽地介绍了数据仓库的构建流程，从需求分析到概念模型设计，再到逻辑模型和物理模型，每一个环节都解释得清清楚楚。我特别喜欢它关于数据建模的章节，比如星型模型和雪花模型的讲解，让我明白了不同模型在实际应用中的优缺点，以及如何根据业务需求做出最佳选择。书中还提供了大量的案例分析，这些案例都非常贴近我工作中可能遇到的情况，让我能够举一反三，将书中的知识应用到自己的实际工作中。我最欣赏的是，这本书并没有回避数据仓库设计中的难点和挑战，而是深入分析了这些问题，并提供了切实可行的解决方案。例如，在处理数据集成和数据清洗方面，书中给出了一些非常实用的技巧和方法，让我受益匪浅。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够帮助读者建立起数据仓库设计思维的宝典。
评分在接触《Data Warehouse Design Solutions》之前，我一直认为数据仓库的设计是一项非常枯燥且技术性极强的工作，需要深厚的计算机科学背景。然而，这本书用一种非常人性化的方式，打破了我的这种刻板印象。它并没有堆砌复杂的算法和晦涩的专业术语，而是将数据仓库的设计过程分解成了一系列逻辑清晰、易于理解的步骤。我特别赞赏书中对于数据治理和数据安全方面的讨论。在当今数据爆炸的时代，如何保证数据的准确性、一致性和安全性是每一个数据仓库建设者都必须面对的难题。这本书提供了非常实用的建议，比如如何建立数据字典，如何进行数据质量监控，以及如何设计访问控制策略等。这些内容让我看到了数据仓库建设的全面性和重要性，它不仅仅是技术问题，更是涉及到组织管理和业务流程的问题。书中还提到了数据仓库的演进和趋势，比如数据湖、数据虚拟化等概念，让我对未来数据仓库的发展有了更清晰的认识。这本书的价值在于，它不仅教会了我“如何做”，更让我明白了“为什么这样做”，以及“为什么要这样做”。
评分老实说，我之前对数据仓库的理解仅限于“一个存放很多数据的地方”，但《Data Warehouse Design Solutions》这本书彻底颠覆了我的认知。它用一种非常易于理解的方式，揭示了数据仓库的核心价值和设计哲学。我非常喜欢书中关于“数据仓库不是数据库”这一观点的解释，让我明白了数据仓库的维度建模和面向主题的设计理念，这与传统的面向事务的数据库有着本质的区别。书中对于维度设计的讲解尤其精彩，它从业务角度出发，教我如何识别维度和事实，如何设计合适的维度属性，以及如何处理层次维度和缓慢变化维度。这些内容直接帮助我理解了为什么数据仓库的查询会比传统数据库更高效，以及如何构建出真正能够支持业务分析的数据模型。书中的案例也很有启发性，比如针对零售业、金融业等不同行业的案例分析，让我看到了数据仓库在不同场景下的应用潜力。读完这本书，我不再害怕处理复杂的数据需求，反而对构建一个能够为企业带来深刻洞察的数据仓库充满了信心。它让我意识到，好的数据仓库设计，是能够真正驱动业务决策的关键。
评分作为一名初入数据领域的研究者，我常常在海量的技术文档和学术论文中迷失方向。《Data Warehouse Design Solutions》这本书的出现，无疑为我点亮了一盏明灯。它以一种非常系统和结构化的方式，梳理了数据仓库设计的方方面面。书中不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量能够实际操作的指导。我尤其对书中关于ETL（Extract, Transform, Load）过程的详细阐述印象深刻。它不仅讲解了ETL的基本原理，还深入探讨了ETL过程中可能遇到的各种挑战，比如数据映射、数据转换规则的设计，以及数据质量的保证等。书中提供的流程图和伪代码，更是让我能够清晰地理解每个步骤的逻辑，并尝试将其应用到我的小型项目实践中。此外，这本书在数据仓库性能优化方面也提供了很多宝贵的见解。它介绍了如何通过分区、索引、物化视图等技术来提升查询效率，以及如何进行工作负载管理和资源调度。这些内容对于优化大型数据仓库的运行至关重要。尽管我尚未完全掌握书中的所有技术细节，但我相信，随着我项目经验的积累，这本书会成为我不断回溯和参考的重要资料。它的深度和广度都让我感到非常满意。
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