数据仓库（原书第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 荫蒙（Inmon W.H） 著，王志海 等 译

图书标签:

• 数据仓库
• 商业智能
• 数据建模
• ETL
• 数据分析
• 数据库
• SQL
• 维度建模
• 数据仓库设计
• 信息管理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111191940

版次：1

商品编码：10057886

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2006-08-01

用纸：胶版纸

页数：311

编辑推荐

　　

　　数据仓库为企业和组织提供了收集、存储和分析海量业务数据的必要策略。随着业务活动的日益增长，数据仓库领域变得越来越重要。本书被誉为数据仓库的“圣经”，从1990年第1版出版起，不仅带动了数据仓库行业的发展，而且至今仍然是数据仓库方面的优秀入门读物。《数据仓库（原书第4版）》涵盖了数据仓库新技术，保持了在这一领域的先锋地位。
　　
　　纵观数据仓库系统的基本组成部分，读者会体验到数据仓库设计方法的更新；各种数据仓库的迁移策略以及应用在装载、索引和数据管理方面的技术。本书为读者提供了数

内容简介

　　《数据仓库（原书第4版）》系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括；决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。
　　《数据仓库（原书第4版）》是数据仓库之父撰写的关干数据仓库的专家著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。

内页插图

目录

出版者的话
专家指导委员会
译者序
第2版前言
第3版前言
第4版前言
第1章 决策支持系统的发展
1.1 演化
1.2 自然演化式体系结构的问题
1.3 开发生命周期
1.4 硬件利用模式
1.5 为重建工程创造条件
1.6 监控数据仓库环境
1.7 小结
第2章 数据仓库环境
2.1 数据仓库的结构
2.2 面向主题
2.3 第1天到第n天的现象
2.4 粒度
2.5 探查与数据挖掘
2.6 活样本数据库
2.7 分区设计方法
2.8 数据仓库中的数据组织
2.9 审计与数据仓库
2.10 数据的同构/异构
2.11 数据仓库中的数据清理
2.12 报表与体系结构化环境
2.13 各种环境中的操作型窗口
2.14 数据仓库中的错误数据
2.15 小结
第3章 设计数据仓库
3.1 从操作型数据开始
3.2 数据/过程模型与体系结构化环境
3.3 数据仓库与数据模型
3.4 数据模型与迭代式开发
3.5 规范化/反向规范化
3.6 元数据
3.7 数据周期——时间间隔
3.8 转换和集成的复杂性
3.9 数据仓库记录的触发
3.10 概要记录
3.11 管理大量数据
3.12 创建多个概要记录
3.13 从数据仓库环境到操作型环境
3.14 数据仓库数据的直拉操作型访问
3.15 数据仓库数据的间接访问
3.16 数据仓库数据的间接使用
3.17 星形连接
3.18 支持操作型数据存储
3.19 需求和Zachman框架
3.20 小结
第4章 数据仓库中的粒度
4.1 粗略估算
4.2 规划过程的输入
4.3 溢出存储器中的数据
4.4 确定粒度级别
4.5 一些反馈循环技巧
4.6 确定粒度级别的几个例子
4.7 填充数据集市
4.8 小结
第5章 数据仓库和技术
5.1 管理大量数据
5.2 管理多种介质
5.3 索引和监控数据
5.4 多种技术的接口
5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制
5.6 数据的并行存储和管理
5.7 语言接口
5.8 数据的有效装裁
5.9 有效利用索引
5.10 数据压缩
5.11 复合主键
5.12 变长数据
5.13 加锁管理
5.14 只涉及索引的处理
5.15 快速恢复
5.16 其他的技术特征
5.17 DBMS类型和数据仓库
5.18 改变DBMS技术
5.19 多维DBMS和数据仓库
5.20 在多种存储介质上构建数据仓库
5.21 数据仓库环境中元数据的角色
5.22 上下文和内容
5.23 刷新数据仓库
5.24 测试问题
5.25 小结
第6章 分布式数据仓库
第7章 主管信息系统和数据仓库
第8章 外部数据与数据仓库
第9章 迁移到体系结构化环境
第10章 数据仓库和Web
第11章 非结构化数据和数据仓库
第12章 大型数据仓库
第13章 关系模型和多维模型数据库设计基础
第14章 数据仓库高级话题
第15章 数据仓库的成本论证和投资回报
第16章 数据仓库和ODS
第17章 企业信息依从准则和数据仓库
第18章 最终用户社区
第19章 数据仓库设计的复查要目
术语表
参考文献

前言/序言

揭秘海量数据背后的价值：一本关于信息组织、管理与洞察的实践指南 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，其中蕴藏着无数商业洞察和决策机遇。然而，如何从这浩瀚的数据洪流中筛选、提炼出有价值的信息，并将其转化为驱动业务增长的强大引擎，是每一个企业面临的严峻挑战。本书，并非一本仅仅罗列概念的理论著作，而是一套详尽的操作手册，旨在为读者构建一套清晰、系统、可执行的数据战略和技术框架。它将带领您深入理解如何构建一个真正能够赋能决策、提升效率、创造竞争优势的数据平台，其核心在于“数据仓库”——一个将分散、异构的数据汇聚、清洗、整合，并以一种易于访问和分析的结构化方式呈现的战略性信息系统。 本书的独特之处在于，它并非仅仅关注技术实现，而是将数据仓库的设计和构建置于宏观的业务目标之下。它强调，一个成功的数据仓库不仅仅是数据库技术的堆砌，更是对企业业务流程、数据流转、信息需求进行深刻理解和建模的产物。因此，在深入技术细节之前，本书将带领您一起审视数据仓库的战略意义：它如何打破信息孤岛，实现跨部门数据的统一视图？它如何支持精细化的业务分析，驱动精准营销和个性化服务？它又如何助力风险管理，优化运营效率，最终实现企业的可持续发展？ 从“为什么”到“怎么做”：构建坚实的数据基础 本书的篇章结构精心设计，从宏观战略到微观实践，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握数据仓库的核心知识和技能。 第一部分：战略基石——理解数据仓库的价值与定位 数据仓库的战略视角： 这一部分将破除对数据仓库的片面理解，将其提升到企业信息战略的高度。您将了解到，数据仓库并非一个孤立的技术项目，而是支撑企业数字化转型、智能化决策的关键基础设施。它如何帮助企业从“凭感觉”决策走向“凭数据”决策，从而在瞬息万变的商业环境中抢占先机。我们将探讨数据仓库在不同行业、不同规模企业中的应用价值，以及它如何驱动业务创新。 业务目标驱动的设计： 成功的业务分析始于清晰的业务目标。本书将强调，数据仓库的设计必须紧密围绕企业的核心业务需求展开。您将学习如何与业务部门沟通，理解他们的痛点和期望，并将这些需求转化为数据仓库的建模蓝图。我们将深入探讨各种常见的业务分析场景，例如客户关系管理（CRM）分析、销售绩效分析、供应链优化、风险控制等，并分析数据仓库如何为这些场景提供支持。 数据治理与数据质量： 数据仓库的价值实现，离不开高质量的数据。本书将详细阐述数据治理的重要性，包括数据标准、数据生命周期管理、数据安全与隐私保护等方面。您将学习如何建立一套完善的数据质量管理体系，通过数据清洗、校验、监控等手段，确保数据仓库中数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为后续的分析提供可靠的基石。 数据仓库的演进与发展： 随着技术的发展，数据仓库的概念也在不断演进。本书将探讨传统数据仓库、数据中台、数据湖、数据湖仓一体等不同架构的特点与适用场景，帮助您根据企业的实际情况，选择最适合的技术路线。您将了解到，并非一成不变的模式，而是需要根据业务需求和技术趋势进行灵活调整。 第二部分：核心技术与方法论——构建高效数据仓库的蓝图 维度建模（Dimensional Modeling）： 这是构建数据仓库的核心建模技术。本书将深入浅出地讲解维度建模的原理，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计、度量（Measures）与属性（Attributes）的定义、以及常用的模型模式（如星型模型、雪花模型）的优缺点。您将学会如何将复杂的业务流程转化为易于理解和分析的维度模型，为BI工具的强大分析能力奠定基础。 ETL/ELT流程设计与实现： ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）是数据仓库生命周期中的关键环节，负责将源系统数据抽取、转换并加载到数据仓库中。本书将详细讲解ETL/ELT的各个阶段，包括数据抽取策略、数据清洗与转换规则的设计、数据加载方式（全量加载、增量加载）的选择，以及如何利用各种工具和技术实现高效、可靠的数据集成。 数据仓库架构设计： 成功的系统架构是数据仓库稳定运行的保障。本书将深入探讨各种数据仓库架构模式，包括企业级数据仓库、数据集市（Data Marts）的设计，以及它们之间的关系。您将学习如何根据业务需求、数据量、性能要求等因素，设计出可扩展、易于维护的数据仓库架构。 数据仓库的性能优化： 随着数据量的增长，数据仓库的查询性能至关重要。本书将提供一系列行之有效的性能优化策略，包括索引优化、分区技术、物化视图（Materialized Views）的应用、查询调优以及硬件配置建议等，帮助您构建一个响应迅速、高效的数据分析平台。 数据安全与访问控制： 在数据仓库中，敏感数据的保护尤为重要。本书将详细介绍数据安全策略，包括数据加密、访问权限控制、审计机制等，确保数据的机密性、完整性和可用性。 第三部分：实践应用与进阶——释放数据仓库的全部潜能 商业智能（BI）工具的集成与应用： 数据仓库的价值最终体现在其支持的商业智能分析上。本书将探讨如何将各种主流BI工具（如Tableau, Power BI, Qlik Sense等）与数据仓库进行有效集成，并指导读者如何利用BI工具进行数据可视化、报表制作、仪表盘设计以及深度的数据探索。 数据挖掘与高级分析： 数据仓库不仅是报表工具的支持者，更是高级数据分析和数据挖掘的宝库。本书将介绍如何利用数据仓库中的数据进行机器学习、预测分析、关联规则挖掘等，从而发现隐藏在数据中的深层洞察，驱动更具前瞻性的业务决策。 数据仓库的生命周期管理与维护： 数据仓库并非一劳永逸的系统，它需要持续的维护和优化。本书将指导读者如何进行数据仓库的备份与恢复、性能监控与调优、以及如何应对数据模型的变化和业务需求的更新。 云原生数据仓库与未来趋势： 随着云计算的普及，云原生数据仓库（如Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery等）已成为新的趋势。本书将探讨云原生数据仓库的优势、架构特点、以及如何利用云平台的强大能力构建更加灵活、高效、低成本的数据仓库解决方案。同时，也将展望数据仓库未来的发展方向，例如与人工智能、大数据技术的融合，以及对实时数据处理能力的需求。 拥抱数据驱动的未来，从本书开始 本书并非仅仅为IT专业人士量身打造，它同样适合对数据分析和商业洞察感兴趣的业务决策者、产品经理、市场营销人员以及希望提升数据素养的任何个人。它提供的不仅仅是技术知识，更是一种思维模式的转变——从被动接收信息到主动挖掘价值，从经验驱动到数据驱动。 通过本书的学习，您将能够： 清晰地理解数据仓库的核心概念与战略价值。 掌握维度建模等核心技术，构建高效的数据模型。 设计并实施可靠的ETL/ELT流程，确保数据质量。 选择并应用合适的BI工具，进行深度的数据分析。 为企业构建一套坚实的数据基础，赋能精细化运营与战略决策。 在这个数据为王的时代，掌握数据仓库的构建与应用，就是掌握了驱动业务增长、实现持续创新的关键钥匙。翻开本书，开启您的数据探索之旅，让数据真正成为您最强大的盟友。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据仓库（原书第4版）》这本书，我最先感受到的是它的厚重感，这不仅仅是纸张的堆积，更是知识的沉甸甸。虽然我才刚翻阅了其中的一部分，但已经能感受到作者在数据仓库这个领域深厚的功力。书中对数据仓库的战略意义进行了深刻的阐述，不仅仅是将其视为一个存储数据的技术平台，而是将其提升到了企业战略层面，强调数据仓库在支持决策、提升竞争力方面的核心作用。我特别关注了书中关于数据仓库与商业智能（BI）之间关系的讨论。作者清晰地勾勒出了数据仓库作为BI基础平台的地位，以及如何通过BI工具来揭示数据仓库中的价值。他分析了数据仓库在支持报表、仪表盘、即席查询、数据挖掘等不同BI应用场景中的关键作用，让我更加理解了为何拥有一个完善的数据仓库对于企业实现数据驱动至关重要。书中还涉及了数据仓库的发展趋势，比如云原生数据仓库、实时数据仓库等，这些内容让我对未来数据仓库技术的发展方向有了更清晰的认知。作者在讨论这些前沿技术时，并没有显得过于超前，而是以一种审慎的态度，结合了当前的技术成熟度和行业应用情况，给出了非常客观的评价。我感觉这本书不仅仅是介绍“是什么”，更重要的是在探讨“为什么”和“怎么做”。作者通过对历史的回顾和对未来的展望，为读者构建了一个完整的数据仓库知识体系，让我对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《数据仓库（原书第4版）》，说是“入手”或许有些夸张，更准确地说，是“沉浸”其中。这本书的语言风格非常独特，它没有采用那种一本正经的教科书式叙述，而是带着一种思考者的深度和探索者的激情。作者在讲解数据仓库的架构时，用到了不少精妙的比喻，比如将数据仓库比作企业的信息“大脑”，将ETL过程比作“血液循环系统”，这些生动的比喻一下子就拉近了我与复杂概念的距离。我尤其对书中关于维度建模和事实表的讲解印象深刻。作者不仅仅是给出定义，而是通过多角度的图示和逻辑推演，让我真正理解了如何从业务需求出发，设计出高效、灵活的数据模型。书中对不同类型的维度（如缓慢变化的维度）的处理方式，以及事实表中度量值的选择和聚合，都进行了细致的入微的分析，让我感觉自己仿佛置身于一个真实的建模现场，亲手构建属于自己的数据仓库。而且，作者还花了很大的篇幅来讨论性能优化和可扩展性问题，这对于任何一个希望构建一个能够支撑未来业务发展的数据仓库的从业者来说，都是至关重要的。他提出的关于分区、索引、物化视图等技术策略，并不仅仅是理论上的阐述，而是结合了大量的实践经验，提供了非常接地气的建议。我特别欣赏作者在分析性能瓶颈时的系统性思维，他引导读者去思考数据访问模式、查询语句的效率、硬件配置等多个方面，而不是仅仅停留在表面。总而言之，这本书的逻辑清晰，论述严谨，但又不失趣味性，让我对数据仓库的认识上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在翻开《数据仓库（原书第4版）》这本书之前，我对数据仓库的认识可能还停留在比较表面的层面，觉得它就是一个存储大量数据的“大盒子”。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者在开篇就用一种非常引人入胜的方式，阐述了数据仓库的核心价值——将原始数据转化为有价值的商业洞察。我特别喜欢书中对数据治理和数据质量管理部分的讲解。作者没有回避这个在数据仓库建设中常常被忽视但又至关重要的问题，而是将其置于核心地位。他详细分析了数据质量问题产生的根源，以及如何通过建立完善的数据治理体系来确保数据的准确性、完整性和一致性。书中提供的那些关于数据清洗、数据标准化、数据验证的实用方法，让我觉得非常受用。而且，作者还探讨了数据仓库与数据湖、数据中台等新一代数据架构之间的关系和演进，这让我对整个数据生态有了更全面的认识。他并没有简单地将这些概念对立起来，而是分析了它们各自的优势和适用场景，以及如何协同工作，共同构建一个强大的数据能力。我感觉这本书的内容非常前沿，但又保持了扎实的理论基础，让我既能看到数据的未来，也能把握当前的关键实践。这本书为我打开了一扇通往更深层次数据世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

《数据仓库（原书第4版）》这本书，读起来就像是在与一位资深的数据架构师进行一对一的交流，充满了智慧的火花。我尤其对书中关于数据仓库生命周期管理的章节深感共鸣。作者深入剖析了数据仓库从规划、设计、实施、运维到退役的整个生命周期中所面临的挑战和关键考虑因素。他强调了在项目初期进行充分的需求分析和业务理解的重要性，以及如何将这些理解转化为可执行的技术方案。书中关于数据仓库的演进和迭代策略，更是让我受益匪浅。很多时候，我们可能会陷入“一次性构建完美”的误区，而作者则引导我们认识到数据仓库的演进是一个持续的过程，需要根据业务的变化和技术的进步不断进行调整和优化。我特别欣赏作者在讨论数据仓库的部署和维护时，所提供的那些实用的建议。例如，他对于备份恢复策略、灾难恢复计划、性能监控和调优的讲解，都充满了实战经验。这些内容对于我这种需要在实际工作中维护和管理数据仓库的人来说，具有极大的参考价值。书中的章节安排也非常合理，循序渐进，从宏观的战略层面，到微观的技术细节，都覆盖得非常全面。我感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本指导实践的宝典，让我能够更好地应对数据仓库建设和管理中的各种复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页上赫然印着《数据仓库（原书第4版）》，光是这个名字就足够让我这种对数据领域充满好奇心的技术人员感到一阵激动。翻开第一页，扑面而来的不是枯燥的理论，而是作者用一种近乎讲故事的方式，娓娓道来数据仓库的发展历程和核心理念。我特别喜欢书中对“数据孤岛”这个概念的剖析，那种让分散在企业各个角落的数据，通过构建统一的数据仓库，实现信息共享和价值挖掘的愿景，真是太令人振奋了。作者通过大量的真实案例，比如零售业如何利用数据仓库分析顾客购买习惯，金融业如何通过数据仓库进行风险评估，生动地展示了数据仓库在实际业务中的巨大作用。这些案例不仅仅是罗列，而是深入剖析了数据采集、清洗、转换、加载（ETL）等关键步骤，让我对数据仓库的构建过程有了更加直观和深刻的理解。即便我并非数据仓库领域的专家，阅读这些部分也感到游刃有余，不会被过于专业的技术术语所困扰。更让我惊喜的是，书中并没有止步于基础概念的讲解，而是对数据仓库在应对海量数据、实时分析等新兴挑战时所面临的问题，以及相应的解决方案进行了深入探讨。例如，作者在讨论数据治理时，强调了数据质量、数据安全的重要性，并提供了一系列可行的实践建议，这对于我这种希望将数据仓库应用于实际工作的人来说，具有极强的指导意义。我感觉这本书就像一位经验丰富的老友，耐心地为我解答着关于数据仓库的一切疑问，让我看到了数据仓库不仅仅是技术，更是驱动企业智能化转型的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

东西十分不错，物有所值

评分☆☆☆☆☆

学习了 好书

评分☆☆☆☆☆

实用，还不错

评分☆☆☆☆☆

也许是一本好书吧，但是我没看

评分☆☆☆☆☆

京东啊！都说你是卖99新货的，原来不信，这次真的信了，好好的书第一页怎么被撕掉了？真的不信是原厂出来的书。书的内容不错。也不影响阅读，心里非常不爽！

评分☆☆☆☆☆

搞活动买的书，希望有用。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的一本书，容易理解，

评分☆☆☆☆☆

书挺薄。内容也不xiagxt

评分☆☆☆☆☆

收到的书破损比较严重。