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出版者:中国水利水电

作者:周建芳

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2007-6

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787508446035

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

《数据仓库与商务智能：构建企业决策大脑》 核心内容概述： 本书深入探讨了数据仓库（Data Warehouse, DW）的设计、构建、管理与应用，以及如何通过商务智能（Business Intelligence, BI）工具与技术，将海量、异构的数据转化为有价值的商业洞察，最终赋能企业做出更明智、更具前瞻性的决策。本书旨在为读者构建一个完整的企业级数据分析体系认知框架，从数据源的梳理到最终报告的呈现，层层递进，理论与实践相结合。 第一部分：数据仓库基础理论与架构 1. 数据仓库的定义、目标与价值： 何为数据仓库？ 区别于事务型数据库（OLTP），数据仓库（OLAP）是为了支持决策分析而设计，它存储的是历史数据、集成数据、主题导向数据和相对稳定数据。 构建数据仓库的目标： 提升数据质量，实现数据集成，提供统一的数据视图，支持复杂查询与分析，最终支持战略决策、战术规划和运营管理。 数据仓库为企业带来的价值： 提高运营效率，优化营销策略，识别市场机遇，预测业务趋势，降低经营风险，增强客户满意度，实现数据驱动的文化。 典型数据仓库架构： 介绍典型的三层或多层数据仓库架构，包括数据源层、数据暂存区（Staging Area）、数据集成层（ETL）、数据仓库存储层、数据访问层（OLAP Cube、Data Mart）和用户接口层（BI工具）。 2. 数据建模技术： 概念模型、逻辑模型与物理模型： 阐述不同抽象层次的模型在数据仓库设计中的作用。 维度建模（Dimensional Modeling）： 事实表（Fact Table）： 存储业务过程中度量的数值型数据，通常是宽表，包含外键指向维度表。 维度表（Dimension Table）： 存储描述事实的上下文信息，如时间、地点、产品、客户等，通常是窄表，包含维度属性。 星型模型（Star Schema）： 最简单、最常见的模型，事实表中心，周围环绕维度表，形成星形结构。 雪花模型（Snowflake Schema）： 对星型模型进行规范化，将维度表进一步分解为多个相关表，形成更复杂的雪花状结构，优点是减少数据冗余，缺点是查询性能可能受影响。 缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）： 探讨如何处理维度属性随时间发生变化的情况，如SCD Type 1（覆盖）、SCD Type 2（新增行）、SCD Type 3（新增列）等策略。 范式建模（Normalized Modeling）： 在某些场景下，如数据暂存区或操作型数据存储（ODS）中，范式建模也可能被采用。 3. ETL（Extract, Transform, Load）流程详解： 抽取（Extract）： 从各种异构数据源（关系型数据库、文件、API、SaaS应用等）中提取数据的技术和策略。 转换（Transform）： 数据清洗（Data Cleansing）： 处理缺失值、异常值、重复数据、不一致数据。 数据标准化（Data Standardization）： 统一数据格式、单位、编码。 数据集成（Data Integration）： 合并来自不同源头的数据，解决数据冲突。 数据转换（Data Transformation）： 根据业务需求进行派生、聚合、计算等操作。 数据校验（Data Validation）： 确保转换后的数据符合业务规则。 加载（Load）： 将转换后的数据加载到目标数据仓库中的策略，包括全量加载、增量加载、定期加载、实时加载等。 ETL工具与技术： 介绍市场上主流的ETL工具（如Informatica, Talend, SSIS, Kettle等）及其功能特点，以及ETL过程中的挑战与优化。 第二部分：数据仓库的实施与管理 1. 数据仓库的部署与架构选型： 硬件与软件选择： 考虑存储、计算、网络资源，数据库管理系统（DBMS）的选择（如Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL），以及云端数据仓库解决方案（如Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics）。 云端数据仓库的优势与劣势： 弹性扩展、成本效益、托管服务，以及数据安全、供应商锁定等考虑。 数据仓库性能优化： 索引（Indexing）： B-tree索引、位图索引、聚簇索引等在OLAP查询中的应用。 分区（Partitioning）： 按日期、地域等对大表进行分区，提高查询效率。 物化视图（Materialized Views）： 预计算复杂查询的结果，加速访问。 查询优化： SQL调优，执行计划分析。 硬件调优： 存储I/O优化，内存配置。 2. 数据仓库的生命周期管理： 需求分析与规划： 明确业务目标，识别关键业务流程和指标。 设计与开发： 数据建模，ETL流程开发，BI报表开发。 测试与部署： 功能测试、性能测试、集成测试，上线部署。 运行与维护： 监控性能，处理异常，更新数据，数据归档。 迭代与演进： 随着业务发展不断调整和优化数据仓库。 3. 数据质量管理： 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”原则，强调高质量数据是BI成功的基石。 数据质量度量： 准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性、有效性。 数据质量改进策略： 源头治理、ETL阶段控制、数据仓库层监控、BI应用反馈。 数据质量工具： 介绍专业的数据质量工具。 4. 数据安全与合规性： 数据访问控制： 基于角色的访问控制（RBAC），行级别安全（RLS），列级别安全（CLS）。 数据加密： 传输加密（SSL/TLS），静态加密（数据库文件加密）。 数据审计： 记录数据访问和修改操作。 合规性要求： GDPR, CCPA等数据隐私法规对数据仓库设计与管理的影响。 第三部分：商务智能（BI）的应用 1. 商务智能（BI）的概念与价值： BI的定义： 一套利用数据分析来指导商业决策的流程、技术和工具的集合。 BI的关键组成部分： 数据仓库、数据挖掘、数据可视化、报表制作、仪表盘（Dashboard）、即席查询（Ad-hoc Query）、OLAP分析。 BI为企业带来的竞争优势： 提高决策效率与准确性，发现隐藏的模式与关联，优化资源配置，提升客户体验。 2. BI工具与技术： 报表工具： 静态报表、动态报表、参数化报表。 仪表盘（Dashboard）： 实时、直观地展示关键业务指标（KPIs），提供业务概览。 OLAP（Online Analytical Processing）工具： 多维分析： 钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）、旋转（Pivot）等操作，实现多角度分析。 OLAP Cube： 预聚合数据，构建多维数据立方体，加速分析。 数据可视化（Data Visualization）： 图表类型选择： 条形图、折线图、饼图、散点图、地图、热力图等，根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。 可视化原则： 清晰、准确、简洁，突出重点，避免误导。 交互式可视化： 允许用户与图表进行互动，探索数据。 数据挖掘（Data Mining）： 常用算法： 分类、聚类、关联规则、回归、异常检测等。 应用场景： 客户细分、市场篮子分析、欺诈检测、预测性维护。 市场主流BI平台介绍： Tableau, Power BI, QlikView/Qlik Sense, MicroStrategy, SAP BusinessObjects, Looker等，分析其特点、优势和适用场景。 3. BI在不同业务领域的应用实践： 销售分析： 销售业绩分析、销售漏斗分析、区域销售分析、产品销售分析。 市场营销分析： 营销活动ROI分析、客户群体分析、渠道效果评估、社交媒体分析。 财务分析： 利润分析、成本分析、预算执行分析、现金流分析。 运营管理： 库存管理、供应链优化、生产效率分析、服务水平协议（SLA）监控。 人力资源分析： 员工流失率分析、招聘效率分析、绩效评估。 客户关系管理（CRM）分析： 客户生命周期价值（CLV）分析、客户流失预测、客户满意度分析。 4. 构建数据驱动的组织文化： BI的推广与培训： 确保员工理解并能够使用BI工具。 数据素养（Data Literacy）的提升： 培养员工理解、分析和使用数据的能力。 建立数据治理框架： 明确数据的所有权、责任和标准。 赋能业务部门： 让业务用户能够自行进行部分数据探索和分析。 持续的反馈与迭代： 根据用户反馈不断优化BI系统和报表。 结论： 《数据仓库与商务智能：构建企业决策大脑》为读者提供了一个全面、深入的视角，理解如何在现代企业中构建强大的数据分析能力。从数据仓库的坚实基础，到商务智能的灵活应用，本书旨在帮助企业将“数据”这一宝贵资产转化为驱动业务增长和创新的核心引擎，从而在日益激烈的市场竞争中立于不败之地。本书的目标是让读者掌握将原始数据转化为战略洞察的系统方法，真正实现“数据赋能，决策先行”。

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