具体描述
本书详细介绍了构建企业数据仓库的理论和方法。全书共十二章，第一、二章介绍了信息技术简史，以及业务和信息技术在数据仓库上的结合。第三至七章介绍如何规划、建立数据仓库，项目的选择和范围，数据构模，元数据库以及如何在数据仓库中获得高质量的信息。第八、九章介绍了逻辑数据仓库、物理数据仓库等内容。第十至十二章介绍了数据的转模、访问和挖掘。 本书不同于现有的许多数据库著作，本书的主要特点是：着重介绍一种方法学
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读后感
全文请看：http://yyq123.journalspace.com/?entryid=408 本文是阅读《企业数据仓库 规划建立与实现》一书的笔记。作者Eric Sperley，在第一章《信息技术简史》中，讲解了企业对信息的渴求以及IT提供信息的进展。其中，精彩精准的指点俯拾皆是，特成此文，详加记述。 “ 世界...
评分全文请看：http://yyq123.journalspace.com/?entryid=408 本文是阅读《企业数据仓库 规划建立与实现》一书的笔记。作者Eric Sperley，在第一章《信息技术简史》中，讲解了企业对信息的渴求以及IT提供信息的进展。其中，精彩精准的指点俯拾皆是，特成此文，详加记述。 “ 世界...
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用户评价
《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，在我看来，它是一本“全景式”的指南。它不仅仅停留在对某个技术点的讲解，而是从企业数据仓库的全局视角出发，覆盖了从概念到落地的全过程。我尤其看重它在“规划”部分所提供的指导。在我看来，任何一个成功的项目，其根基都在于科学合理的规划。这本书是否能够帮助企业识别核心业务需求，明确数据仓库的战略目标，以及如何进行技术选型和架构设计？例如，它是否会深入探讨需求分析的方法，如何与业务部门进行有效的沟通，以及如何进行项目可行性研究？在“建立”方面，我期待它能提供关于数据建模的深度解读，包括各种数据模型的设计原则和实现技巧，以及如何处理复杂的数据关系。同时，ETL/ELT流程的设计和优化也是一个关键点，我希望书中能提供关于数据抽取、转换、加载的各种策略和技术，以及如何保证数据质量和一致性。而“实现”部分，则更关乎数据仓库最终的应用价值，我希望书中能探讨如何将数据仓库与BI工具、数据分析平台等进行集成，如何进行数据安全和权限管理，以及如何对数据仓库进行性能监控和优化。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，在我眼中，它是一本关于“实践”的百科全书。我常常在工作中遇到这样或那样的数据难题，但往往缺乏一个系统性的解决方案。这本书的标题就直击了我痛点，它不仅仅是理论的阐述，更是强调了“建立”和“实现”这两个过程。我特别关注的是书中关于“建立”的部分，这部分通常是技术实现的核心。我希望它能详细介绍如何进行数据建模，如何设计高效的ETL流程，以及如何处理海量数据的存储和管理。比如，对于新手来说，如何理解数据仓库的逻辑模型和物理模型，如何选择合适的数据库技术，以及如何进行性能调优，这些都是非常关键的知识点。而且，数据质量问题一直是困扰企业数据仓库建设的难题，我期待书中能提供切实可行的数据清洗、校验和监控的方法。在“实现”章节，我更希望能看到关于数据仓库的运维和管理方面的指导。一个数据仓库建成之后，如何保证其持续稳定运行，如何进行版本迭代和功能扩展，如何进行用户授权和权限管理，这些都是长期项目成功的重要保障。我希望这本书能够提供一些具体的指导和最佳实践，帮助我避免在实际操作中走弯路，能够更好地理解数据仓库的生命周期管理。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，在我拿到手的时候，就给我一种“落地”的强烈感觉。它不仅仅是理论的阐述，更是强调了“建立”和“实现”的过程，这正是我在实际工作中最为需要的。我对于书中“建立”的部分尤为期待，因为这直接关系到数据仓库的构建过程。我希望它能详细讲解数据建模的原理和方法，包括如何设计事实表和维度表，如何选择合适的数据仓库模型（如星型模型、雪花模型），以及如何处理复杂的数据关系。此外，ETL/ELT流程的设计和实现也是一个关键环节，我期待书中能提供关于数据抽取、转换、加载的各种策略，以及如何保证数据质量和一致性。在“实现”章节，我更关注的是数据仓库的部署、运维和应用。如何进行数据仓库的性能优化，如何保证数据的安全和合规，如何与BI工具进行有效的集成，这些都是将数据仓库真正转化为生产力的重要因素。我希望这本书能够提供一些具体的实践指导和案例分析，帮助我理解如何在实际项目中克服各种技术难题，并最终实现数据仓库的价值。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，在我拿到它时，就有一种“系统性”的期待。它并非局限于某个单一的技术环节，而是从企业数据仓库的整个生命周期进行了全面的覆盖。我尤其看重它在“规划”部分所提供的指导。在我看来，一个成功的数据仓库项目，其80%的成功率都取决于前期的规划是否到位。这本书是否能帮助我理解如何进行业务需求的深度挖掘，如何与业务部门建立有效的沟通机制，如何定义清晰的数据仓库目标和范围？例如，它是否会阐述如何进行数据源的分析，如何评估数据仓库的建设成本和预期收益，以及如何制定详细的项目实施计划？在“建立”方面，我希望看到关于数据建模的详细讲解，包括不同粒度的数据模型设计，事实表和维度表的选择，以及如何构建可扩展的数据模型。同时，ETL/ELT流程的设计和优化也是一个重点，我期望书中能提供关于数据抽取、转换、加载的各种策略和技术，以及如何保证数据质量和一致性。而“实现”部分，则关乎数据仓库最终的应用价值，我希望书中能探讨如何将数据仓库与BI工具、大数据平台等进行集成，如何进行数据安全和权限管理，以及如何对数据仓库进行性能监控和优化。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，在我拿到它的那一刻起，就给了我一种“全面”的感受。它似乎覆盖了数据仓库建设的方方面面，从最开始的战略规划，到具体的技术实现，再到最终的应用落地。我一直对数据仓库的“规划”阶段尤为看重，因为我知道，一个成功的项目，其根基在于清晰而周密的规划。这本书是否能够提供一套科学的方法论，帮助企业识别核心业务需求，明确数据仓库的目标和范围，以及如何进行可行性分析和技术路线的选择？这一点对我来说至关重要。例如，它是否会探讨如何进行需求调研，如何与业务部门进行有效的沟通，如何量化数据仓库带来的价值？在“建立”部分，我期待它能够提供关于数据建模的深度解读，包括事实表、维度表的构建原则，以及星型模型、雪花模型等不同模型的优缺点和适用场景。同时，ETL/ELT的设计和优化也是一个技术难点，我希望书中能有详细的讲解，包括数据抽取、转换、加载的策略，以及如何保证数据的一致性和完整性。而“实现”部分，则更关乎实际应用，我希望书中能涵盖数据仓库的部署、性能优化、安全管理以及与BI工具的集成等方面的内容。这本书的厚重感，让我相信它蕴含着丰富的知识和经验，希望能为我带来系统性的提升。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，从我一个初学者的角度来看，它给我带来了“希望”和“清晰”。在我看来，数据仓库是一个听起来很庞大且复杂的概念，之前接触的一些资料要么过于晦涩难懂，要么就只讲一些零散的技术点，让我很难形成一个完整的认知。这本书的标题“规划、建立与实现”，就暗示了它是一个循序渐进的过程，从宏观的规划到微观的实现，这让我觉得非常容易入手。我尤其期待它在“规划”部分能提供清晰的指引，例如，一个企业应该如何开始规划自己的数据仓库？需要考虑哪些因素？应该如何定义目标？在“建立”部分，我希望它能用通俗易懂的语言讲解一些核心的技术概念，比如数据模型是什么，ETL是什么，以及为什么要这样做。我不需要了解每一个技术的底层实现细节，但需要知道它们的作用和如何应用。在“实现”部分，我希望能看到一些实际操作的例子，比如如何将数据加载到数据仓库，如何查询数据，以及如何将数据用于报表制作。这本书的出现，让我觉得数据仓库建设不再是遥不可及的高深技术，而是可以通过一步步的学习和实践来达成的目标。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，从我个人的阅读体验来看，它的价值体现在其对“实现”二字的深刻理解上。许多技术书籍往往止步于理论框架的搭建，或者停留在对某个工具的使用说明，但这本书显然是将最终落地的可行性放在了非常重要的位置。它在“实现”章节中，不仅仅讲解了技术部署和性能调优，更深入探讨了数据仓库在企业内部的应用落地，如何与BI工具、数据分析平台等进行集成，从而真正释放数据的价值。我尤其关注的是，它对于数据治理和数据质量控制的阐述。在实际工作中，我深切体会到“垃圾进，垃圾出”的无奈，数据质量不过关，再先进的技术和再庞大的数据仓库也无法发挥应有的作用。这本书是否能提供一套系统性的数据治理框架，包括数据标准、数据血缘、数据质量监控等，将是我判断它是否是一本真正有价值的书籍的关键。此外，书中对于用户培训和数据文化建设的探讨，也让我看到了它超越纯技术层面的思考。一个成功的数据仓库，最终是靠企业中的使用者来驱动的，如果用户不理解、不信任、不会使用，那么再好的系统也只是摆设。我期待这本书能够提供一些实用的建议，指导企业如何有效地推广数据仓库的应用，培养员工的数据意识，最终实现数据驱动的决策。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何将数据转化为企业核心竞争力的战略指导书。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，给我的第一印象就是“全面性”。它似乎覆盖了数据仓库建设的整个生命周期，从战略层面的规划，到技术层面的建立，再到应用层面的实现。我尤其看重它在“规划”部分所提供的指导。在我看来，任何一个成功的项目，其根基都在于科学合理的规划。这本书是否能够帮助企业识别核心业务需求，明确数据仓库的战略目标，以及如何进行技术选型和架构设计？例如，它是否会深入探讨需求分析的方法，如何与业务部门进行有效的沟通，以及如何进行项目可行性研究？在“建立”方面，我期待它能提供关于数据建模的深度解读，包括各种数据模型的设计原则和实现技巧，以及如何处理复杂的数据关系。同时，ETL/ELT流程的设计和优化也是一个关键点，我希望书中能提供关于数据抽取、转换、加载的各种策略和技术，以及如何保证数据质量和一致性。而“实现”部分，则更关乎数据仓库最终的应用价值，我希望书中能探讨如何将数据仓库与BI工具、数据分析平台等进行集成，如何进行数据安全和权限管理，以及如何对数据仓库进行性能监控和优化。
评分刚翻开《企业数据仓库：规划、建立与实现》，我就被它宏大的叙事和严谨的逻辑所吸引。这本书并非简单罗列技术名词，而是将企业数据仓库的建设置于企业战略的高度来审视。它强调的“规划”部分，不是流于表面的口号，而是深入剖析了企业如何识别数据价值，如何将数据仓库的建设与业务目标紧密结合，甚至提出了构建数据驱动型文化的重要性。这对于我之前接触过的很多项目来说，是一个巨大的启示。我们常常在技术选型上纠结，但忽略了最根本的——为什么要做数据仓库，它到底要解决什么业务问题。这本书的“建立”部分，也让我看到了它在技术实现上的全面性，从数据建模、ETL/ELT流程设计，到数据质量管理和元数据管理，都进行了细致的阐述。尤其让我眼前一亮的是，它不仅仅关注数据的存储和抽取，更强调了数据的生命周期管理和数据的安全与合规。在当今数据泄露事件频发的背景下，这部分内容显得尤为重要。而且，书中并没有回避实际项目建设中可能遇到的各种挑战，比如跨部门沟通协调、技术人员的培训、以及项目管理中的风险控制等。它提供的不仅是技术方案，更是系统性的项目管理思路。我希望书中能够提供一些具体的案例分析，展示不同行业、不同规模的企业是如何成功构建和实施数据仓库的，这样能够帮助我更好地理解书中的理论，并将之应用于我自己的工作场景。总的来说，这本书给我一种“落地”的感觉，让我觉得数据仓库的建设不再是遥不可及的梦想，而是可以通过系统性的方法和严谨的实践来逐步实现的。
评分《企业数据仓库：规划、建立与实现》这本书，我拿到手里的时候，感觉沉甸甸的，不仅是纸张的厚度，更是一种对知识的期待。我之前在工作中，常常会遇到数据孤岛的问题，各个部门的数据系统独立运行，报表制作耗时耗力，而且数据口径经常不一致，导致决策的准确性大打折扣。领导一直强调要建立统一的数据平台，但具体怎么做，从哪里着手，却一直没有一个清晰的指引。市面上关于数据仓库的书籍不少，但很多都偏向理论，或者过于技术化，对我这种需要从宏观层面理解和规划的读者来说，很难找到切入点。这本书的标题——“规划、建立与实现”，正是我目前最迫切需要的，它暗示了这是一本涵盖从战略到落地的全流程指南，而不是一本只讲某个技术细节的工具书。我尤其期待它在“规划”部分能给出扎实的指导，比如如何进行业务需求分析，如何定义数据仓库的范围和目标，如何选择合适的技术架构，以及如何构建数据治理体系。毕竟，没有良好的规划，后续的建立和实现很可能南辕北辙，投入大量资源却无法达到预期效果。这本书的出版，就像在迷雾中找到了一盏明灯，让我看到了清晰的路径，也充满了对它能够解决我实际工作难题的信心。希望书中能详细阐述如何将复杂的业务逻辑转化为可落地的数据模型，如何处理不同源系统的数据清洗和转换，以及如何构建高性能的数据查询和分析引擎。对于一个在企业信息化建设一线摸爬滚打多年的从业者来说，这样一本兼具理论深度和实践指导的书籍，绝对是不可多得的宝藏。
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