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第1章 决策支持系统的发展1

1.1 演化1

1.1.1 主文件1

1.1.2 直接存取存储设备的出现3

1.1.3 个人计算机/第四代编程语言技术3

1.1.4 进入抽取程序3

1.1.5 蜘蛛网4

1.2 自然演化式体系结构的问题4

1.2.1 数据缺乏可信性5

1.2.2 生产率问题8

1.2.3 从数据到信息9

1.2.4 方法的变迁11

1.3 体系结构化环境12

1.3.1 体系结构化环境的层次12

1.3.2 体系结构化环境中的数据集成14

1.4 用户是谁15

1.5 开发生命周期15

1.6 硬件利用模式16

1.7 为重建工程创造条件17

1.8 监控数据仓库环境18

1.9 小结20

第2章 数据仓库环境21

2.2 面向主题24

2.1 数据仓库的结构24

2.3 第1天到第n天的现象28

2.4 粒度29

2.4.1 粒度带来的好处30

2.4.2 粒度的一个例子31

2.4.3 双重粒度34

2.5 探查与数据挖掘36

2.6 活样本数据库36

2.7 分区设计方法38

2.8 数据仓库中的数据组织40

2.9 数据仓库：标准手册43

2.10 审计与数据仓库44

2.11 成本合理性分析45

2.12 数据的同构/异构48

2.13 数据仓库中的数据清理50

2.14 报表与体系结构化环境50

2.15 各种环境中的操作型窗口51

2.16 数据仓库中的错误数据52

2.17 小结53

第3章 设计数据仓库55

3.1 从操作型数据开始55

3.2 数据/过程模型与体系结构化环境59

3.3 数据仓库与数据模型60

3.3.1 数据仓库的数据模型62

3.3.2 中间层数据模型63

3.3.3 物理数据模型67

3.4 数据模型与迭代式开发70

3.5 规范化/反规范化71

3.6 数据仓库中的快照75

3.7 元数据77

3.8 数据仓库中的参照表管理78

3.9 数据周期——时间间隔79

3.10 转换和集成的复杂性81

3.11.2 快照的构成84

3.11.3 一些例子84

3.11 数据仓库记录的触发84

3.11.1 事件84

3.12 简要记录85

3.13 管理大量数据86

3.14 创建多个简要记录87

3.15 从数据仓库环境到操作型环境87

3.16 数据仓库数据的直接访问88

3.17 数据仓库数据的间接访问88

3.17.1 航空公司的佣金计算系统89

3.17.2 零售个性化系统89

3.17.3 信用审核91

3.18 数据仓库数据的间接使用93

3.19 星型连接93

3.20 支持ODS98

3.21 小结99

第4章 数据仓库中的粒度100

4.1 粗略估算100

4.2 粒度设计过程的输入101

4.3 溢出存储器中的数据102

4.4 确定粒度级别105

4.5 一些反馈循环技巧106

4.6 银行环境中的粒度级别107

4.7 制造业环境中的粒度级别108

4.8 保险业环境中的粒度级别111

4.9 小结113

第5章 数据仓库和技术114

5.1 管理大量数据114

5.2 管理多种介质115

5.3 索引/监控数据115

5.4 多种技术的接口116

5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制116

5.6 数据的并行存储/管理117

5.7 元数据管理117

5.8 语言接口117

5.9 数据的有效装载118

5.10 有效利用索引119

5.11 数据压缩119

5.12 复合主键119

5.13 变长数据119

5.14 加锁管理120

5.15 只涉及索引的处理120

5.16 快速恢复121

5.17 其他的技术特征121

5.18 DBMS类型和数据仓库121

5.20 多维DBMS和数据仓库123

5.19 改变DBMS技术123

5.21 在多种存储介质上的构建数据仓库128

5.22 数据仓库环境中的元数据128

5.23 上下文和内容130

5.24 上下文信息的三种类型130

5.25 捕获和管理上下文信息132

5.26 刷新数据仓库132

5.27 测试问题134

5.28 小结134

第6章 分布式数据仓库136

6.1 分布多数据仓库的类型136

6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库138

6.1.2 技术分布式数据仓库148

6.1.3 独立开发的分布式数据仓库150

6.2 开发项目的本质特征150

6.3 分布式数据仓库的开发152

6.3.1 在分布的地理位置间协调开发153

6.3.2 企业数据的分布式模型154

6.3.3 分布式数据仓库中的元数据156

6.4 在多种层次上构建数据仓库156

6.5 多个小组建立当前细节数158

6.5.1 不同层的不同需求160

6.5.2 其他类型的细节数据162

6.5.3 元数据163

6.6 公共细节数据采用多种平台164

6.7 小结165

第7章 主管信息系统和数据仓库166

7.1 EIS的目标166

7.2 一个简单例子166

7.3 向下钻取分析168

7.4 支持向下钻取处理170

7.5 作为EIS基础的数据仓库170

7.6 到哪里取数据172

7.7 事件映射174

7.8 细节数据和EIS175

7.10 小结176

7.9 在EIS中只保存汇总数据176

第8章 外部数据/非结构化数据与数据仓库177

8.1 数据仓库中的外部数据/非结构化数据178

8.2 元数据和外部数据179

8.3 存储外部数据/非结构化数据181

8.4 外部数据/非结构化数据的不同部件182

8.5 建模与外部数据/非结构化数据182

8.6 辅助报告183

8.7 外部数据归档183

8.8 内部数据与外部数据的比较183

8.9 小结184

9.1 一种迁移方案185

第9章 迁移到体系结构化环境185

9.2 反馈循环191

9.3 策略方面的考虑192

9.4 方法和迁移194

9.5 一种数据驱动的开发方法学194

9.6 数据驱动的方法196

9.7 系统开发生命周期196

9.8 一个哲学上的考虑196

9.9 操作型开发/DSS开发196

9.10 小结197

第10章 数据仓库和Web198

10.1 支持电子商务环境204

10.2 将数据从Web移动到数据仓库205

10.3 将数据从数据仓库移动到Web205

10.4 对Web的支持206

10.5 小结206

第11章 ERP和数据仓库207

11.1 数据仓库之外的ERP应用系统207

11.2 建造在ERP内部的数据仓库208

11.3 通过ERP和非ERP系统为数据仓库提供数据209

11.4 面向ERP的企业数据仓库212

11.5 小结213

第12章 数据仓库的设计复查要目214

12.1 进行设计复查所涉及的问题215

12.1.1 何时进行设计复查215

12.1.2 谁负责设计复查215

12.1.3 有哪些议事日程215

12.1.4 结果215

12.1.5 复查管理215

12.1.6 典型的数据仓库设计复查216

12.2 小结227

附录228

技术词汇257

参考文献265