前言
理 論 篇
第1章 商業(yè)智能簡介
1.1 商業(yè)智能介紹
1.1.1 商業(yè)智能在企業(yè)中的作用
1.1.2 商業(yè)智能的功能
1.2 商業(yè)智能的發(fā)展趨勢
1.3 商業(yè)智能的實施方法和步驟
1.3.1 商業(yè)智能的實施方法
1.3.2 商業(yè)智能的實施步驟
1.4 商業(yè)智能項目成功的關(guān)鍵
1.5 商業(yè)智能項目的組織機(jī)構(gòu)
1.6 本章小結(jié)
第2章 學(xué)習(xí)商業(yè)智能之前的準(zhǔn)備知識
2.1 Oracle體系結(jié)構(gòu)介紹
2.2 Oracle優(yōu)化理論
2.2.1 外部優(yōu)化原則
2.2.2 SQL優(yōu)化基本規(guī)則
2.2.3 SQL使用規(guī)范
2.2.4 索引使用規(guī)范
2.2.5 臨時表使用規(guī)范
2.2.6 索引創(chuàng)建原則
2.2.7 大數(shù)據(jù)量表的維護(hù)原則
2.2.8 視圖創(chuàng)建原則
2.2.9 代碼程序中使用索引的原則
2.2.10 代碼程序中的一些建議
2.3 數(shù)據(jù)庫建模理論知識
2.3.1 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型
2.3.2 數(shù)據(jù)庫建模的一般流程
2.4 本章小結(jié)
第3章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫的理論知識
3.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
3.2 數(shù)據(jù)倉庫的特點
3.2.1 面向主題
3.2.2 集成性
3.2.3 穩(wěn)定性
3.2.4 反映歷史變化
3.3 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
3.4 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程介紹
3.4.1 規(guī)劃分析階段
3.4.2 設(shè)計實現(xiàn)階段
3.4.3 使用維護(hù)階段
3.5 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)組成部分介紹
3.5.1 數(shù)據(jù)源分析
3.5.2 數(shù)據(jù)遷移
3.5.3 選擇數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)
3.5.4 元數(shù)據(jù)
3.6 數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計介紹
3.6.1 概念模型
3.6.2 邏輯模型
3.6.3 物理模型
3.7 數(shù)據(jù)集市介紹
3.7.1 數(shù)據(jù)集市的定義
3.7.2 數(shù)據(jù)集市的類型
3.7.3 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別
3.7.4 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
3.7.5 數(shù)據(jù)集市的目標(biāo)分析
3.8 數(shù)據(jù)倉庫實施詳細(xì)步驟
3.8.1 需求分析
3.8.2 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯分析
3.8.3 設(shè)計ODS系統(tǒng)
3.8.4 數(shù)據(jù)倉庫建模
3.8.5 數(shù)據(jù)集市建模
3.8.6 數(shù)據(jù)源分析
3.8.7 數(shù)據(jù)的獲取與整合
3.8.8 應(yīng)用分析
3.8.9 報表展現(xiàn)
3.9 數(shù)據(jù)倉庫的作用
3.10 數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)意義
3.11 本章小結(jié)
第4章 商業(yè)智能ETL簡介
4.1 ETL在數(shù)據(jù)倉庫中的重要地位
4.2 ETL的一般過程
4.3 研究ETL的本質(zhì)
4.4 ETL 的體系結(jié)構(gòu)
4.5 ETL的難點
4.6 主流的ETL 工具
4.7 ETL的作用
4.8 詳解ETL過程
4.8.1 數(shù)據(jù)抽取
4.8.2 數(shù)據(jù)清洗
4.8.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4.8.4 數(shù)據(jù)加載
4.8.5 ETL的日志
4.9 ETL優(yōu)化
4.10 ETL設(shè)計規(guī)范要點
4.11 ETL的框架結(jié)構(gòu)
4.12 本章小結(jié)
第5章 商業(yè)智能聯(lián)機(jī)分析處理理論簡介
5.1 OLAP介紹
5.2 OLAP系統(tǒng)與OLTP系統(tǒng)的區(qū)別
5.3 OLAP的實現(xiàn)方法
5.4 OLAP的基本目標(biāo)和特點
5.5 建立OLAP的過程
5.6 OLAP與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
5.7 OLAP系統(tǒng)的實施過程
5.8 OLAP模型的設(shè)計與實現(xiàn)
5.9 本章小結(jié)
第6章 ODS與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合
6.1 ODS的概念
6.2 ODS的特點
6.3 ODS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的區(qū)別
6.4 ODS的主要功能
6.5 ODS的設(shè)計步驟
6.6 基于ODS和基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP之間的關(guān)系
6.7 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)-ODS系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化機(jī)制
6.8 ODS系統(tǒng)的邏輯模型
6.9 ODS系統(tǒng)的架構(gòu)
6.10 ODS系統(tǒng)的功能
6.11 本章小結(jié)
第7章 商業(yè)智能元數(shù)據(jù)簡介
7.1 元數(shù)據(jù)的定義
7.2 元數(shù)據(jù)的重要性
7.3 元數(shù)據(jù)的類型
7.4 元數(shù)據(jù)的作用
7.5 元數(shù)據(jù)的管理
7.6 元數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容
7.7 本章小結(jié)
項 目 篇
第8章 商業(yè)智能項目需求的定義
8.1 商業(yè)智能項目的啟動
8.2 商業(yè)智能項目的需求定義
8.3 系統(tǒng)原型的建立
8.4 驗收和評審的內(nèi)容
8.5 本章小結(jié)
第9章 商業(yè)智能項目模型的建立
9.1 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計原則
9.2 企業(yè)模型的意義
9.2.1 企業(yè)模型的定義
9.2.2 建設(shè)企業(yè)模型的意義
9.2.3 企業(yè)數(shù)據(jù)模型和其他模型之間的關(guān)系
9.2.4 與企業(yè)數(shù)據(jù)模型相關(guān)的概念
9.2.5 企業(yè)數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉庫模型的步驟
9.3 概念模型的設(shè)計
9.4 邏輯模型的設(shè)計
9.4.1 ODS邏輯模型
9.4.2 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型
9.4.3 數(shù)據(jù)集市邏輯模型
9.5 物理模型的設(shè)計
9.5.1 ODS 物理模型的設(shè)計
9.5.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的設(shè)計
9.5.3 數(shù)據(jù)集市物理模型的設(shè)計
9.6 本章小結(jié)
第10章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)用實例
10.1 定義數(shù)據(jù)倉庫項目的生命周期
10.2 數(shù)據(jù)倉庫粒度的劃分
10.3 企業(yè)輔助決策分析系統(tǒng)的構(gòu)建
10.4 決策分析系統(tǒng)一般的部署方案和步驟
10.4.1 提供系統(tǒng)安裝軟件的體系結(jié)構(gòu)
10.4.2 部署系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境
10.4.3 ETL環(huán)境的部署
10.4.4 報表展示環(huán)境的部署
10.5 本章小結(jié)
第11章 商業(yè)智能項目規(guī)劃和管理
11.1 項目團(tuán)隊的組織結(jié)構(gòu)
11.2 項目角色劃分及技能要求
11.3 定義領(lǐng)導(dǎo)組的職責(zé)和主要任務(wù)
11.4 如何定義商業(yè)智能項目的進(jìn)度
11.5 如何定義商業(yè)智能項目的過程
11.6 本章小結(jié)
第12章 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載
12.1 ETL的定義和總體架構(gòu)
12.2 定義ETL的流程
12.3 ETL的加載方法
12.3.1 以時間戳作為加載條件
12.3.2 利用源表的日志信息對目標(biāo)表進(jìn)行數(shù)據(jù)加載
12.3.3 通過全表對比的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加載
12.3.4 全表刪除后再進(jìn)行數(shù)據(jù)加載的方式
12.4 利用ETL構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫
12.5 ETL的設(shè)計過程
12.6 ETL的備份與恢復(fù)
12.6.1 數(shù)據(jù)的備份
12.6.2 數(shù)據(jù)備份存放的介質(zhì)以及目錄結(jié)構(gòu)
12.6.3 ETL程序的備份
12.6.4 數(shù)據(jù)的恢復(fù)方案
12.7 ETL 數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)
12.7.1 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
12.7.2 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)的方法和目標(biāo)
12.7.3 推動ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)的方法
12.8 ETL應(yīng)用舉例
12.8.1 ETL分析需求
12.8.2 ETL 數(shù)據(jù)源說明
12.8.3 ODS 設(shè)計與抽取
12.8.4 DW設(shè)計與抽取
12.8.5 DM設(shè)計與抽取
12.9 本章小結(jié)
第13章 聯(lián)機(jī)分析處理
13.1 OLAP的概念
13.2 OLAP的實施
13.2.1 建立"維"的概念
13.2.2 多維分析技術(shù)
13.2.3 OLAP實施的一般過程
13.3 OLAP的應(yīng)用實例
13.3.1 案例背景
13.3.2 需求
13.3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
13.3.4 瀏覽分析數(shù)據(jù)
13.4 OLAP系統(tǒng)設(shè)計的一般步驟
13.5 本章小結(jié)
第14章 應(yīng)用舉例
14.1 項目工作計劃的制訂
14.1.1 對項目背景與目的的描述
14.1.2 確定項目需要交付的成果
14.1.3 制定項目管理文檔
14.1.4 項目進(jìn)度劃分
14.2 需求分析
14.2.1 業(yè)務(wù)需求
14.2.2 功能需求
14.3 營銷系統(tǒng)設(shè)計
14.3.1 總體架構(gòu)設(shè)計
14.3.2 營銷輔助決策系統(tǒng)的ETL架構(gòu)設(shè)計
14.3.3 營銷輔助決策系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問功能設(shè)計
14.3.4 營銷輔助決策系統(tǒng)展示方式設(shè)計
14.3.5 營銷輔助決策系統(tǒng)主題分析功能設(shè)計
14.3.6 數(shù)據(jù)模型設(shè)計
14.4 ETL數(shù)據(jù)抽取
14.4.1 ETL物理設(shè)計
14.4.2 從源數(shù)據(jù)庫抽取到ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)
14.4.3 從ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)抽取到ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)
14.4.4 從ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)抽取到數(shù)據(jù)倉庫
14.4.5 從數(shù)據(jù)倉庫抽取到數(shù)據(jù)集市
14.5 報表展示
14.6 編寫測試報告
14.7 編寫用戶手冊
14.8 軟件發(fā)布
14.9 系統(tǒng)運行維護(hù)
14.10 本章小結(jié)
工 具 篇
第15章 Informatica PowerCenter工具簡介
15.1 Informatica PowerCenter介紹
15.1.1 Informatica的特點
15.1.2 Informatica的優(yōu)勢
15.2 Informatica PowerCenter工具概況
15.3 Informatica Servers引擎
15.4 Administration Console
15.4.1 登錄方式
15.4.2 相關(guān)術(shù)語
15.5 PowerCenter Designer
15.5.1 菜單
15.5.2 工具欄
15.5.3 導(dǎo)航
15.5.4 工作區(qū)
15.5.5 輸出窗口
15.6 Repository Manager
15.6.1 菜單
15.6.2 工具欄
15.6.3 導(dǎo)航
15.6.4 工作區(qū)
15.7 Workflow Manager
15.7.1 菜單
15.7.2 工具欄
15.7.3 導(dǎo)航
15.7.4 工作區(qū)
15.7.5 輸出窗口
15.8 Workflow Monitor
15.8.1 工具欄
15.8.2 監(jiān)控區(qū)
15.8.3 屬性
15.9 本章小結(jié)
第16章 Cognos工具簡介
16.1 Cognos介紹
16.1.1 Cognos的歷史
16.1.2 Cognos的特點
16.1.3 Cognos的現(xiàn)狀
16.2 Cognos工具瀏覽
16.3 Cognos Configuration
16.4 Cognos Connection
16.4.1 菜單功能
16.4.2 選項卡介紹
16.4.3 工具欄的使用
16.5 Query Studio
16.6 Analysis Studio介紹
16.6.1 Analysis Studio的組成
16.6.2 菜單功能
16.7 Report Studio介紹
16.7.1 Report Studio的組成
16.7.2 菜單功能
16.8 Event Studio介紹
16.8.1 Event介紹
16.8.2 Task介紹
16.9 Framework Manager建模工具
16.9.1 菜單介紹
16.9.2 工作區(qū)
16.10 Transformer介紹
16.10.1 Data Sources
16.10.2 Dimension Map
16.10.3 Measures
16.10.4 PowerCubes
16.10.5 Customer Views
16.10.6 Signon
16.11 Cognos PowerPlay
16.11.1 菜單介紹
16.11.2 工具欄
16.11.3 維度視圖
16.12 本章小結(jié)
實 踐 篇
第17章 Informatica的安裝與快速入門
17.1 Informatica PowerCenter的安裝方案
17.1.1 安裝前的準(zhǔn)備
17.1.2 服務(wù)器端安裝
17.1.3 客戶端安裝
17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程
17.3 Informatica PowerCenter快速入門
17.3.1 前期準(zhǔn)備
17.3.2 定義源數(shù)據(jù)
17.3.3 定義目標(biāo)數(shù)據(jù)
17.3.4 定義映射規(guī)則
17.3.5 定義工作流
17.3.6 啟動工作流程
17.4 本章小結(jié)
第18章 Informatica實例
18.1 緩慢變化維的概念
18.2 緩慢變化維的實現(xiàn)方式
18.2.1 覆蓋方式
18.2.2 全歷史記錄
18.2.3 標(biāo)記位方式
18.2.4 時間戳方式
18.2.5 記錄最新記錄和上一次歷史
18.3 本章小結(jié)
第19章 Cognos安裝與快速入門
19.1 Cognos 8安裝
19.1.1 Cognos服務(wù)器安裝
19.1.2 Cognos Framework安裝
19.1.3 Cognos Transformer安裝
19.1.4 Cognos 語言包安裝
19.1.5 Cognos PowerPlay安裝
19.2 Cognos入門前的準(zhǔn)備工作
19.2.1 創(chuàng)建Oracle數(shù)據(jù)庫實例
19.2.2 執(zhí)行建表空間和創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶的腳本
19.2.3 Cognos部署設(shè)置
19.2.4 配置Cognos服務(wù)
19.2.5 啟動Cognos服務(wù)
19.3 Cognos入門實例一
19.3.1 使用Framework建模
19.3.2 使用Report Studio制作報表
19.3.3 查看報表
19.4 Cognos入門實例二
19.4.1 使用Framework建模
19.4.2 使用Transformer立方體多維建模
19.4.3 使用Analysis Studio制作多維報表
19.4.4 查看報表
19.5 本章小結(jié)
第20章 Cognos實例
20.1 Section報表的開發(fā)
20.2 Conditional Style報表的開發(fā)
20.3 圖表型報表的開發(fā)
20.4 Drill-Through報表的開發(fā)
20.5 本章小結(jié)
第21章 Cognos的安全管理
21.1 Cognos安全性介紹
21.1.1 Cognos應(yīng)用防火墻
21.1.2 身份驗證
21.1.3 訪問授權(quán)
21.1.4 加密服務(wù)
21.2 Cognos安全部署
21.2.1 操作系統(tǒng)安全技術(shù)
21.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)
21.2.3 應(yīng)用安全技術(shù)
21.2.4 安全審計
21.3 Cognos安全實踐
21.3.1 創(chuàng)建Cognos組、角色
21.3.2 為組、角色添加用戶成員
21.3.3 在Framework中設(shè)置包的訪問授權(quán)
21.4 本章小結(jié)
第22章 Cognos優(yōu)化
22.1 增加Cognos 8的內(nèi)存以提高運行速度
22.2 提高Cognos 8的數(shù)據(jù)庫訪問速度
22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml參數(shù)
22.4 修改讀取高速緩存的值以提高性能
22.5 開啟crosstab caching提高cube的訪問速度
22.6 讀取數(shù)據(jù)時啟用多CPU處理
22.7 減少cube數(shù)據(jù)的提交次數(shù)
22.8 本章小結(jié)
技術(shù)詞匯