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[美] 拉尔夫·金博尔（RalphKimball）等 著

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• 数据仓库
• 商业智能
• BI
• 数据分析
• ETL
• OLAP
• 数据挖掘
• 数据建模
• 数据库
• 报表

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302475798

商品编码：16268990987

出版时间：2017-08-01

作  者:(美)拉尔夫·金博尔(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 译 定  价:118 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:681 装  帧:平装 ISBN:9787302475798 ●第1章 读本概览 1
●1.1 抑制住立即开始编码的冲动 1
●1.2 设置边界 3
●1.3 数据争夺 5
●1.4 流言终结者 7
●1.5 划分数据世界 9
●1.6 集成式企业数据仓库的必要步骤 10
●1.6.1 集成式EDW会交付什么 11
●1.6.2 集成的试金石 11
●1.6.3 组织挑战 12
●1.6.4 一致化维度和事实 12
●1.6.5 使用总线矩阵与管理层交流 12
●1.6.6 管理集成式EDW的主干 13
●1.6.7 维度管理器 14
●1.6.8 事实提供者 15
●1.6.9 配置商业智能(BI)工具 16
●1.6.10 连带责任 17
●1.7 钻取以寻求原因 17
●1.8 渐变维度 19
●1.8.1 渐变维度的三种原生类型 20
●部分目录

内容简介

作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中很有影响力的领军人物，Ralph Kimball、Margy Ross得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典(靠前版)》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇Design Tip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，本书涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。 (美)拉尔夫·金博尔(Ralph Kimball) 等 著；蒲成 译 Ralph Kimball创立了Kimball Group。自20世纪80年代中期开始，他就一直是DW/BI行业关于维度化方法的思想，并且已经培训了超过20 000名IT专家。在任职于Metaphor和创立Red Brick Systems之前，Ralph在施乐帕克研究中心(Xerox PARC)参与创建了Star工作站。Ralph拥有斯坦福大学电子工程专业的博士学位。
Margy Ross是Kimball Group和Decision Works Consulting的董事长。她从19等
Kimball Group的文章和Design Tip归档文件一直都是我们网站(www.kimballgroup.com)上浏览量大的。回顾20年前Ralph初于1995年发表的DBMS杂志文章，这些归档文件探究了超过250个主题，有时比我们的书籍或课程探究的程度还要深。
 在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和Design Tip一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。
 经过慎重的讨论之后，我们决定更新整本书中的时间基准以及内容，以便提供2015的视角，而不是将旧日期或者过时的概念留在这些文章中。因此，2007年所写的文章可能等

洞察企业数据价值，驱动智慧决策 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、管理和分析这些海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，并最终转化为驱动业务增长的决策，是每一个寻求在激烈竞争中脱颖而出的企业面临的共同挑战。本书旨在为读者提供一套系统化、实操性的解决方案，帮助企业构建强大的数据基础设施，解锁数据潜能，实现智能化运营和战略升级。 第一部分：数据仓库的基石——构建坚实的数据基础 本部分将深入探讨数据仓库的设计、构建与管理，为企业搭建可靠的数据基石。 第一章：数据仓库概述与核心概念 数据仓库的定义与目标： 深入解析数据仓库是什么，它与传统数据库有何本质区别，以及构建数据仓库的根本目的——支持决策分析。我们将讨论数据仓库如何从事务型数据库中分离出来，专注于历史数据分析和主题导向。 数据仓库的关键特征： 详细阐述主题导向（Subject-Oriented）、集成性（Integrated）、非易失性（Non-volatile）和时变性（Time-Variant）这四大核心特征，并结合实际案例说明这些特征的重要性。 数据仓库与商业智能（BI）的关系： 明确数据仓库作为商业智能技术栈的核心组成部分，提供数据支撑，BI则在此基础上进行分析和可视化，从而驱动商业决策。 数据仓库的架构模式： 介绍不同类型的数据仓库架构，包括企业级数据仓库、数据集市（Data Mart）和操作型数据存储（Operational Data Store, ODS），分析它们的优缺点及适用场景。 数据仓库的演进与发展趋势： 探讨数据仓库技术的发展历程，从传统的EDW到现代的云数据仓库、数据湖仓一体（Data Lakehouse）等，为读者描绘未来的发展图景。 第二章：数据模型设计——为数据分析奠定基础 维度建模（Dimensional Modeling）： 深入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。我们将详细解释星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的区别、适用性以及如何根据业务需求进行选择。 度量（Measures）与维度（Dimensions）的定义： 明确度量（如销售额、数量）和维度（如时间、产品、客户、地理位置）的概念，以及如何在模型中准确地表示它们。 退化维度（Degenerate Dimensions）、慢变维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）与维度表的设计： 详细讲解如何处理不同类型的数据变化，例如天数、周数、月数等退化维度，以及如何有效管理维度数据随时间的变化（SCD Type 1, Type 2, Type 3等）。 事实表的类型： 区分累加快照事实表（Accumulating Snapshot Fact Table）、事务事实表（Transactional Fact Table）和周期快照事实表（Periodic Snapshot Fact Table），并提供实际案例。 数据仓库元数据管理： 讨论元数据在数据仓库中的重要性，包括技术元数据（描述数据库对象）和业务元数据（描述业务术语和逻辑），以及如何进行有效的元数据管理。 第三章：ETL/ELT流程——数据的生命线 ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）的概念与流程： 详细解析ETL和ELT两种数据集成方式的原理、差异以及各自的优势。 数据抽取（Extract）策略： 探讨全量抽取、增量抽取（基于时间戳、日志、CDC等）以及抽取过程中的数据校验方法。 数据转换（Transform）策略： 重点讲解数据清洗、数据标准化、数据集成、数据聚合、数据计算等核心转换过程，以及如何处理数据异常和不一致性。 数据加载（Load）策略： 介绍全量加载、增量加载、批量加载和实时加载等加载方式，以及如何优化加载性能。 ETL/ELT工具与技术选型： 评估市面上主流的ETL/ELT工具（如Informatica, Talend, Kettle, SSIS, Azure Data Factory, AWS Glue等），以及云原生数据集成服务。 ETL/ELT流程的自动化与监控： 讲解如何设计可调度、可监控的ETL/ELT作业，以及如何建立有效的错误处理和告警机制。 第四章：数据仓库的构建与优化 物理设计与性能优化： 探讨数据库选型（关系型数据库、MPP数据库、云数据仓库等），表分区（Partitioning）、索引（Indexing）、视图（Views）的设计与优化，以及如何减少I/O操作。 数据仓库的部署策略： 讨论本地部署、云部署（SaaS, PaaS, IaaS）以及混合部署的优劣势，并提供迁移到云的考虑因素。 数据仓库的安全性与访问控制： 讲解如何实现数据加密、访问权限控制、角色管理，确保数据安全合规。 数据质量管理： 强调数据质量的重要性，介绍数据质量检测、度量、改进和监控的方法，以及如何建立数据质量团队。 数据仓库的生命周期管理： 探讨数据归档、数据备份与恢复、数据生命周期策略，以及如何管理不断增长的数据量。 第二部分：商业智能的实践——驱动企业洞察与决策 本部分将聚焦于商业智能的各项技术与应用，帮助企业将数据转化为 actionable insights。 第五章：商业智能（BI）概述与发展 商业智能的定义与价值： 明确BI的内涵，它如何帮助企业理解业务状况、发现趋势、识别机会和风险，从而做出更明智的决策。 BI的构成要素： 介绍BI系统通常包含数据源、数据仓库、BI工具（报表、仪表盘、OLAP、数据挖掘）以及业务用户。 BI的类型与应用场景： 探讨描述性BI（发生了什么）、诊断性BI（为什么发生）、预测性BI（将要发生什么）和规范性BI（应该怎么做）等不同层级的BI应用，并给出各行业（零售、金融、制造、医疗等）的典型应用案例。 BI的演进趋势： 讨论自助式BI（Self-Service BI）、嵌入式BI（Embedded BI）、移动BI（Mobile BI）、AI与BI的融合（如智能报表、自然语言查询）等前沿发展。 第六章：数据可视化——让数据“说话” 数据可视化原则与最佳实践： 讲解如何选择合适的图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等）来清晰、准确地传达数据信息。 仪表盘（Dashboard）设计： 介绍设计有效的仪表盘的关键要素，包括目标明确、信息简洁、交互性强、用户导向，以及如何通过仪表盘提供关键业务指标（KPIs）。 交互式可视化： 探讨如何利用交互式图表（钻取、下钻、联动、筛选等）来增强用户探索数据的能力，发现更深层次的洞察。 故事化叙事（Data Storytelling）： 讲解如何通过可视化手段将数据转化为引人入胜的故事，更有效地向决策者传达业务洞察。 主流可视化工具介绍： 评估Tableau, Power BI, Qlik Sense, Looker, FineBI等主流BI可视化工具的特点和功能。 第七章：报表与分析——洞察业务表现 静态报表与动态报表： 讲解不同类型报表的特点、设计要点以及在不同场景下的应用。 OLAP（Online Analytical Processing）技术： 深入理解OLAP立方体（Cube）的概念，以及切片（Slice）、切块（Dice）、上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）等基本操作，如何实现多维数据分析。 Ad-hoc分析： 讲解如何赋能业务用户进行即席查询和自由探索，快速获取所需信息。 KPIs（关键绩效指标）的定义与监控： 探讨如何定义和跟踪衡量业务目标达成情况的关键指标，以及如何在BI报表中有效呈现。 数据钻取与下钻分析： 详细介绍如何通过多层级的数据结构，从宏观指标深入到微观细节，追溯问题的根本原因。 第八章：高级分析与挖掘——探索数据深层价值 数据挖掘（Data Mining）基础： 介绍常用的数据挖掘技术，如分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则挖掘（Association Rule Mining）、异常检测（Anomaly Detection）等。 预测模型与算法： 讲解常用的预测模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、决策树、随机森林等，以及如何构建和评估预测模型。 机器学习在BI中的应用： 探讨如何利用机器学习技术来自动化分析、发现隐藏模式、进行客户细分、预测客户流失、优化定价策略等。 自然语言处理（NLP）与BI的结合： 介绍如何利用NLP技术实现自然语言查询（NLQ），让非技术用户能够用自然语言提问并获得数据答案。 图数据分析在BI中的应用： 探讨图数据库和图分析技术如何用于发现隐藏的关系和连接，例如社交网络分析、欺诈检测等。 第九章：企业级BI平台建设与治理 BI平台选型考虑因素： 从功能、性能、易用性、扩展性、成本、供应商支持等多个维度，指导读者如何选择适合自身企业的BI平台。 BI项目的实施流程与方法论： 介绍BI项目的规划、需求分析、设计、开发、测试、部署、培训和上线等关键阶段。 BI的用户管理与权限控制： 讲解如何建立完善的用户体系和权限模型，确保数据访问的安全性和合规性。 BI解决方案的部署与运维： 讨论BI系统的服务器配置、性能调优、故障排除、日常维护等运维工作。 BI的成功要素与挑战： 总结实施BI项目可能遇到的挑战（如数据孤岛、用户抵触、缺乏数据文化等），并提供克服这些挑战的策略和建议，最终实现数据驱动的文化转型。 附录： 数据仓库与BI专业术语表 相关技术和工具的进一步学习资源 案例研究分析 本书的内容涵盖了从数据仓库的基础构建到商业智能的深入应用，力求为读者提供一个全面、系统、易于理解的知识框架。通过本书的学习，您将能够： 理解数据仓库的核心概念和架构，掌握数据模型设计方法。 熟练掌握ETL/ELT流程的设计与实现，确保数据的高效集成与转换。 掌握数据仓库的物理设计和性能优化技巧，构建稳定高效的数据平台。 深入理解商业智能的原理与技术，掌握数据可视化和报表分析的方法。 了解高级数据分析和挖掘技术，从数据中发现更深层次的业务洞察。 能够独立规划和实施企业级的BI项目，推动数据驱动的决策文化。 本书的编写力求语言通俗易懂，理论与实践相结合，配以大量的图示和案例，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。无论您是数据工程师、BI分析师、IT架构师，还是希望提升企业数据应用能力的业务管理者，本书都将是您不可或缺的参考指南。让我们一起，用数据点亮智慧，驱动业务飞跃！

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据仓库与商业智能宝典(第2版)》这本书，我最初的想法是把它当作一本工具书来查阅，遇到具体的技术难题时翻翻。但阅读过程中，我却被它引发的思考深深吸引。书中关于数据建模的章节，对于如何构建一个灵活且高性能的数据模型，提供了非常深刻的见解。它不仅仅是讲了如何画图，而是探讨了不同业务场景下，选择哪种建模方式更优，以及如何平衡数据冗余和查询效率。我记得其中一个关于“事实表粒度”的讨论，让我茅塞顿开，之前在项目中遇到的很多查询缓慢问题，追根溯源都与此有关。这本书还对商业智能的价值和应用场景做了很好的梳理，它不仅仅是数据的可视化，更是通过数据驱动决策，帮助企业实现业务增长。书中关于报表设计、仪表盘构建的原则，以及如何根据不同的受众需求来呈现信息，都非常有指导意义。读完这本书，我感觉自己对“智能”这两个字有了更深的理解，它不仅仅是技术的堆叠，更是如何有效地将数据转化为洞察，并最终落地到业务价值的整个过程。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始是被《数据仓库与商业智能宝典(第2版)》的“宝典”二字吸引，想着里面一定藏着很多“独门秘籍”。翻开书后，发现它果然名副其实。这本书的特点在于它的深度和广度兼备。在深度方面，对于数据仓库的架构设计，它讲解得非常透彻，包括了不同层级的数据模型、数据集市的设计理念，以及它们在整个数据体系中的作用。我特别喜欢书中对ETL过程的详细解析，从数据源的识别、数据清洗的策略，到数据转换的复杂逻辑，每一个环节都描述得十分到位，并且给出了很多实用的建议。而在广度方面，它不仅仅局限于数据仓库本身，还延伸到了商业智能的各个方面，例如OLAP（联机分析处理）的实现方式，以及BI工具在企业中的选型和应用。书中还提及了数据挖掘和预测性分析的一些基础概念，虽然篇幅不长，但足以让我对未来的技术发展方向有一个初步的了解。对我而言，这本书最宝贵的地方在于，它能帮助我从宏观上理解整个数据仓库与商业智能的体系，然后才能在微观上深入研究具体的技术细节。

评分☆☆☆☆☆

《数据仓库与商业智能宝典(第2版)》这本书，我拿到手的时候，就被它厚实的体量和封面设计所吸引。作为一名在数据领域摸爬滚打了几年，但总感觉理论根基不牢固的技术人员，我一直渴望一本能够系统梳理数据仓库和商业智能核心概念，并且能与实际应用相结合的参考书。这本书无疑满足了我的期待。它并非仅仅罗列技术名词，而是深入浅出地讲解了数据仓库的生命周期，从数据源的抽取、转换、加载（ETL）的每一个细节，到维度建模和星型/雪花型模式的设计原理，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中关于数据治理和元数据管理的章节，这往往是项目成败的关键，但容易被忽视。作者用大量的案例和图示，将抽象的理论具象化，让我能够更直观地理解这些复杂的设计决策背后的逻辑。而且，它不仅仅是理论的堆砌，书中还涉及了一些主流工具和平台的介绍，虽然没有深入到每一个工具的每一个配置，但足以让我对整个技术生态有一个宏观的认识，并且知道在实际工作中可以去探索哪些方向。对我来说，这本书就像是一张详细的地图，指引我在数据仓库和商业智能这片广阔的海洋中，如何航行才能抵达目标。

评分☆☆☆☆☆

购买《数据仓库与商业智能宝典(第2版)》这本书，我主要是想系统地梳理一下我对数据仓库和商业智能的理解。这本书的内容组织非常清晰，循序渐进，从基础概念讲到高级应用。我特别欣赏它在讲解数据仓库的架构时，能够将技术实现与业务需求紧密结合。书中关于维度建模的讲解，让我对如何构建能够支持多角度分析的数据模型有了更深入的认识，包括如何选择合适的维度和度量，以及如何处理时间维度和层次维度。而且，本书对ETL工具的介绍，虽然不是详尽的手册，但能让我对市面上主流的ETL工具有一个大致的了解，并且理解它们在实现数据集成中的作用。书中关于商业智能平台的选择和应用，也提供了非常有价值的参考信息，帮助我们更好地理解如何构建一个有效的BI解决方案。总的来说，这本书不仅提供了扎实的理论基础，也为实际项目提供了可操作的指导，是一本非常值得推荐的案头读物。

评分☆☆☆☆☆

《数据仓库与商业智能宝典(第2版)》这本书，给我最大的感受是它的“实用性”。作为一名常年在一线工作的开发者，我最看重的是书中的内容是否能直接应用到实际工作中。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅讲解了理论，更重要的是提供了大量可供参考的设计原则和最佳实践。比如，在数据建模部分，书中提供了多种典型业务场景下的建模示例，这对于我们在设计数据仓库时，能快速找到参考方向，避免从零开始摸索。此外，书中对数据质量管理和数据安全性的讨论，也是我非常看重的。在实际项目中，数据质量问题往往是困扰我们的难题，这本书提供了一些有效的解决思路和方法。而且，书中还对一些常见的BI报表和仪表盘设计误区进行了纠正，这让我意识到，好的数据呈现不仅仅是数据的堆砌，更是要让数据“说话”。总的来说，这本书就像是一位经验丰富的老前辈，在指导我如何高效、稳健地构建和应用数据仓库与商业智能。