Intelligent Data Warehousing

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出版者:CRC Press
作者:Zhengxin Chen
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2001-12-13
价格:USD 124.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780849312045
丛书系列:
图书标签:
  • 数据仓库
  • 智能数据仓库
  • 数据建模
  • ETL
  • 数据分析
  • 商业智能
  • 大数据
  • 数据挖掘
  • 数据库
  • 数据治理
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具体描述

Effective decision support systems (DSS) are quickly becoming key to businesses gaining a competitive advantage, and the effectiveness of these systems depends on the ability to construct, maintain, and extract information from data warehouses. While many still perceive data warehousing as a subdiscipline of management information systems (MIS), in fact many of its advances have and will continue to come from the computer science arena.Intelligent Data Warehousing presents the state of the art in data warehousing research and practice from a perspective that integrates business applications and computer science. It brings the intelligent techniques associated with artificial intelligence (AI) to the entire process of data warehousing, including data preparation, storage, and mining. Part I provides an overview of the main ideas and fundamentals of data mining, artificial intelligence, business intelligence, and data warehousing. Part II presents core materials on data warehousing, and Part III explores data analysis and knowledge discovery in the data warehousing environment, including how to perform intelligent data analysis and the discovery of influential association patterns.Bridging the gap between theoretical research and business applications, this book summarizes the main ideas behind recent research developments rather than setting forth technical details, and it presents case studies that show the how-to's of implementing these ideas. The result is a practical, first-of-its-kind book that brings together scattered research, unites MIS with computer science, and melds intelligent techniques with data warehousing.

《智能数据仓库》:构建驱动业务增长的智慧引擎 在当今数据爆炸式增长的时代,企业如何从海量数据中挖掘价值,实现精细化运营和战略决策,已成为制胜关键。《智能数据仓库》一书,将引领读者踏上一场深入理解、设计和构建下一代数据仓库的旅程。本书并非仅仅关注技术工具的堆砌,而是聚焦于如何构建一个真正“智能”的数据仓库,使其能够主动适应业务变化,预测未来趋势,并为企业提供前瞻性的洞察。 本书核心价值: 超越传统: 告别静态、笨重的数据仓库模型。《智能数据仓库》深入探讨了如何利用新兴技术,如人工智能、机器学习、流式处理和自动化,将数据仓库从一个被动的存储库转变为一个主动的、智能化的分析引擎。 驱动业务:本书的核心目标是赋能企业利用数据实现更明智的决策。我们将详细阐述如何将数据仓库与业务流程深度整合,确保数据驱动的洞察能够及时、有效地转化为行动,从而提升效率、优化客户体验、发现新的增长点。 技术与战略并重: 《智能数据仓库》并非一本纯粹的技术手册,它更是一本战略指南。书中将结合前沿的技术趋势,探讨数据仓库架构的演进方向,包括云原生数据仓库、数据湖仓一体化(Data Lakehouse)的理念与实践,以及如何构建一个能够支持实时分析、探索性分析和预测性分析的现代化平台。 实践导向: 本书秉持“理论联系实际”的原则,通过大量的案例分析、最佳实践和方法论,帮助读者理解如何在实际项目中落地智能数据仓库的建设。从数据建模的创新,到数据治理的智能化,再到分析能力的增强,每一个环节都力求为读者提供可操作的指导。 本书将涵盖的关键内容(但不限于): 第一部分:智能数据仓库的愿景与挑战 数据驱动的时代: 探讨企业为何需要一个智能化的数据解决方案,数据在现代商业竞争中的核心地位。 传统数据仓库的局限性: 分析传统数据仓库在处理大数据、实时数据、非结构化数据以及支持复杂分析方面的不足。 智能数据仓库的定义与特征: 明确智能数据仓库的核心概念,包括自动化、自适应性、预测性、智能化治理等关键特征。 构建智能数据仓库的战略考量: 从业务目标出发,规划数据仓库的现代化转型路径,识别关键的成功因素。 第二部分:智能数据仓库的核心技术与架构 现代化数据平台架构: 深入介绍云原生数据仓库、数据湖、数据湖仓一体化(Data Lakehouse)等新兴架构模式,以及它们如何协同工作。 数据整合的智能化: 探讨如何利用ELT(Extract, Load, Transform)等模式,结合自动化工具,实现更高效、更灵活的数据集成。 智能数据建模: 学习现代化的数据建模技术,如维度建模的演进,以及如何支持敏捷的业务需求变化。 数据存储与处理的优化: 介绍列式存储、内存计算、分布式处理等技术在提升数据仓库性能中的作用。 流式数据处理与实时分析: 探讨如何构建能够处理实时数据流的数据仓库,以支持近乎实时的业务洞察。 人工智能与机器学习在数据仓库中的应用: 详细阐述如何利用AI/ML技术实现数据清洗的自动化、异常检测、模式识别、预测性建模等。 自动化数据治理与元数据管理: 探索如何通过智能化工具实现数据质量的监控、数据血缘的追踪、数据安全的保障,以及元数据的有效管理。 第三部分:智能数据仓库的实施与管理 敏捷数据仓库开发方法: 介绍如何将敏捷开发理念应用于数据仓库的构建和迭代。 数据质量的智能化保障: 学习如何构建主动式的数据质量监控和修复机制。 数据安全与合规的智能化: 探讨如何利用技术手段确保数据在存储、访问和使用过程中的安全性与合规性。 用户体验与自助式分析: 关注如何让业务用户更轻松地访问和分析数据,实现数据的民主化。 性能优化与成本控制: 提供实际可行的性能调优策略和成本管理方法。 运维与监控的智能化: 探讨如何利用自动化工具进行数据仓库的日常运维和故障预警。 第四部分:智能数据仓库的未来展望 数据虚拟化与联邦化: 探索数据如何在不移动的情况下被访问和分析。 走向主动式智能: 展望数据仓库如何从被动响应分析需求,转变为主动提供洞察和建议。 人机协作的未来: 探讨人类分析师与智能数据仓库系统之间的协同工作模式。 《智能数据仓库》旨在为数据工程师、数据架构师、数据科学家、IT经理以及任何希望深入理解和构建现代化数据解决方案的专业人士,提供一套全面、系统且极具实践价值的知识体系。通过本书的学习,您将能够构建一个真正赋能业务、驱动增长的智慧数据引擎,在瞬息万变的市场中保持领先地位。

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