數據倉庫與商業智能寶典(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 拉爾夫·金博爾（RalphKimball）等 著

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 商業智能
• BI
• 數據分析
• ETL
• OLAP
• 數據挖掘
• 數據建模
• 數據庫
• 報錶

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302475798

商品編碼：16268990987

齣版時間：2017-08-01

作  者:(美)拉爾夫·金博爾(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 譯 定  價:118 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:681 裝  幀:平裝 ISBN:9787302475798 ●第1章 讀本概覽 1
●1.1 抑製住立即開始編碼的衝動 1
●1.2 設置邊界 3
●1.3 數據爭奪 5
●1.4 流言終結者 7
●1.5 劃分數據世界 9
●1.6 集成式企業數據倉庫的必要步驟 10
●1.6.1 集成式EDW會交付什麼 11
●1.6.2 集成的試金石 11
●1.6.3 組織挑戰 12
●1.6.4 一緻化維度和事實 12
●1.6.5 使用總綫矩陣與管理層交流 12
●1.6.6 管理集成式EDW的主乾 13
●1.6.7 維度管理器 14
●1.6.8 事實提供者 15
●1.6.9 配置商業智能(BI)工具 16
●1.6.10 連帶責任 17
●1.7 鑽取以尋求原因 17
●1.8 漸變維度 19
●1.8.1 漸變維度的三種原生類型 20
●部分目錄

內容簡介

作為數據倉庫和商業智能(DW/BI)行業中很有影響力的領軍人物，Ralph Kimball、Margy Ross得到瞭世界範圍內的認可和尊重，他們在《數據倉庫與商業智能寶典(靠前版)》中確立瞭行業標準。現在，在《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)成功設計、部署和維護DW/BI係統》中已經更新瞭65篇Design Tip和白皮書，從而匯集瞭DW/BI技術創新前沿的著作。從項目規劃和需求收集，到維度建模、ETL和BI應用，本書涵蓋瞭你在數據倉庫和商業智能中將會遇到的所有內容。這些無與倫比的文章提供瞭成功地設計、部署和維護DW/BI係統的重要建議。 (美)拉爾夫·金博爾(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 譯 Ralph Kimball創立瞭Kimball Group。自20世紀80年代中期開始，他就一直是DW/BI行業關於維度化方法的思想，並且已經培訓瞭超過20 000名IT專傢。在任職於Metaphor和創立Red Brick Systems之前，Ralph在施樂帕剋研究中心(Xerox PARC)參與創建瞭Star工作站。Ralph擁有斯坦福大學電子工程專業的博士學位。
Margy Ross是Kimball Group和Decision Works Consulting的董事長。她從19等
Kimball Group的文章和Design Tip歸檔文件一直都是我們網站(www.kimballgroup.com)上瀏覽量大的。迴顧20年前Ralph初於1995年發錶的DBMS雜誌文章，這些歸檔文件探究瞭超過250個主題，有時比我們的書籍或課程探究的程度還要深。
 在《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)成功設計、部署和維護DW/BI係統》中，我們以連貫的方式組織瞭所有這些文章。不過本書並不僅僅是過去的雜誌文章和Design Tip一字不變的集閤。我們已經精簡瞭多餘的內容，確保所有文章都以一緻詞匯來編寫，並且更新瞭許多圖片。本書中的文章都進行瞭重新編輯和改進。
 經過慎重的討論之後，我們決定更新整本書中的時間基準以及內容，以便提供2015的視角，而不是將舊日期或者過時的概念留在這些文章中。因此，2007年所寫的文章可能等

洞察企業數據價值，驅動智慧決策 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産之一。如何有效地收集、存儲、管理和分析這些海量數據，從中挖掘齣有價值的洞察，並最終轉化為驅動業務增長的決策，是每一個尋求在激烈競爭中脫穎而齣的企業麵臨的共同挑戰。本書旨在為讀者提供一套係統化、實操性的解決方案，幫助企業構建強大的數據基礎設施，解鎖數據潛能，實現智能化運營和戰略升級。 第一部分：數據倉庫的基石——構建堅實的數據基礎 本部分將深入探討數據倉庫的設計、構建與管理，為企業搭建可靠的數據基石。 第一章：數據倉庫概述與核心概念 數據倉庫的定義與目標： 深入解析數據倉庫是什麼，它與傳統數據庫有何本質區彆，以及構建數據倉庫的根本目的——支持決策分析。我們將討論數據倉庫如何從事務型數據庫中分離齣來，專注於曆史數據分析和主題導嚮。 數據倉庫的關鍵特徵： 詳細闡述主題導嚮（Subject-Oriented）、集成性（Integrated）、非易失性（Non-volatile）和時變性（Time-Variant）這四大核心特徵，並結閤實際案例說明這些特徵的重要性。 數據倉庫與商業智能（BI）的關係： 明確數據倉庫作為商業智能技術棧的核心組成部分，提供數據支撐，BI則在此基礎上進行分析和可視化，從而驅動商業決策。 數據倉庫的架構模式： 介紹不同類型的數據倉庫架構，包括企業級數據倉庫、數據集市（Data Mart）和操作型數據存儲（Operational Data Store, ODS），分析它們的優缺點及適用場景。 數據倉庫的演進與發展趨勢： 探討數據倉庫技術的發展曆程，從傳統的EDW到現代的雲數據倉庫、數據湖倉一體（Data Lakehouse）等，為讀者描繪未來的發展圖景。 第二章：數據模型設計——為數據分析奠定基礎 維度建模（Dimensional Modeling）： 深入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。我們將詳細解釋星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的區彆、適用性以及如何根據業務需求進行選擇。 度量（Measures）與維度（Dimensions）的定義： 明確度量（如銷售額、數量）和維度（如時間、産品、客戶、地理位置）的概念，以及如何在模型中準確地錶示它們。 退化維度（Degenerate Dimensions）、慢變維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）與維度錶的設計： 詳細講解如何處理不同類型的數據變化，例如天數、周數、月數等退化維度，以及如何有效管理維度數據隨時間的變化（SCD Type 1, Type 2, Type 3等）。 事實錶的類型： 區分纍加快照事實錶（Accumulating Snapshot Fact Table）、事務事實錶（Transactional Fact Table）和周期快照事實錶（Periodic Snapshot Fact Table），並提供實際案例。 數據倉庫元數據管理： 討論元數據在數據倉庫中的重要性，包括技術元數據（描述數據庫對象）和業務元數據（描述業務術語和邏輯），以及如何進行有效的元數據管理。 第三章：ETL/ELT流程——數據的生命綫 ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）的概念與流程： 詳細解析ETL和ELT兩種數據集成方式的原理、差異以及各自的優勢。 數據抽取（Extract）策略： 探討全量抽取、增量抽取（基於時間戳、日誌、CDC等）以及抽取過程中的數據校驗方法。 數據轉換（Transform）策略： 重點講解數據清洗、數據標準化、數據集成、數據聚閤、數據計算等核心轉換過程，以及如何處理數據異常和不一緻性。 數據加載（Load）策略： 介紹全量加載、增量加載、批量加載和實時加載等加載方式，以及如何優化加載性能。 ETL/ELT工具與技術選型： 評估市麵上主流的ETL/ELT工具（如Informatica, Talend, Kettle, SSIS, Azure Data Factory, AWS Glue等），以及雲原生數據集成服務。 ETL/ELT流程的自動化與監控： 講解如何設計可調度、可監控的ETL/ELT作業，以及如何建立有效的錯誤處理和告警機製。 第四章：數據倉庫的構建與優化 物理設計與性能優化： 探討數據庫選型（關係型數據庫、MPP數據庫、雲數據倉庫等），錶分區（Partitioning）、索引（Indexing）、視圖（Views）的設計與優化，以及如何減少I/O操作。 數據倉庫的部署策略： 討論本地部署、雲部署（SaaS, PaaS, IaaS）以及混閤部署的優劣勢，並提供遷移到雲的考慮因素。 數據倉庫的安全性與訪問控製： 講解如何實現數據加密、訪問權限控製、角色管理，確保數據安全閤規。 數據質量管理： 強調數據質量的重要性，介紹數據質量檢測、度量、改進和監控的方法，以及如何建立數據質量團隊。 數據倉庫的生命周期管理： 探討數據歸檔、數據備份與恢復、數據生命周期策略，以及如何管理不斷增長的數據量。 第二部分：商業智能的實踐——驅動企業洞察與決策 本部分將聚焦於商業智能的各項技術與應用，幫助企業將數據轉化為 actionable insights。 第五章：商業智能（BI）概述與發展 商業智能的定義與價值： 明確BI的內涵，它如何幫助企業理解業務狀況、發現趨勢、識彆機會和風險，從而做齣更明智的決策。 BI的構成要素： 介紹BI係統通常包含數據源、數據倉庫、BI工具（報錶、儀錶盤、OLAP、數據挖掘）以及業務用戶。 BI的類型與應用場景： 探討描述性BI（發生瞭什麼）、診斷性BI（為什麼發生）、預測性BI（將要發生什麼）和規範性BI（應該怎麼做）等不同層級的BI應用，並給齣各行業（零售、金融、製造、醫療等）的典型應用案例。 BI的演進趨勢： 討論自助式BI（Self-Service BI）、嵌入式BI（Embedded BI）、移動BI（Mobile BI）、AI與BI的融閤（如智能報錶、自然語言查詢）等前沿發展。 第六章：數據可視化——讓數據“說話” 數據可視化原則與最佳實踐： 講解如何選擇閤適的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、地圖等）來清晰、準確地傳達數據信息。 儀錶盤（Dashboard）設計： 介紹設計有效的儀錶盤的關鍵要素，包括目標明確、信息簡潔、交互性強、用戶導嚮，以及如何通過儀錶盤提供關鍵業務指標（KPIs）。 交互式可視化： 探討如何利用交互式圖錶（鑽取、下鑽、聯動、篩選等）來增強用戶探索數據的能力，發現更深層次的洞察。 故事化敘事（Data Storytelling）： 講解如何通過可視化手段將數據轉化為引人入勝的故事，更有效地嚮決策者傳達業務洞察。 主流可視化工具介紹： 評估Tableau, Power BI, Qlik Sense, Looker, FineBI等主流BI可視化工具的特點和功能。 第七章：報錶與分析——洞察業務錶現 靜態報錶與動態報錶： 講解不同類型報錶的特點、設計要點以及在不同場景下的應用。 OLAP（Online Analytical Processing）技術： 深入理解OLAP立方體（Cube）的概念，以及切片（Slice）、切塊（Dice）、上捲（Roll-up）、下鑽（Drill-down）等基本操作，如何實現多維數據分析。 Ad-hoc分析： 講解如何賦能業務用戶進行即席查詢和自由探索，快速獲取所需信息。 KPIs（關鍵績效指標）的定義與監控： 探討如何定義和跟蹤衡量業務目標達成情況的關鍵指標，以及如何在BI報錶中有效呈現。 數據鑽取與下鑽分析： 詳細介紹如何通過多層級的數據結構，從宏觀指標深入到微觀細節，追溯問題的根本原因。 第八章：高級分析與挖掘——探索數據深層價值 數據挖掘（Data Mining）基礎： 介紹常用的數據挖掘技術，如分類（Classification）、聚類（Clustering）、關聯規則挖掘（Association Rule Mining）、異常檢測（Anomaly Detection）等。 預測模型與算法： 講解常用的預測模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列分析、決策樹、隨機森林等，以及如何構建和評估預測模型。 機器學習在BI中的應用： 探討如何利用機器學習技術來自動化分析、發現隱藏模式、進行客戶細分、預測客戶流失、優化定價策略等。 自然語言處理（NLP）與BI的結閤： 介紹如何利用NLP技術實現自然語言查詢（NLQ），讓非技術用戶能夠用自然語言提問並獲得數據答案。 圖數據分析在BI中的應用： 探討圖數據庫和圖分析技術如何用於發現隱藏的關係和連接，例如社交網絡分析、欺詐檢測等。 第九章：企業級BI平颱建設與治理 BI平颱選型考慮因素： 從功能、性能、易用性、擴展性、成本、供應商支持等多個維度，指導讀者如何選擇適閤自身企業的BI平颱。 BI項目的實施流程與方法論： 介紹BI項目的規劃、需求分析、設計、開發、測試、部署、培訓和上綫等關鍵階段。 BI的用戶管理與權限控製： 講解如何建立完善的用戶體係和權限模型，確保數據訪問的安全性和閤規性。 BI解決方案的部署與運維： 討論BI係統的服務器配置、性能調優、故障排除、日常維護等運維工作。 BI的成功要素與挑戰： 總結實施BI項目可能遇到的挑戰（如數據孤島、用戶抵觸、缺乏數據文化等），並提供剋服這些挑戰的策略和建議，最終實現數據驅動的文化轉型。 附錄： 數據倉庫與BI專業術語錶 相關技術和工具的進一步學習資源 案例研究分析 本書的內容涵蓋瞭從數據倉庫的基礎構建到商業智能的深入應用，力求為讀者提供一個全麵、係統、易於理解的知識框架。通過本書的學習，您將能夠： 理解數據倉庫的核心概念和架構，掌握數據模型設計方法。 熟練掌握ETL/ELT流程的設計與實現，確保數據的高效集成與轉換。 掌握數據倉庫的物理設計和性能優化技巧，構建穩定高效的數據平颱。 深入理解商業智能的原理與技術，掌握數據可視化和報錶分析的方法。 瞭解高級數據分析和挖掘技術，從數據中發現更深層次的業務洞察。 能夠獨立規劃和實施企業級的BI項目，推動數據驅動的決策文化。 本書的編寫力求語言通俗易懂，理論與實踐相結閤，配以大量的圖示和案例，幫助讀者更好地理解和掌握相關知識。無論您是數據工程師、BI分析師、IT架構師，還是希望提升企業數據應用能力的業務管理者，本書都將是您不可或缺的參考指南。讓我們一起，用數據點亮智慧，驅動業務飛躍！

評分☆☆☆☆☆

購買《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)》這本書，我主要是想係統地梳理一下我對數據倉庫和商業智能的理解。這本書的內容組織非常清晰，循序漸進，從基礎概念講到高級應用。我特彆欣賞它在講解數據倉庫的架構時，能夠將技術實現與業務需求緊密結閤。書中關於維度建模的講解，讓我對如何構建能夠支持多角度分析的數據模型有瞭更深入的認識，包括如何選擇閤適的維度和度量，以及如何處理時間維度和層次維度。而且，本書對ETL工具的介紹，雖然不是詳盡的手冊，但能讓我對市麵上主流的ETL工具有一個大緻的瞭解，並且理解它們在實現數據集成中的作用。書中關於商業智能平颱的選擇和應用，也提供瞭非常有價值的參考信息，幫助我們更好地理解如何構建一個有效的BI解決方案。總的來說，這本書不僅提供瞭紮實的理論基礎，也為實際項目提供瞭可操作的指導，是一本非常值得推薦的案頭讀物。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)》這本書，我最初的想法是把它當作一本工具書來查閱，遇到具體的技術難題時翻翻。但閱讀過程中，我卻被它引發的思考深深吸引。書中關於數據建模的章節，對於如何構建一個靈活且高性能的數據模型，提供瞭非常深刻的見解。它不僅僅是講瞭如何畫圖，而是探討瞭不同業務場景下，選擇哪種建模方式更優，以及如何平衡數據冗餘和查詢效率。我記得其中一個關於“事實錶粒度”的討論，讓我茅塞頓開，之前在項目中遇到的很多查詢緩慢問題，追根溯源都與此有關。這本書還對商業智能的價值和應用場景做瞭很好的梳理，它不僅僅是數據的可視化，更是通過數據驅動決策，幫助企業實現業務增長。書中關於報錶設計、儀錶盤構建的原則，以及如何根據不同的受眾需求來呈現信息，都非常有指導意義。讀完這本書，我感覺自己對“智能”這兩個字有瞭更深的理解，它不僅僅是技術的堆疊，更是如何有效地將數據轉化為洞察，並最終落地到業務價值的整個過程。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始是被《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)》的“寶典”二字吸引，想著裏麵一定藏著很多“獨門秘籍”。翻開書後，發現它果然名副其實。這本書的特點在於它的深度和廣度兼備。在深度方麵，對於數據倉庫的架構設計，它講解得非常透徹，包括瞭不同層級的數據模型、數據集市的設計理念，以及它們在整個數據體係中的作用。我特彆喜歡書中對ETL過程的詳細解析，從數據源的識彆、數據清洗的策略，到數據轉換的復雜邏輯，每一個環節都描述得十分到位，並且給齣瞭很多實用的建議。而在廣度方麵，它不僅僅局限於數據倉庫本身，還延伸到瞭商業智能的各個方麵，例如OLAP（聯機分析處理）的實現方式，以及BI工具在企業中的選型和應用。書中還提及瞭數據挖掘和預測性分析的一些基礎概念，雖然篇幅不長，但足以讓我對未來的技術發展方嚮有一個初步的瞭解。對我而言，這本書最寶貴的地方在於，它能幫助我從宏觀上理解整個數據倉庫與商業智能的體係，然後纔能在微觀上深入研究具體的技術細節。

評分☆☆☆☆☆

《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)》這本書，給我最大的感受是它的“實用性”。作為一名常年在一綫工作的開發者，我最看重的是書中的內容是否能直接應用到實際工作中。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅講解瞭理論，更重要的是提供瞭大量可供參考的設計原則和最佳實踐。比如，在數據建模部分，書中提供瞭多種典型業務場景下的建模示例，這對於我們在設計數據倉庫時，能快速找到參考方嚮，避免從零開始摸索。此外，書中對數據質量管理和數據安全性的討論，也是我非常看重的。在實際項目中，數據質量問題往往是睏擾我們的難題，這本書提供瞭一些有效的解決思路和方法。而且，書中還對一些常見的BI報錶和儀錶盤設計誤區進行瞭糾正，這讓我意識到，好的數據呈現不僅僅是數據的堆砌，更是要讓數據“說話”。總的來說，這本書就像是一位經驗豐富的老前輩，在指導我如何高效、穩健地構建和應用數據倉庫與商業智能。

評分☆☆☆☆☆

《數據倉庫與商業智能寶典(第2版)》這本書，我拿到手的時候，就被它厚實的體量和封麵設計所吸引。作為一名在數據領域摸爬滾打瞭幾年，但總感覺理論根基不牢固的技術人員，我一直渴望一本能夠係統梳理數據倉庫和商業智能核心概念，並且能與實際應用相結閤的參考書。這本書無疑滿足瞭我的期待。它並非僅僅羅列技術名詞，而是深入淺齣地講解瞭數據倉庫的生命周期，從數據源的抽取、轉換、加載（ETL）的每一個細節，到維度建模和星型/雪花型模式的設計原理，都進行瞭詳盡的闡述。我尤其欣賞書中關於數據治理和元數據管理的章節，這往往是項目成敗的關鍵，但容易被忽視。作者用大量的案例和圖示，將抽象的理論具象化，讓我能夠更直觀地理解這些復雜的設計決策背後的邏輯。而且，它不僅僅是理論的堆砌，書中還涉及瞭一些主流工具和平颱的介紹，雖然沒有深入到每一個工具的每一個配置，但足以讓我對整個技術生態有一個宏觀的認識，並且知道在實際工作中可以去探索哪些方嚮。對我來說，這本書就像是一張詳細的地圖，指引我在數據倉庫和商業智能這片廣闊的海洋中，如何航行纔能抵達目標。