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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电

作者:(美)兰吉特|译者

出品人:

页数:545

译者:

出版时间:2010-8

价格:99.00元

装帧:

isbn号码:9787115231116

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
数据库
计算机
随便看看
软件
计算机科学
数据分析
SQL Server 2008
商业智能
BI
数据仓库
ETL
数据分析
报表服务
SSIS
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Reporting Services

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具体描述

《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能(BI)解决方案。《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》共分为4部分。第一部分阐述了商业智能基础、可视化商业智能结果、构建有效的商业智能流程、商业智能解决方案的物理架构、面向架构师的OLAP逻辑设计概念；第二部分面向Analysis Services开发人员，详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能，提供了使用SSAS构建OLAP多维数据集和数据挖掘模型的指南；第三部分面向Integration Services开发人员，详细介绍如何使用SSIS开发ETL软件包，利用ETL包加载OLAP多维数据集和数据挖掘结构；第四部分详细介绍了SSRS的架构，以及Excel、Visio或Office SharePoint Server 2007作为BI客户端的实现。

《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍，让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能(BI)解决方案的概念、工具和技术，是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能(BI)编程新手还是经验丰富的老手，都可从《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》中获益。

现代企业数据驱动决策的基石：下一代数据仓库与高级分析实战指南（一本关于现代数据架构、大数据处理、高级数据建模、以及企业级数据治理与可视化的深度实践手册） --- 导言：拥抱数据洪流，重塑企业未来在信息爆炸的今天，数据已不再仅仅是业务活动的副产品，而是驱动企业创新、提升效率、获取竞争优势的核心战略资产。传统的报告和分析模式已无法满足瞬息万变的商业环境对实时性、深度洞察和预测能力的需求。本书摒弃对特定旧版数据库技术的依赖，聚焦于构建面向未来的、灵活、高性能的企业级数据平台，旨在为IT架构师、数据工程师、业务智能分析师提供一套完整、可落地的前沿知识体系和实战经验。本书深入剖析了支撑现代商业智能（BI）和高级分析所需的关键技术栈、设计哲学以及实施步骤，确保读者能够搭建出真正能够支持数据驱动决策的数据基础架构。 --- 第一部分：现代数据架构的蓝图与选型本部分将引导读者理解当前数据生态的全景，并学习如何根据企业的特定需求选择最合适的架构范式。第一章：从ETL到ELT：数据集成范式的演进数据管道的现代化挑战：探讨传统批处理ETL（抽取-转换-加载）模式在应对海量、多源、实时数据流时的局限性。 ELT（抽取-加载-转换）的兴起与优势：详细解析将原始数据直接载入高性能数据仓库或数据湖的优势，如何利用计算能力的提升来优化转换过程的灵活性。流式处理与微批处理的融合：介绍Apache Kafka、Pulsar等消息队列系统在构建实时数据流基础设施中的核心作用，以及如何实现流批一体化（Lambda/Kappa架构的现代实践）。第二章：数据湖仓一体化（Lakehouse）架构深度解析数据湖的挑战与演进：分析数据湖在治理、数据质量和性能方面常遇到的“数据沼泽”问题。 Lakehouse核心组件：深入探讨Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg等开放表格式技术，它们如何为数据湖提供ACID事务、Schema演进和版本控制能力。构建统一数据平台：如何设计一个能够同时支持传统BI查询（结构化）和机器学习（非结构化/半结构化）的统一数据平台。第三章：云计算与数据平台选型策略云原生数据仓库的特性：对比分析Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Azure Synapse Analytics等主流云数仓的计算、存储分离架构、弹性伸缩能力及其成本模型。混合云与多云策略：讨论在合规性和业务连续性要求下，如何设计跨本地和云环境的数据同步与管理方案。数据治理与合规性：探讨在云环境中实现数据主权、GDPR、CCPA等法规要求的技术实现路径。 --- 第二部分：数据建模、存储与性能优化数据模型的健壮性直接决定了BI分析的深度和速度。本部分专注于构建高效、可扩展的数据模型。第四章：维度建模的现代应用与超越星型/雪花模型在云时代的重审：评估Kimball方法论在面对PB级数据和多模型查询时的适用性。数据Vault 2.0模型实践：详细介绍Data Vault的结构（Hubs, Links, Satellites），适用于高审计要求和快速增量的企业级数据集成。面向分析的特定模型（One Big Table - OBT）：探讨在特定场景（如事件追踪、用户行为分析）下，如何通过宽表设计来最大化查询效率。第五章：面向分析的存储技术选型与优化列式存储的内部机制：深入理解Parquet、ORC等列式存储格式如何通过列裁剪、编码和压缩实现I/O优化。分区、聚簇与索引策略：针对现代数据仓库，讲解如何设计有效的物理布局（如排序键、聚簇键、集群键）以最小化扫描范围。数据生命周期管理（DLM）：制定热、温、冷数据存储策略，自动将旧数据迁移至更经济的存储层级（如S3 Glacier或Azure Archive Storage）。第六章：高级SQL与性能调优的艺术窗口函数与递归CTE的深度应用：掌握复杂时间序列分析和层级结构遍历的高级SQL技巧。查询优化器工作原理（云数仓视角）：理解现代数据库如何利用向量化执行、工作负载管理（WLM）和缓存机制来加速查询。数据质量与元数据管理：介绍数据质量检查框架（如Great Expectations）的集成，以及建立主动式元数据目录的重要性。 --- 第三部分：高级分析、可视化与决策支持数据只有转化为可行动的洞察才有价值。本部分聚焦于如何利用先进工具和技术揭示数据背后的故事。第七章：商业智能工具链的评估与集成现代BI工具对比：比较Tableau、Power BI、Looker（Google Looker Studio）等主流工具在数据连接性、计算模型、嵌入式分析和用户体验上的差异。语义层的构建：探讨LookML、dbt MetricFlow等工具如何创建一致、可复用的业务指标定义，避免“一数多表”的混乱。自助服务BI（SSBI）的安全与管理：如何在赋能业务用户进行探索性分析的同时，确保数据访问权限的严格控制。第八章：走向预测性分析：机器学习与数据科学的桥接 MLeOps在数据平台中的位置：如何将特征工程、模型训练与部署无缝集成到数据管道中。集成机器学习能力：探讨在云数据仓库内直接执行机器学习操作（如使用SQLML或特定云服务）的优势。可解释性AI（XAI）在决策中的应用：确保分析结果不仅准确，而且业务人员能够理解其背后的驱动因素。第九章：运营智能与实时仪表盘设计关键绩效指标（KPI）的科学定义：如何从业务目标出发，设计真正有意义的、可衡量的指标体系。反范式仪表盘设计原则：专注于信息密度、视觉层级和交互设计，确保复杂数据能被高层管理者快速消化。从描述性到规范性的转变：介绍如何设计系统，不仅告诉用户“发生了什么”，还能推荐“下一步应该做什么”（如自动化预警与流程触发）。 --- 结论：构建持续进化的智能企业本书的终极目标是指导读者建立一个适应未来变化、具有自我修复和持续学习能力的现代数据智能平台。成功的关键在于技术选型的前瞻性、架构设计的弹性，以及对数据治理的长期投入。掌握这些前沿技术和实践，您的企业将能够真正实现数据价值的最大化，并在激烈的市场竞争中始终保持领先地位。

作者简介

Lynn Langit是微软公司的一名开发人员、讲师。她主要在美国西海岸工作，家在加利福尼亚南部。Lynn大部分的工作时间都花在两件事上：向开发人员介绍最新最重大的技术，学习微软公司最新发布的新技术。她在美国和欧洲的TechEd大会以及其他很多专业大会上为开发人员和技术架构师做过很多讲座。Lynn在MSDN第9频道主持一档播客节目，即每周一期的“极客说(geekSpeak)”。她是个多产的博客写手和社交网络爱好者。

Davide编写了第15章和第16章有关SQL ServerIntegration Services(SSIS)的部分，并审阅了由Lynn所写的其他SSIS章节。

Davide拥有以下Microsoft证书：MCP、MCAD、MCDBA、Microsoft认证讲师(MCT)和Microsoft SQL Server最有价值专家(MVP)。他从SQL Server 6.5版起就一直使用SQL Server，他的兴趣覆盖了整个SQL Server平台，从关系引擎到Analysis Services，从架构定义到性能调优。Davide对XML、.NET以及面向对象设计的原理也有很深刻的理解，这让他有独特的眼光和足够的经验来应对复杂商业智能解决方案的开发工作。

目录信息

第一部分面向商业决策者和架构师的商业智能第1章商业智能基础 1.1 商业智能和数据建模 1.2 OLTP和OLAP 1.2.1 联机事务处理 1.2.2 联机分析处理 1.3 常用BI术语 1.3.1 数据仓库 1.3.2 数据市场 1.3.3 多维数据集 1.3.4 决策支持系统 1.3.5 数据挖掘系统 1.3.6 提取、转换和加载系统 1.3.7 报表处理系统 1.3.8 关键绩效指标 1.4 Microsoft BI解决方案的核心组件 1.4.1 SQL Server 2008 Analysis Services 1.4.2 SQL Server 2008 Reporting Services 1.4.3 SQL Server 2008 1.4.4 SQL Server 2008 Integration Services 1.5 Microsoft B]解决方案的可选组件 1.6 BI解决方案中使用的查询语言 1.6.1 MDX 1.6.2 DMX 1.6.3 XMLA 1.6.4 RDL 1.7 小结第2章商业智能结果可视化 2.1 将业务案例与BI解决方案对应起来 2.1.1 BI范围十大问题 2.1.2 BI解决方案的组成部分 2.2 从用户的角度理解商业智能 2.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 2.2.2 通过Excel外接程序了解数据挖掘 2.2.3 使用Excel 2007查看数据挖掘结构 2.3 完整BI解决方案的元素 2.3.1 报表——确定谁将使用解决方案 2.3.2 ETL——实现解决方案的基础 2.3.3 数据挖掘——不可或缺 2.4 常见的业务挑战和BI解决方案 2.5 衡量BI解决方案的ROI 2.6 小结第3章构建有效的商业智能流程 3.1 BI项目的软件开发生命周期 3.1.1 Microsoft Solution Framework 3.1.2 Microsoft Solution Framework for Agile Software Development 3.1.3 将MSF用于BI项目 3.1.4 Microsoft Solution Framework的阶段和可交付成果 3.2 BI项目需要的技能 3.2.1 必备技能 3.2.2 可选技能 …… 第4章商业智能解决方案的物理架构第5章面向架构的OLAP逻辑设计概念第二部分 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services开发人员指南第6章理解SSMS和SQL Server Profiler中的SSAS 第7章用BIDS设计OLAP多维数据集第8章优化多维数据集和维度第9章处理多维数据集和维度第10章 MDX简介第11章高级MDX 第12章理解数据挖掘结构第13章实现数据挖掘结构第三部分 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services开发人员指南第14章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的架构组件第15章用Business Intelligence Development Studio创建Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高级功能第17章商业智能解决方案中的Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包第18章在Microsoft SQL Server 2008 Integration Services中部署和管理解决方案第19章扩展和集成SQL Server 2008 Integration Services第四部分 Microsoft SQL Server Reporting Services及商业智能的其他客户端界面第20章用SQL Server 2008 Reporting Services创建报表第21章创建SQL Server 2008 Reporting Services报表第22章高级SQL Sever 2008 Reporting Services 第23章用Microsoft Excel 2007作为OLAP多维数据集客户端第24章用Microsoft Office 2007作为数据挖掘客户端第25章 SQL Server商业智能和Microsoft Office SharePoint Server 2007
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

我是看名字和封面设计还算专业借来看的，说实话我对数据挖掘这一块并不熟，不过我还是用了很短的时间把这书翻完，当然也忽略了一些些。这本书说的是N多位作家联袂编写类似很多名家编写杂志的每一块版块，不过个人觉得还是有些言过不实，说的很浅而宽泛。没什么难度，读起...

评分☆☆☆☆☆

本书不适合入门读。有许多截屏，但是并不是操作指导。操作步骤之间有许多遗漏。感觉对商业智能解决方案比较熟悉的用户（比如原来使用SQL Server 2005的用户）可以看一看。感觉对整个为武安商业智能知识体系的介绍还算全面。

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的定位似乎是为那些希望在特定技术栈上实现“一站式”解决问题的读者准备的。但商业智能的本质是服务于决策，它不是一个孤立的技术堆栈。我期待看到如何将SQL Server 2008 BI套件与其他关键业务系统进行集成和交互的细节。比如，如何通过Report Builder或SSRS与SharePoint 2007/2010门户进行深度集成，实现单点登录和报表订阅的自动化。如果书中能详细展示如何利用SQL Server Agent来调度复杂的ETL流程、维护Cube的定期刷新，并配置邮件警报机制以应对流程失败，这将极大地增强其实用性。此外，数据安全和合规性是任何企业级部署不可回避的话题。我希望书中能清晰地描绘出如何基于Windows域权限和SQL Server自身的权限体系，构建一个多层次、精细化的数据访问控制矩阵，以满足如SOX等合规性要求。一个真正的“完美解决方案”，必然要考虑技术实现的安全性、可维护性与业务流程的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种需要维护一个遗留BI系统的老兵来说，兼容性和迁移策略是关注的重中之重。SQL Server 2008已经是非常经典但略显陈旧的版本了，所以这本书如果真的聚焦于此，理应提供关于如何处理版本升级路径的宝贵信息。比如，如何平滑地将基于2005或更早版本的组件迁移到2008，特别是涉及到Cube的迁移和MDX脚本的兼容性测试。更进一步，如果书中能触及如何利用2008的特性去优化那些在旧系统上运行缓慢的查询或报告，那简直是雪中送炭。例如，关于索引碎片整理的最佳实践，或者如何利用数据库快照进行非侵入性的性能基准测试。我最不希望看到的是，书中只是简单地介绍2008版本中的新增特性，而没有提供足够的操作细节和调试技巧。毕竟，真实世界的BI项目充满了意外，那些关于“当你遇到X错误时，请检查Y设置”的实用小贴士，远比那些宏大的架构图更有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然朴实，但其标题“完美解决方案”还是激起了我极大的好奇心——究竟“完美”的边界在哪里？我目前正在为一个中型制造企业进行数据仓库的升级工作，当前面临的最大痛点是如何将分散在ERP、MES系统中的异构数据有效地整合起来，并为生产线的实时OEE（设备综合效率）监控提供低延迟的数据支持。我非常希望能看到书中对SQL Server 2008平台中，如何结合SQL Server 2008 R2引入的一些新特性（尽管核心是2008，但总有些后续迭代的点可以借鉴）进行的高级性能调优技巧。例如，针对In-Memory OLTP技术出现之前的版本，如何通过索引优化、分区策略、以及更精妙的查询计划重写来榨干硬件的每一分性能。对于报表层面的展示，我更关注的是如何利用Reporting Services（SSRS）构建高度可交互、且易于被最终用户消费的仪表板，而不是那些简单罗列数字的静态报表。理想情况下，书中应该提供关于报表服务安全模型（行级别安全等）的深度探讨，确保数据敏感性得到妥善保护。这种复杂环境下的“实战经验”，远比教科书式的知识点堆砌要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就充满了技术和实用性，让人忍不住想一探究竟，尤其是对于那些正处于数据爆炸时代，亟需构建稳健BI平台的IT专业人士来说。我原本期待它能深入剖析SQL Server 2008平台下，如何构建一个端到端、覆盖数据采集、清洗、存储、分析到最终报表展示的完整商业智能体系。我特别想了解书中是否详细讲解了SSIS（Integration Services）在处理复杂ETL流程时的最佳实践，比如如何高效地管理数据流转换、错误处理机制的健壮性设计，以及在大数据量导入导出时，如何优化性能以满足日间或实时更新的需求。此外，对于SSAS（Analysis Services）的多维模型设计，我期望看到关于立方体设计哲学、预计算聚合策略的详尽阐述，以及如何利用MDX语言编写出既能满足复杂业务查询，又兼顾查询速度的语句。如果书中能提供一些真实的、跨行业的案例分析，比如零售业的销售预测模型构建，或者金融业的风险指标计算流程，那将是锦上添花，能够帮助读者更好地将理论知识转化为实际生产力。我对那些停留在表面概念介绍的书籍是敬而远之的，真正的价值在于那些细致入微的配置截图、代码片段和架构蓝图，这些才是能直接拿来解决我当前工作难题的“干货”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在数据仓库和BI领域摸爬滚打多年，市面上介绍SQL Server 2008 BI栈的资料汗牛充栋，但真正能系统性地、不跳跃地讲解从需求分析到最终上线的全生命周期的书籍却屈指可数。我原以为这本“完美解决方案”能填补这个空白。我尤其关注项目实施过程中的“软技能”和架构决策点。比如，在项目启动阶段，如何与业务部门进行有效的需求访谈，如何将模糊的业务目标转化为清晰的数据指标（KPIs），这部分在很多技术书中是被忽略的。如果书中能够提供一套成熟的BI项目管理框架，并结合2008环境的局限性给出应对策略，那价值就非常高了。此外，数据治理和元数据管理在现代BI体系中至关重要，我期待这本书能够阐述在SQL Server 2008的基础上，如何初步搭建起一个元数据管理体系，确保报表数据的“血缘”清晰可查。如果这本书仅仅停留在如何点击SSMS中的各个向导按钮，而未能深入讲解背后的设计原理和跨部门协作的难点，那么它距离“完美解决方案”的称号，可能还有相当长的路要走。

评分☆☆☆☆☆

无味难嚼~

评分☆☆☆☆☆

我是看名字和封面设计还算专业借来看的，说实话我对数据挖掘这一块并不熟，不过我还是用了很短的时间把这书翻完，当然也忽略了一些些。这本书说的是N多位作家联袂编写类似很多名家编写杂志的每一块版块，不过个人觉得还是有些言过不实，说的很浅而宽泛。没什么难度，读起来更觉得像是普及科普知识。增长见识。而且全书的趣味性真不怎么样。还是很多看似高深的技术都这么简单，只是你没去研究。

评分☆☆☆☆☆

无味难嚼~

评分☆☆☆☆☆

无味难嚼~

评分☆☆☆☆☆

无味难嚼~