数据仓库工程方法论
2003-9
东北大学出版社
于戈
212
随着数字技术和计算机信息化的普及和发展，许多企业的各个部门都采用了计算 根据国内外对数据仓库理论和技术发展以及对构建数据仓库项目方法的需求，本书从软件工程论的角度出发，讨论了构造数据仓库系统的方法学及其相关技术。主要内容包括：第1章介绍与数据仓库相关的基本概念，包括数据仓库的定义、基本特征、体系结构、数据集市、联机分析处理和数据挖掘等；第2章介绍了基于星链ER模型的数据仓库建模技术，包括扩展E．R模型、多维模型以及适合流程工业的星链ER模型；第3章介绍了建立数据仓库所需要的管理技术，包括数据仓库管理系统的基本结构、数据质量问题、数据转换、数据集成和索引技术，重点讨论了数据仓库管理系统的体系结构及其组成和数据集成的理论和方法；第4章介绍了数据仓库螺旋式快速开发方法学的基本过程，并介绍了数据仓库项目中需要的角色和相关的管理组织；第5章介绍了建立数据仓库系统的过程，以数据仓库项目为背景，详细总结了数据仓库系统开发的每一环节的具体步骤和任务，以及输入和输入定义等；第6章介绍了数据仓库应用系统的开发方法以及数据仓库系统的运行维护和优化问题；第7章介绍了有代表性的商用数据仓库产品和工具，以及关于数据仓库工具的评价指标和选择方法；第8章介绍了一个大型冶金企业的数据仓库系统开发实例。 全书参阅了大量的关于数据仓库的理论和技术方面的参考文献，并对具体数据仓库项目进行实践总结，注重理论与实际相结合，使得本书成为构建和实施数据仓库系统的设计师和工程师的得力工具。
随着数字技术和计算机信息化的普及和发展，许多企业的各个部门都采用了计算机进行管理和运营。这些计算机系统通常都具有强大的收集、存储和处理数据的能力。一个企业收集的数据实际上是有关企业或机构生产经营经验的真实记录，经过长期积累，必然能反映出企业生产经营过程中规律性的信息和知识。在信息化、Internet高速发展的网络时代，信息资源的经济价值和社会价值越来越明显。这些日积月累的数据形成了一个企业的巨大“宝藏”，如何对其进行有针对性的开发，挖掘出有价值的信息，形成企业知识，指导企业的技术决策和经营决策，对于企业的生存和发展将发挥率足轻重的作用。因此，如何有效地管理这些数据，从中挖掘规律性知识，指导制定生产和营销策略，就显得越业越重要。
第1章 数据仓库概述 1.1 数据仓库的定义 1.2 数据仓库的特征 1.3 建立数据仓库的必要性 1.4 数据仓库系统的体系结构 1.5 数据集市 1.6 联机分析处理与数据挖掘 1.7 小结第2章 数据仓库的数据建模技术 2.1 E-R模型 2.2 多维模型 2.3 星连ER模型 2.4 小结第3章 数据仓库管理技术 3.1 数据仓库管理系统 3.2 数据质量 3.3 数据转换和集成 3.4 数据仓库索引技术 3.5 元数据管理 3.6 小结第4章 数据仓库数据式快速开发方法 4.1 数据仓库系统设计与数据库系统设计的比较 4.2 软件开发方法分析 4.3 数据仓库螺旋式快速开发方法概述 4.4 数据仓库项目的角色 4.5 小结第5章 数据仓库项实施过程 5.1 项目评估阶段 5.2 需求收集阶段 5.3 系统设计阶段 5.4 系统实现阶段 5.5 测试与完善阶段 5.6 部署与培训阶段 5.7 总结复审阶段 5.8 小结第6章 数据仓库的应用开发与维护优化 6.1 数据仓库的应用开发 6.2 数据仓库的数据更新与归挡 6.3 数据仓库的运行监视 6.4 数据仓库性能优化 6.5 小结第7章 数据仓库产品 7.1 SAS数据仓库产品 7.2 微软数据仓库产品 7.3 Oracl数据仓库产品 7.4 数据仓库产品比较 7.5 数据仓库工具的选择 7.6 小结第8章 企业级数据仓库项目实施案例结束语参考文献附录：数据仓库工程主要模板
