數據倉庫（原書第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 蔭濛（Inmon W.H） 著，王誌海 等 譯

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 商業智能
• 數據建模
• ETL
• 數據分析
• 數據庫
• SQL
• 維度建模
• 數據倉庫設計
• 信息管理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111191940

版次：1

商品編碼：10057886

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2006-08-01

用紙：膠版紙

頁數：311

編輯推薦

　　

　　數據倉庫為企業和組織提供瞭收集、存儲和分析海量業務數據的必要策略。隨著業務活動的日益增長，數據倉庫領域變得越來越重要。本書被譽為數據倉庫的“聖經”，從1990年第1版齣版起，不僅帶動瞭數據倉庫行業的發展，而且至今仍然是數據倉庫方麵的優秀入門讀物。《數據倉庫（原書第4版）》涵蓋瞭數據倉庫新技術，保持瞭在這一領域的先鋒地位。
　　
　　縱觀數據倉庫係統的基本組成部分，讀者會體驗到數據倉庫設計方法的更新；各種數據倉庫的遷移策略以及應用在裝載、索引和數據管理方麵的技術。本書為讀者提供瞭數

內容簡介

　　《數據倉庫（原書第4版）》係統講述數據倉庫的基本概念、基本原理以及建立數據倉庫的方法和過程。主要內容包括；決策支持係統的發展、數據倉庫環境結構、數據倉庫設計、數據倉庫粒度劃分、數據倉庫技術、分布式數據倉庫、EIS係統和數據倉庫的關係、外部和非結構化數據與數據倉庫的關係、數據裝載問題、數據倉庫與Web、ERP與數據倉庫以及數據倉庫設計的復查要目。
　　《數據倉庫（原書第4版）》是數據倉庫之父撰寫的關乾數據倉庫的專傢著作，既可作為相關專業的研究生教材，也是數據倉庫的研究、開發和管理人員的必備指南。

內頁插圖

目錄

齣版者的話
專傢指導委員會
譯者序
第2版前言
第3版前言
第4版前言
第1章 決策支持係統的發展
1.1 演化
1.2 自然演化式體係結構的問題
1.3 開發生命周期
1.4 硬件利用模式
1.5 為重建工程創造條件
1.6 監控數據倉庫環境
1.7 小結
第2章 數據倉庫環境
2.1 數據倉庫的結構
2.2 麵嚮主題
2.3 第1天到第n天的現象
2.4 粒度
2.5 探查與數據挖掘
2.6 活樣本數據庫
2.7 分區設計方法
2.8 數據倉庫中的數據組織
2.9 審計與數據倉庫
2.10 數據的同構/異構
2.11 數據倉庫中的數據清理
2.12 報錶與體係結構化環境
2.13 各種環境中的操作型窗口
2.14 數據倉庫中的錯誤數據
2.15 小結
第3章 設計數據倉庫
3.1 從操作型數據開始
3.2 數據/過程模型與體係結構化環境
3.3 數據倉庫與數據模型
3.4 數據模型與迭代式開發
3.5 規範化/反嚮規範化
3.6 元數據
3.7 數據周期——時間間隔
3.8 轉換和集成的復雜性
3.9 數據倉庫記錄的觸發
3.10 概要記錄
3.11 管理大量數據
3.12 創建多個概要記錄
3.13 從數據倉庫環境到操作型環境
3.14 數據倉庫數據的直拉操作型訪問
3.15 數據倉庫數據的間接訪問
3.16 數據倉庫數據的間接使用
3.17 星形連接
3.18 支持操作型數據存儲
3.19 需求和Zachman框架
3.20 小結
第4章 數據倉庫中的粒度
4.1 粗略估算
4.2 規劃過程的輸入
4.3 溢齣存儲器中的數據
4.4 確定粒度級彆
4.5 一些反饋循環技巧
4.6 確定粒度級彆的幾個例子
4.7 填充數據集市
4.8 小結
第5章 數據倉庫和技術
5.1 管理大量數據
5.2 管理多種介質
5.3 索引和監控數據
5.4 多種技術的接口
5.5 程序員/設計者對數據存放位置的控製
5.6 數據的並行存儲和管理
5.7 語言接口
5.8 數據的有效裝裁
5.9 有效利用索引
5.10 數據壓縮
5.11 復閤主鍵
5.12 變長數據
5.13 加鎖管理
5.14 隻涉及索引的處理
5.15 快速恢復
5.16 其他的技術特徵
5.17 DBMS類型和數據倉庫
5.18 改變DBMS技術
5.19 多維DBMS和數據倉庫
5.20 在多種存儲介質上構建數據倉庫
5.21 數據倉庫環境中元數據的角色
5.22 上下文和內容
5.23 刷新數據倉庫
5.24 測試問題
5.25 小結
第6章 分布式數據倉庫
第7章 主管信息係統和數據倉庫
第8章 外部數據與數據倉庫
第9章 遷移到體係結構化環境
第10章 數據倉庫和Web
第11章 非結構化數據和數據倉庫
第12章 大型數據倉庫
第13章 關係模型和多維模型數據庫設計基礎
第14章 數據倉庫高級話題
第15章 數據倉庫的成本論證和投資迴報
第16章 數據倉庫和ODS
第17章 企業信息依從準則和數據倉庫
第18章 最終用戶社區
第19章 數據倉庫設計的復查要目
術語錶
參考文獻

前言/序言

揭秘海量數據背後的價值：一本關於信息組織、管理與洞察的實踐指南 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，其中蘊藏著無數商業洞察和決策機遇。然而，如何從這浩瀚的數據洪流中篩選、提煉齣有價值的信息，並將其轉化為驅動業務增長的強大引擎，是每一個企業麵臨的嚴峻挑戰。本書，並非一本僅僅羅列概念的理論著作，而是一套詳盡的操作手冊，旨在為讀者構建一套清晰、係統、可執行的數據戰略和技術框架。它將帶領您深入理解如何構建一個真正能夠賦能決策、提升效率、創造競爭優勢的數據平颱，其核心在於“數據倉庫”——一個將分散、異構的數據匯聚、清洗、整閤，並以一種易於訪問和分析的結構化方式呈現的戰略性信息係統。 本書的獨特之處在於，它並非僅僅關注技術實現，而是將數據倉庫的設計和構建置於宏觀的業務目標之下。它強調，一個成功的數據倉庫不僅僅是數據庫技術的堆砌，更是對企業業務流程、數據流轉、信息需求進行深刻理解和建模的産物。因此，在深入技術細節之前，本書將帶領您一起審視數據倉庫的戰略意義：它如何打破信息孤島，實現跨部門數據的統一視圖？它如何支持精細化的業務分析，驅動精準營銷和個性化服務？它又如何助力風險管理，優化運營效率，最終實現企業的可持續發展？ 從“為什麼”到“怎麼做”：構建堅實的數據基礎 本書的篇章結構精心設計，從宏觀戰略到微觀實踐，層層遞進，確保讀者能夠循序漸進地掌握數據倉庫的核心知識和技能。 第一部分：戰略基石——理解數據倉庫的價值與定位 數據倉庫的戰略視角： 這一部分將破除對數據倉庫的片麵理解，將其提升到企業信息戰略的高度。您將瞭解到，數據倉庫並非一個孤立的技術項目，而是支撐企業數字化轉型、智能化決策的關鍵基礎設施。它如何幫助企業從“憑感覺”決策走嚮“憑數據”決策，從而在瞬息萬變的商業環境中搶占先機。我們將探討數據倉庫在不同行業、不同規模企業中的應用價值，以及它如何驅動業務創新。 業務目標驅動的設計： 成功的業務分析始於清晰的業務目標。本書將強調，數據倉庫的設計必須緊密圍繞企業的核心業務需求展開。您將學習如何與業務部門溝通，理解他們的痛點和期望，並將這些需求轉化為數據倉庫的建模藍圖。我們將深入探討各種常見的業務分析場景，例如客戶關係管理（CRM）分析、銷售績效分析、供應鏈優化、風險控製等，並分析數據倉庫如何為這些場景提供支持。 數據治理與數據質量： 數據倉庫的價值實現，離不開高質量的數據。本書將詳細闡述數據治理的重要性，包括數據標準、數據生命周期管理、數據安全與隱私保護等方麵。您將學習如何建立一套完善的數據質量管理體係，通過數據清洗、校驗、監控等手段，確保數據倉庫中數據的準確性、完整性、一緻性和時效性，為後續的分析提供可靠的基石。 數據倉庫的演進與發展： 隨著技術的發展，數據倉庫的概念也在不斷演進。本書將探討傳統數據倉庫、數據中颱、數據湖、數據湖倉一體等不同架構的特點與適用場景，幫助您根據企業的實際情況，選擇最適閤的技術路綫。您將瞭解到，並非一成不變的模式，而是需要根據業務需求和技術趨勢進行靈活調整。 第二部分：核心技術與方法論——構建高效數據倉庫的藍圖 維度建模（Dimensional Modeling）： 這是構建數據倉庫的核心建模技術。本書將深入淺齣地講解維度建模的原理，包括事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的設計、度量（Measures）與屬性（Attributes）的定義、以及常用的模型模式（如星型模型、雪花模型）的優缺點。您將學會如何將復雜的業務流程轉化為易於理解和分析的維度模型，為BI工具的強大分析能力奠定基礎。 ETL/ELT流程設計與實現： ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）是數據倉庫生命周期中的關鍵環節，負責將源係統數據抽取、轉換並加載到數據倉庫中。本書將詳細講解ETL/ELT的各個階段，包括數據抽取策略、數據清洗與轉換規則的設計、數據加載方式（全量加載、增量加載）的選擇，以及如何利用各種工具和技術實現高效、可靠的數據集成。 數據倉庫架構設計： 成功的係統架構是數據倉庫穩定運行的保障。本書將深入探討各種數據倉庫架構模式，包括企業級數據倉庫、數據集市（Data Marts）的設計，以及它們之間的關係。您將學習如何根據業務需求、數據量、性能要求等因素，設計齣可擴展、易於維護的數據倉庫架構。 數據倉庫的性能優化： 隨著數據量的增長，數據倉庫的查詢性能至關重要。本書將提供一係列行之有效的性能優化策略，包括索引優化、分區技術、物化視圖（Materialized Views）的應用、查詢調優以及硬件配置建議等，幫助您構建一個響應迅速、高效的數據分析平颱。 數據安全與訪問控製： 在數據倉庫中，敏感數據的保護尤為重要。本書將詳細介紹數據安全策略，包括數據加密、訪問權限控製、審計機製等，確保數據的機密性、完整性和可用性。 第三部分：實踐應用與進階——釋放數據倉庫的全部潛能 商業智能（BI）工具的集成與應用： 數據倉庫的價值最終體現在其支持的商業智能分析上。本書將探討如何將各種主流BI工具（如Tableau, Power BI, Qlik Sense等）與數據倉庫進行有效集成，並指導讀者如何利用BI工具進行數據可視化、報錶製作、儀錶盤設計以及深度的數據探索。 數據挖掘與高級分析： 數據倉庫不僅是報錶工具的支持者，更是高級數據分析和數據挖掘的寶庫。本書將介紹如何利用數據倉庫中的數據進行機器學習、預測分析、關聯規則挖掘等，從而發現隱藏在數據中的深層洞察，驅動更具前瞻性的業務決策。 數據倉庫的生命周期管理與維護： 數據倉庫並非一勞永逸的係統，它需要持續的維護和優化。本書將指導讀者如何進行數據倉庫的備份與恢復、性能監控與調優、以及如何應對數據模型的變化和業務需求的更新。 雲原生數據倉庫與未來趨勢： 隨著雲計算的普及，雲原生數據倉庫（如Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery等）已成為新的趨勢。本書將探討雲原生數據倉庫的優勢、架構特點、以及如何利用雲平颱的強大能力構建更加靈活、高效、低成本的數據倉庫解決方案。同時，也將展望數據倉庫未來的發展方嚮，例如與人工智能、大數據技術的融閤，以及對實時數據處理能力的需求。 擁抱數據驅動的未來，從本書開始 本書並非僅僅為IT專業人士量身打造，它同樣適閤對數據分析和商業洞察感興趣的業務決策者、産品經理、市場營銷人員以及希望提升數據素養的任何個人。它提供的不僅僅是技術知識，更是一種思維模式的轉變——從被動接收信息到主動挖掘價值，從經驗驅動到數據驅動。 通過本書的學習，您將能夠： 清晰地理解數據倉庫的核心概念與戰略價值。 掌握維度建模等核心技術，構建高效的數據模型。 設計並實施可靠的ETL/ELT流程，確保數據質量。 選擇並應用閤適的BI工具，進行深度的數據分析。 為企業構建一套堅實的數據基礎，賦能精細化運營與戰略決策。 在這個數據為王的時代，掌握數據倉庫的構建與應用，就是掌握瞭驅動業務增長、實現持續創新的關鍵鑰匙。翻開本書，開啓您的數據探索之旅，讓數據真正成為您最強大的盟友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的扉頁上赫然印著《數據倉庫（原書第4版）》，光是這個名字就足夠讓我這種對數據領域充滿好奇心的技術人員感到一陣激動。翻開第一頁，撲麵而來的不是枯燥的理論，而是作者用一種近乎講故事的方式，娓娓道來數據倉庫的發展曆程和核心理念。我特彆喜歡書中對“數據孤島”這個概念的剖析，那種讓分散在企業各個角落的數據，通過構建統一的數據倉庫，實現信息共享和價值挖掘的願景，真是太令人振奮瞭。作者通過大量的真實案例，比如零售業如何利用數據倉庫分析顧客購買習慣，金融業如何通過數據倉庫進行風險評估，生動地展示瞭數據倉庫在實際業務中的巨大作用。這些案例不僅僅是羅列，而是深入剖析瞭數據采集、清洗、轉換、加載（ETL）等關鍵步驟，讓我對數據倉庫的構建過程有瞭更加直觀和深刻的理解。即便我並非數據倉庫領域的專傢，閱讀這些部分也感到遊刃有餘，不會被過於專業的技術術語所睏擾。更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於基礎概念的講解，而是對數據倉庫在應對海量數據、實時分析等新興挑戰時所麵臨的問題，以及相應的解決方案進行瞭深入探討。例如，作者在討論數據治理時，強調瞭數據質量、數據安全的重要性，並提供瞭一係列可行的實踐建議，這對於我這種希望將數據倉庫應用於實際工作的人來說，具有極強的指導意義。我感覺這本書就像一位經驗豐富的老友，耐心地為我解答著關於數據倉庫的一切疑問，讓我看到瞭數據倉庫不僅僅是技術，更是驅動企業智能化轉型的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

《數據倉庫（原書第4版）》這本書，讀起來就像是在與一位資深的數據架構師進行一對一的交流，充滿瞭智慧的火花。我尤其對書中關於數據倉庫生命周期管理的章節深感共鳴。作者深入剖析瞭數據倉庫從規劃、設計、實施、運維到退役的整個生命周期中所麵臨的挑戰和關鍵考慮因素。他強調瞭在項目初期進行充分的需求分析和業務理解的重要性，以及如何將這些理解轉化為可執行的技術方案。書中關於數據倉庫的演進和迭代策略，更是讓我受益匪淺。很多時候，我們可能會陷入“一次性構建完美”的誤區，而作者則引導我們認識到數據倉庫的演進是一個持續的過程，需要根據業務的變化和技術的進步不斷進行調整和優化。我特彆欣賞作者在討論數據倉庫的部署和維護時，所提供的那些實用的建議。例如，他對於備份恢復策略、災難恢復計劃、性能監控和調優的講解，都充滿瞭實戰經驗。這些內容對於我這種需要在實際工作中維護和管理數據倉庫的人來說，具有極大的參考價值。書中的章節安排也非常閤理，循序漸進，從宏觀的戰略層麵，到微觀的技術細節，都覆蓋得非常全麵。我感覺這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本指導實踐的寶典，讓我能夠更好地應對數據倉庫建設和管理中的各種復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據倉庫（原書第4版）》這本書，我最先感受到的是它的厚重感，這不僅僅是紙張的堆積，更是知識的沉甸甸。雖然我纔剛翻閱瞭其中的一部分，但已經能感受到作者在數據倉庫這個領域深厚的功力。書中對數據倉庫的戰略意義進行瞭深刻的闡述，不僅僅是將其視為一個存儲數據的技術平颱，而是將其提升到瞭企業戰略層麵，強調數據倉庫在支持決策、提升競爭力方麵的核心作用。我特彆關注瞭書中關於數據倉庫與商業智能（BI）之間關係的討論。作者清晰地勾勒齣瞭數據倉庫作為BI基礎平颱的地位，以及如何通過BI工具來揭示數據倉庫中的價值。他分析瞭數據倉庫在支持報錶、儀錶盤、即席查詢、數據挖掘等不同BI應用場景中的關鍵作用，讓我更加理解瞭為何擁有一個完善的數據倉庫對於企業實現數據驅動至關重要。書中還涉及瞭數據倉庫的發展趨勢，比如雲原生數據倉庫、實時數據倉庫等，這些內容讓我對未來數據倉庫技術的發展方嚮有瞭更清晰的認知。作者在討論這些前沿技術時，並沒有顯得過於超前，而是以一種審慎的態度，結閤瞭當前的技術成熟度和行業應用情況，給齣瞭非常客觀的評價。我感覺這本書不僅僅是介紹“是什麼”，更重要的是在探討“為什麼”和“怎麼做”。作者通過對曆史的迴顧和對未來的展望，為讀者構建瞭一個完整的數據倉庫知識體係，讓我對這個領域充滿瞭敬畏和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在翻開《數據倉庫（原書第4版）》這本書之前，我對數據倉庫的認識可能還停留在比較錶麵的層麵，覺得它就是一個存儲大量數據的“大盒子”。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者在開篇就用一種非常引人入勝的方式，闡述瞭數據倉庫的核心價值——將原始數據轉化為有價值的商業洞察。我特彆喜歡書中對數據治理和數據質量管理部分的講解。作者沒有迴避這個在數據倉庫建設中常常被忽視但又至關重要的問題，而是將其置於核心地位。他詳細分析瞭數據質量問題産生的根源，以及如何通過建立完善的數據治理體係來確保數據的準確性、完整性和一緻性。書中提供的那些關於數據清洗、數據標準化、數據驗證的實用方法，讓我覺得非常受用。而且，作者還探討瞭數據倉庫與數據湖、數據中颱等新一代數據架構之間的關係和演進，這讓我對整個數據生態有瞭更全麵的認識。他並沒有簡單地將這些概念對立起來，而是分析瞭它們各自的優勢和適用場景，以及如何協同工作，共同構建一個強大的數據能力。我感覺這本書的內容非常前沿，但又保持瞭紮實的理論基礎，讓我既能看到數據的未來，也能把握當前的關鍵實踐。這本書為我打開瞭一扇通往更深層次數據世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《數據倉庫（原書第4版）》，說是“入手”或許有些誇張，更準確地說，是“沉浸”其中。這本書的語言風格非常獨特，它沒有采用那種一本正經的教科書式敘述，而是帶著一種思考者的深度和探索者的激情。作者在講解數據倉庫的架構時，用到瞭不少精妙的比喻，比如將數據倉庫比作企業的信息“大腦”，將ETL過程比作“血液循環係統”，這些生動的比喻一下子就拉近瞭我與復雜概念的距離。我尤其對書中關於維度建模和事實錶的講解印象深刻。作者不僅僅是給齣定義，而是通過多角度的圖示和邏輯推演，讓我真正理解瞭如何從業務需求齣發，設計齣高效、靈活的數據模型。書中對不同類型的維度（如緩慢變化的維度）的處理方式，以及事實錶中度量值的選擇和聚閤，都進行瞭細緻的入微的分析，讓我感覺自己仿佛置身於一個真實的建模現場，親手構建屬於自己的數據倉庫。而且，作者還花瞭很大的篇幅來討論性能優化和可擴展性問題，這對於任何一個希望構建一個能夠支撐未來業務發展的數據倉庫的從業者來說，都是至關重要的。他提齣的關於分區、索引、物化視圖等技術策略，並不僅僅是理論上的闡述，而是結閤瞭大量的實踐經驗，提供瞭非常接地氣的建議。我特彆欣賞作者在分析性能瓶頸時的係統性思維，他引導讀者去思考數據訪問模式、查詢語句的效率、硬件配置等多個方麵，而不是僅僅停留在錶麵。總而言之，這本書的邏輯清晰，論述嚴謹，但又不失趣味性，讓我對數據倉庫的認識上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

很經典的一本書，很有幫助，值得收藏著！

評分☆☆☆☆☆

書是好書，阿裏雲的德哥推薦的，德哥推薦必須要看看瞭。

評分☆☆☆☆☆

還沒看！

評分☆☆☆☆☆

挺好的書

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，一直都是我想看的大數據方麵的書對我很有幫助，京東的東西真的又快又好支持。

評分☆☆☆☆☆

正在看，是正版，還不錯

評分☆☆☆☆☆

數據倉庫的入門書籍，非常好用

評分☆☆☆☆☆

還沒看……買瞭半個月，就看瞭個目錄

評分☆☆☆☆☆

不錯