商业智能深入浅出

前言理 论 篇第1章 商业智能简介1.1 商业智能介绍1.1.1 商业智能在企业中的作用1.1.2 商业智能的功能1.2 商业智能的发展趋势1.3 商业智能的实施方法和步骤1.3.1 商业智能的实施方法1.3.2 商业智能的实施步骤1.4 商业智能项目成功的关键1.5 商业智能项目的组织机构1.6 本章小结第2章 学习商业智能之前的准备知识2.1 Oracle体系结构介绍2.2 Oracle优化理论2.2.1 外部优化原则2.2.2 SQL优化基本规则2.2.3 SQL使用规范2.2.4 索引使用规范2.2.5 临时表使用规范2.2.6 索引创建原则2.2.7 大数据量表的维护原则2.2.8 视图创建原则2.2.9 代码程序中使用索引的原则2.2.10 代码程序中的一些建议2.3 数据库建模理论知识2.3.1 数据库的数据模型2.3.2 数据库建模的一般流程2.4 本章小结第3章 商业智能数据仓库的理论知识3.1 数据仓库的定义3.2 数据仓库的特点3.2.1 面向主题3.2.2 集成性3.2.3 稳定性3.2.4 反映历史变化3.3 数据仓库和数据库的区别3.4 数据仓库开发过程介绍3.4.1 规划分析阶段3.4.2 设计实现阶段3.4.3 使用维护阶段3.5 数据仓库系统组成部分介绍3.5.1 数据源分析3.5.2 数据迁移3.5.3 选择数据的存储结构3.5.4 元数据3.6 数据仓库模型设计介绍3.6.1 概念模型3.6.2 逻辑模型3.6.3 物理模型3.7 数据集市介绍3.7.1 数据集市的定义3.7.2 数据集市的类型3.7.3 数据集市和数据仓库的区别3.7.4 数据集市和数据仓库的关系3.7.5 数据集市的目标分析3.8 数据仓库实施详细步骤3.8.1 需求分析3.8.2 数据仓库的逻辑分析3.8.3 设计ODS系统3.8.4 数据仓库建模3.8.5 数据集市建模3.8.6 数据源分析3.8.7 数据的获取与整合3.8.8 应用分析3.8.9 报表展现3.9 数据仓库的作用3.10 数据仓库的建设意义3.11 本章小结第4章 商业智能ETL简介4.1 ETL在数据仓库中的重要地位4.2 ETL的一般过程4.3 研究ETL的本质4.4 ETL 的体系结构4.5 ETL的难点4.6 主流的ETL 工具4.7 ETL的作用4.8 详解ETL过程4.8.1 数据抽取4.8.2 数据清洗4.8.3 数据转换4.8.4 数据加载4.8.5 ETL的日志4.9 ETL优化4.10 ETL设计规范要点4.11 ETL的框架结构4.12 本章小结第5章 商业智能联机分析处理理论简介5.1 OLAP介绍5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别5.3 OLAP的实现方法5.4 OLAP的基本目标和特点5.5 建立OLAP的过程5.6 OLAP与数据仓库的关系5.7 OLAP系统的实施过程5.8 OLAP模型的设计与实现5.9 本章小结第6章 ODS与数据仓库的结合6.1 ODS的概念6.2 ODS的特点6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别6.4 ODS的主要功能6.5 ODS的设计步骤6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系6.7 数据库系统-ODS系统的转化机制6.8 ODS系统的逻辑模型6.9 ODS系统的架构6.10 ODS系统的功能6.11 本章小结第7章 商业智能元数据简介7.1 元数据的定义7.2 元数据的重要性7.3 元数据的类型7.4 元数据的作用7.5 元数据的管理7.6 元数据包含的内容7.7 本章小结项 目 篇第8章 商业智能项目需求的定义8.1 商业智能项目的启动8.2 商业智能项目的需求定义8.3 系统原型的建立8.4 验收和评审的内容8.5 本章小结第9章 商业智能项目模型的建立9.1 数据模型的设计原则9.2 企业模型的意义9.2.1 企业模型的定义9.2.2 建设企业模型的意义9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系9.2.4 与企业数据模型相关的概念9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤9.3 概念模型的设计9.4 逻辑模型的设计9.4.1 ODS逻辑模型9.4.2 数据仓库逻辑模型9.4.3 数据集市逻辑模型9.5 物理模型的设计9.5.1 ODS 物理模型的设计9.5.2 数据仓库物理模型的设计9.5.3 数据集市物理模型的设计9.6 本章小结第10章 商业智能数据仓库系统应用实例10.1 定义数据仓库项目的生命周期10.2 数据仓库粒度的划分10.3 企业辅助决策分析系统的构建10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤10.4.1 提供系统安装软件的体系结构10.4.2 部署系统的数据库环境10.4.3 ETL环境的部署10.4.4 报表展示环境的部署10.5 本章小结第11章 商业智能项目规划和管理11.1 项目团队的组织结构11.2 项目角色划分及技能要求11.3 定义领导组的职责和主要任务11.4 如何定义商业智能项目的进度11.5 如何定义商业智能项目的过程11.6 本章小结第12章 数据抽取、转换和加载12.1 ETL的定义和总体架构12.2 定义ETL的流程12.3 ETL的加载方法12.3.1 以时间戳作为加载条件12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式12.4 利用ETL构建企业级数据仓库12.5 ETL的设计过程12.6 ETL的备份与恢复12.6.1 数据的备份12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构12.6.3 ETL程序的备份12.6.4 数据的恢复方案12.7 ETL 数据质量的改进12.7.1 ETL数据质量分析12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法12.8 ETL应用举例12.8.1 ETL分析需求12.8.2 ETL 数据源说明12.8.3 ODS 设计与抽取12.8.4 DW设计与抽取12.8.5 DM设计与抽取12.9 本章小结第13章 联机分析处理13.1 OLAP的概念13.2 OLAP的实施13.2.1 建立 维 的概念13.2.2 多维分析技术13.2.3 OLAP实施的一般过程13.3 OLAP的应用实例13.3.1 案例背景13.3.2 需求13.3.3 数据准备13.3.4 浏览分析数据13.4 OLAP系统设计的一般步骤13.5 本章小结第14章 应用举例14.1 项目工作计划的制订14.1.1 对项目背景与目的的描述14.1.2 确定项目需要交付的成果14.1.3 制定项目管理文档14.1.4 项目进度划分14.2 需求分析14.2.1 业务需求14.2.2 功能需求14.3 营销系统设计14.3.1 总体架构设计14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计14.3.6 数据模型设计14.4 ETL数据抽取14.4.1 ETL物理设计14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市14.5 报表展示14.6 编写测试报告14.7 编写用户手册14.8 软件发布14.9 系统运行维护14.10 本章小结工 具 篇第15章 Informatica PowerCenter工具简介15.1 Informatica PowerCenter介绍15.1.1 Informatica的特点15.1.2 Informatica的优势15.2 Informatica PowerCenter工具概况15.3 Informatica Servers引擎15.4 Administration Console15.4.1 登录方式15.4.2 相关术语15.5 PowerCenter Designer15.5.1 菜单15.5.2 工具栏15.5.3 导航15.5.4 工作区15.5.5 输出窗口15.6 Repository Manager15.6.1 菜单15.6.2 工具栏15.6.3 导航15.6.4 工作区15.7 Workflow Manager15.7.1 菜单15.7.2 工具栏15.7.3 导航15.7.4 工作区15.7.5 输出窗口15.8 Workflow Monitor15.8.1 工具栏15.8.2 监控区15.8.3 属性15.9 本章小结第16章 Cognos工具简介16.1 Cognos介绍16.1.1 Cognos的历史16.1.2 Cognos的特点16.1.3 Cognos的现状16.2 Cognos工具浏览16.3 Cognos Configuration16.4 Cognos Connection16.4.1 菜单功能16.4.2 选项卡介绍16.4.3 工具栏的使用16.5 Query Studio16.6 Analysis Studio介绍16.6.1 Analysis Studio的组成16.6.2 菜单功能16.7 Report Studio介绍16.7.1 Report Studio的组成16.7.2 菜单功能16.8 Event Studio介绍16.8.1 Event介绍16.8.2 Task介绍16.9 Framework Manager建模工具16.9.1 菜单介绍16.9.2 工作区16.10 Transformer介绍16.10.1 Data Sources16.10.2 Dimension Map16.10.3 Measures16.10.4 PowerCubes16.10.5 Customer Views16.10.6 Signon16.11 Cognos PowerPlay16.11.1 菜单介绍16.11.2 工具栏16.11.3 维度视图16.12 本章小结实 践 篇第17章 Informatica的安装与快速入门17.1 Informatica PowerCenter的安装方案17.1.1 安装前的准备17.1.2 服务器端安装17.1.3 客户端安装17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程17.3 Informatica PowerCenter快速入门17.3.1 前期准备17.3.2 定义源数据17.3.3 定义目标数据17.3.4 定义映射规则17.3.5 定义工作流17.3.6 启动工作流程17.4 本章小结第18章 Informatica实例18.1 缓慢变化维的概念18.2 缓慢变化维的实现方式18.2.1 覆盖方式18.2.2 全历史记录18.2.3 标记位方式18.2.4 时间戳方式18.2.5 记录最新记录和上一次历史18.3 本章小结第19章 Cognos安装与快速入门19.1 Cognos 8安装19.1.1 Cognos服务器安装19.1.2 Cognos Framework安装19.1.3 Cognos Transformer安装19.1.4 Cognos 语言包安装19.1.5 Cognos PowerPlay安装19.2 Cognos入门前的准备工作19.2.1 创建Oracle数据库实例19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本19.2.3 Cognos部署设置19.2.4 配置Cognos服务19.2.5 启动Cognos服务19.3 Cognos入门实例一19.3.1 使用Framework建模19.3.2 使用Report Studio制作报表19.3.3 查看报表19.4 Cognos入门实例二19.4.1 使用Framework建模19.4.2 使用Transformer立方体多维建模19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表19.4.4 查看报表19.5 本章小结第20章 Cognos实例20.1 Section报表的开发20.2 Conditional Style报表的开发20.3 图表型报表的开发20.4 Drill-Through报表的开发20.5 本章小结第21章 Cognos的安全管理21.1 Cognos安全性介绍21.1.1 Cognos应用防火墙21.1.2 身份验证21.1.3 访问授权21.1.4 加密服务21.2 Cognos安全部署21.2.1 操作系统安全技术21.2.2 网络安全技术21.2.3 应用安全技术21.2.4 安全审计21.3 Cognos安全实践21.3.1 创建Cognos组、角色21.3.2 为组、角色添加用户成员21.3.3 在Framework中设置包的访问授权21.4 本章小结第22章 Cognos优化22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml参数22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度22.6 读取数据时启用多CPU处理22.7 减少cube数据的提交次数22.8 本章小结技术词汇

　　《商业智能深入浅出：Cognos，Informatica技术与应用》包括：理论篇、项目篇、工具篇和实践篇。其中，理论篇涵盖了商业智能的大部分理论知识，包括进入商业智能领域之前所需要的基础准备知识；项目篇根据实际项目和例子讲解各个知识点，包括如何进行商业智能项目需求的定义，如何开发数据仓库系统，如何实现ETL数据抽取和OLAP多维分析等方面的内容；工具篇介绍了商业智能开发中最常见的ETL工具Informatica和报表展示工具Cognos；实践篇是提供给项目设计人员和开发人员的练习资料。读者完全可以按照书中的内容一步步进行操作，这也是作者和读者进行互动的一种方式。　　本书最大的亮点在于根据实际的项目经验定义总结了商业智能设计、开发的一般流程和规范，是企业领导决策层和商业智能开发人士的宝贵参考资料。　　本书提供部分源代码和一些有价值的文档模板，读者可以网上免费下载。