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内容简介:
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括:决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系,外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。
本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
书籍目录:
出版者的话
专家指导委员会
译者序
第2版前言
第3版前言
第4版前言
第1章 决策支持系统的发展
第2章 数据仓库环境
第3章 设计数据仓库
第4章 数据仓库中的粒度
第5章 数据仓库和技术
第6章 分布式数据仓库
第7章 主管信息系统和数据仓库
第8章 外部数据与数据仓库
第9章 迁移到体系结构化环境
第10章 数据仓库和Web
第11章 非结构化数据和数据仓库
第12章 大型数据仓库
第13章 关系模型和多维模型数据库设计基础
第14章 数据仓库高级话题
第15章 数据仓库的成本论证和投资回报
第16章 数据仓库和ODS
第17章 企业信息依从准则和数据仓库
第18章 终用户社区
第19章 数据仓库设计的复查要目
术语表
参考文献
作者介绍:
William H.Inmon,是世界公认的“数据仓库之父”,是数据仓库及其相关技术网站www.billinmon.com的合作伙伴,是“企业信息工厂”的创造者之一。他一直致力于数据库和数据仓库技术方面的研究,在数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理的管理方面撰写了40多本著作,发表过600多篇学术论文,并且经常应邀在技术和学术会议上演讲。
出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
集成和性能并不是仅有的两个使得简单的抽取过程无法用于构造数据仓库的主要问题
如图3-10所示高层建模以实体和关系为特征
这样关系的传递依赖数目最小化
物理数据模型是从中间层数据模型创建而来的,建立物理模型通过扩展中间层模型,使模型中包含有关键字和物理特性。
操作型环境与数据仓库环境的不同与任何两个环境可能的不同是一样的
在选择适当粒度级别的过程中需要进行的权衡将围绕管理大量的数据和存储尽可能高粒度级别上的数据来进行
其它内容:
书籍介绍
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括:决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装裁问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。
本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的最权威著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。
网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:6分
网站更新速度:5分
使用便利性:5分
书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:6分
是否包含广告:7分
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安全性:8分
稳定性:7分
搜索功能:7分
下载便捷性:8分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:8分
主题深度:5分
文字风格:3分
语言运用:5分
文笔流畅:5分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:6分
章节划分:8分
结构布局:6分
新颖与独特:9分
情感共鸣:3分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:4分
事实准确性:7分
文化贡献:8分