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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Richard Brooks

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-04-06

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780201702248

丛书系列:

图书标签:

• DataWindow
• PowerBuilder
• 数据窗口
• PB
• 数据库
• 开发
• Visual Basic
• 控件
• 报表
• 数据处理
• 教程

《揭秘数据仓库：构建高效数据分析体系》 在当今数据驱动的时代，企业面临着海量、异构数据的挑战。如何有效收集、整合、存储并利用这些数据，转化为驱动业务决策的关键洞察，成为企业成功的基石。本书《揭秘数据分析》并非聚焦于某个特定工具的深度挖掘，而是从战略层面，为您系统性地梳理构建一个强大、灵活且富有洞察力的数据仓库所需的方方面面。 第一部分：数据仓库的基石——理解与规划 数据仓库的价值与演进： 我们将深入探讨数据仓库存在的根本原因，为何它成为企业信息战略不可或缺的一环。从早期简单的报表系统，到如今支持复杂分析和机器学习的数据平台，数据仓库的概念是如何随着技术和业务需求不断演进的。您将理解数据仓库如何超越传统数据库的局限，为决策者提供一致、准确、易于访问的数据视图。 数据仓库的体系架构： 本章将为您剖析现代数据仓库的标准架构，包括数据源层、ETL/ELT层、数据存储层（如数据仓库、数据湖、数据湖仓一体）、数据服务层以及数据消费层。我们将详细介绍各层的功能、关键组件以及它们之间的交互方式，帮助您构建清晰的整体认知。 业务需求分析与数据建模： 成功的 数据仓库离不开对业务需求的深刻理解。本章将指导您如何与业务部门有效沟通，识别关键业务流程和度量指标。在此基础上，我们将重点介绍维度建模（Dimensional Modeling）的核心概念，包括事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则，以及星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的适用场景，为后续的数据存储打下坚实基础。 第二部分：数据生命周期管理——ETL/ELT的艺术 ETL（Extract, Transform, Load）流程详解： ETL是数据仓库的心脏。本章将深入解析ETL的三个核心环节：数据的提取（Extract），包括全量抽取、增量抽取、API接口调用等策略；数据的转换（Transform），涵盖数据清洗、格式转换、数据集成、计算指标、数据治理等关键操作；以及数据的加载（Load），包括全量加载、增量加载、更新策略等。我们将探讨常见的ETL工具和技术，并分享优化ETL性能的实用技巧。 ELT（Extract, Load, Transform）的兴起与应用： 随着云数据仓库和大数据技术的成熟，ELT模式逐渐受到青睐。本章将对比ETL与ELT的优劣，分析ELT在处理海量数据和支持灵活分析方面的优势，并介绍其适用的场景和技术栈。 数据质量与数据治理： 数据质量是数据仓库生命力的源泉。本章将聚焦于如何建立健全的数据质量管理体系，包括数据质量规则的定义、数据质量问题的检测、修复和监控。同时，我们将探讨数据治理的重要性，包括元数据管理、数据安全、数据隐私合规性等，确保数据仓库的可靠性和合规性。 第三部分：数据存储与优化的智慧 关系型数据仓库与 MPP 架构： 深入探讨传统关系型数据仓库的特点，以及大规模并行处理（MPP）架构在提升查询性能方面的关键作用。我们将介绍OLAP（Online Analytical Processing）技术，如多维数据集（OLAP Cubes）和其查询优化机制。 数据湖与数据湖仓一体（Lakehouse）： 随着大数据时代的到来，数据湖因其能够存储各种结构和非结构化数据的能力而兴起。本章将介绍数据湖的架构、优势以及挑战。随后，我们将深入解析数据湖仓一体（Lakehouse）的理念，它如何融合数据湖的灵活性与数据仓库的结构化管理能力，为企业提供统一的数据平台。 数据存储优化策略： 为了保证数据仓库的高效运行，存储优化至关重要。本章将讲解数据分区（Partitioning）、数据分片（Sharding）、索引（Indexing）优化、数据压缩（Compression）技术以及列式存储（Columnar Storage）等关键优化手段，帮助您显著提升数据查询速度和存储效率。 第四部分：数据服务与价值释放——驱动业务洞察 BI（Business Intelligence）工具的集成与应用： 数据仓库的最终价值在于为业务决策提供支持。本章将介绍如何将各种商业智能（BI）工具与数据仓库进行集成，如Tableau, Power BI, QlikView等。我们将探讨如何利用BI工具进行数据可视化、报表制作、仪表盘设计，以及探索性数据分析。 数据虚拟化与联邦查询： 在复杂的数据环境中，数据可能分布在多个系统中。本章将介绍数据虚拟化（Data Virtualization）技术，它能够在不移动数据的情况下，提供统一的数据访问视图，并实现跨系统的数据查询。 数据仓库与数据科学的融合： 随着机器学习和人工智能的普及，数据仓库在支持数据科学项目中的作用日益凸显。本章将探讨如何利用数据仓库中的数据进行特征工程、模型训练和部署，以及如何构建支持AI应用的统一数据平台。 数据仓库的未来趋势： 本章将展望数据仓库的未来发展方向，包括实时数据处理（Real-time Data Processing）、云原生数据仓库（Cloud-Native Data Warehousing）、自动化数据管理（Automated Data Management）以及人工智能在数据仓库管理中的应用等。 《揭秘数据分析》旨在成为您构建和优化数据仓库的全面指南。无论您是数据架构师、数据工程师、BI分析师，还是希望提升企业数据驱动能力的业务领导者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的方法论，助您将原始数据转化为有价值的业务洞察，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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