Microsoft数据仓库工具箱

第ⅰ部分 需求、现实情况和体系结构

第1章 定义业务需求

1.1 长期成功的最重要的决定因素

1.2 adventure works cycles简介

1.3 揭示业务价值

1.3.1 获得赞助商关系

1.3.2 定义企业级业务需求

1.4 设定业务需求的优先级

1.5 项目规划

1.6 收集项目需求

1.7 小结

第2章 业务过程维度模型设计

2.1 维度建模概念和术语

2.1.1 事实表

2.1.2 维度

2.1.3 整合事实和维度

2.1.4 总线矩阵、一致性维度和交叉探查

2.2 其他设计概念和技术

2.2.1 代理键

2.2.2 渐变维度

2.2.3 日期

2.2.4 退化维度

2.2.5 雪花模型

2.2.6 多对多维度或多值维度

2.2.7 层次结构

2.2.8 聚合维度

2.2.9 无意义维度

2.2.10 3种事实表类型

2.2.11 聚合

2.3 维度建模过程

2.3.1 准备工作

2.3.2 数据剖析和研究

2.3.3 构建维度模型

2.3.4 开发详细维度模型

2.3.5 模型测试和细化

2.3.6 评审和验证模型

2.4 案例研究：adventure works cycles订单维度模型

2.4.1 订单事实表

2.4.2 维度

2.4.3 确定订单业务过程的维度属性和事实

2.4.4 初始订单模型的最终草图

2.4.5 详细订单维度模型开发

2.4.6 最终的维度模型

2.5 小结

第3章 工具集

3.1 microsoft dw/bi 工具集

3.2 使用microsoft工具集的原因

3.3 microsoft dw/bi系统的体系结构

3.3.1 包含analysis services的原因

3.3.2 存储在关系数据库中的原因

3.3.3 etl不是可选的

3.3.4 master data services的作用

3.3.5 交付bi应用程序

3.4 microsoft工具概述

3.4.1 需要的产品

3.4.2 sql server开发和管理工具

3.5 小结

第4章 系统设置

4.1 系统规模的考虑事项

4.1.1 计算数据卷

4.1.2 确定应用复杂度

4.1.3 估计并发用户数

4.1.4 评估系统可用性需求

4.1.5 系统的规模

4.2 系统配置考虑事项

4.2.1 内存

4.2.2 一体化还是分布式

4.2.3 存储系统考虑事项

4.2.4 处理器

4.2.5 高可用性设置

4.3 软件安装和配置

4.3.1 开发环境的软件需求

4.3.2 测试和产品系统的软件需求

4.3.3 操作系统

4.3.4 sql server关系数据库设置

4.3.5 analysis services设置

4.3.6 integration services设置

4.3.7 reporting services设置

4.4 小结

第ⅱ部分 建立和填充数据库

第5章 创建关系数据仓库

5.1 开始

5.2 完成物理设计

5.2.1 代理键

5.2.2 字符串列

5.2.3 空或非空

5.2.4 常规事务列

5.2.5 数据表和列的扩展属性

5.3 定义存储器并创建约束和支持对象

5.3.1 创建文件和文件组

5.3.2 数据压缩

5.3.3 实体和引用完整性约束

5.3.4 初始索引和数据库统计

5.3.5 聚合表

5.3.6 创建数据表视图

5.3.7 插入未知成员行

5.3.8 create table语句示例

5.4 分区表

5.4.1 分区表的工作方式

5.4.2 管理分区表

5.5 收尾

5.5.1 中间表

5.5.2 元数据设置

5.6 小结

第6章 主数据的管理

6.1 管理主引用数据

6.1.1 属性不完整

6.1.2 数据集成

6.1.3 系统集成

6.1.4 主数据管理系统和数据仓库

6.2 sql server主数据服务

6.2.1 模型定义功能

6.2.2 数据管理功能

6.3 创建简单的应用程序

6.3.1 业务场景

6.3.2 尽可能简单

6.3.3 创建mds模型

6.3.4 加载子类别成员

6.3.5 改进模型

6.3.6 导出到数据仓库

6.4 小结

第7章 设计和开发etl系统

7.1 确定需求

7.2 制定etl计划

7.3 sql server integration services概述

7.3.1 控制流和数据流

7.3.2 ssis程序包的体系结构

7.4 etl的主要子系统

7.5 提取数据

7.5.1 子系统1：数据剖析

7.5.2 子系统2：更改数据捕获系统

7.5.3 子系统3：提取系统

7.6 清理和一致化数据

7.6.1 子系统4：数据清理系统

7.6.2 子系统5：错误事件模式

7.6.3 子系统6：审核维度汇编器

7.6.4 子系统7：重复数据删除系统

7.6.5 子系统8：一致化系统

7.7 传递数据以用于展示

7.7.1 子系统9：渐变维度管理器

7.7.2 子系统10：代理键生成器

7.7.3 子系统11：层次结构管理器

7.7.4 子系统12：特殊维度管理器

7.7.5 子系统13：事实表构建器

7.7.6 子系统14：代理键管道

7.7.7 子系统15：多值维度桥接表构建器

7.7.8 子系统16：迟到数据的处理程序

7.7.9 子系统17：维度管理器

7.7.10 子系统18：事实提供程序系统

7.7.11 子系统19：聚合构建器

7.7.12 子系统20：olap多维数据集构建器

7.7.13 子系统21：数据传播管理器

7.8 管理etl环境

7.9 小结

第8章 核心analysis services olap数据库

8.1 analysis services olap概述

8.1.1 使用analysis services的原因

8.1.2 不使用analysis services的原因

8.2 设计olap结构

8.2.1 规划

8.2.2 起始工作

8.2.3 创建项目和数据源视图

8.2.4 维度设计

8.2.5 创建和编辑维度

8.2.6 创建和编辑多维数据集

8.3 物理设计的考虑因素

8.3.1 理解存储模式

8.3.2 分区计划

8.3.3 设计性能聚合

8.3.4 部署计划

8.3.5 处理整个多维数据集

8.3.6 开发增量处理计划

8.4 小结

第9章 实时商业智能的设计需求

9.1 实时分类

9.1.1 实时的含义

9.1.2 需要实时的人员

9.1.3 对实时的权衡

9.2 场景和解决方案

9.2.1 实时地执行报表

9.2.2 通过缓存向报表提供服务

9.2.3 用镜像和快照创建ods

9.2.4 用复制功能创建ods

9.2.5 建立biztalk应用程序

9.2.6 建立实时关系分区

9.3 小结

第ⅲ部分 商业智能应用程序的开发

第10章 在reporting services中构建bi应用程序

10.1 bi应用程序概述

10.2 商业智能应用程序的价值

10.3 报表设计高层次的体系结构

10.3.1 回顾报表设计的业务需求

10.3.2 reporting services的体系结构

10.3.3 使用reporting services作为标准的报表设计工具

10.3.4 reporting services的评价

10.4 报表设计系统的设计和开发过程

10.4.1 报表设计系统的设计

10.4.2 报表设计系统的开发

10.5 报表的构建和传送

10.5.1 规划和准备

10.5.2 创建报表

10.5.3 报表设计的运行

10.6 即席报表设计选项

10.6.1 报表模型

10.6.2 共享数据集

10.6.3 报表部件

10.7 小结

第11章 powerpivot和excel

11.1 使用excel进行分析和报表设计

11.2 powerpivot体系结构

11.3 创建和使用powerpivot数据库

11.3.1 开始使用powerpivot

11.3.2 powerpivot表的设计

11.3.3 使用powerpivot创建分析表

11.3.4 powerpivot for excel的观察和指导原则

11.4 powerpivot for sharepoint

11.4.1 powerpivot sharepoint用户体验

11.4.2 服务器级别的资源

11.4.3 powerpivot的监控和管理

11.5 powerpivot在托管dw/bi环境下的作用

11.6 小结

第12章 bi门户和sharepoint

12.1 bi门户

12.1.1 bi门户的规划

12.1.2 对设计的影响

12.1.3 业务过程的类别

12.1.4 额外的功能

12.1.5 建立bi门户

12.2 把sharepoint用作bi门户

12.2.1 体系结构和概念

12.2.2 安装sharepoint

12.2.3 安装测试系统

12.2.4 完成bi门户

12.2.5 biportal站点模板的其他功能

12.2.6 研究sharepoint

12.3 小结

第13章 数据挖掘的加入

13.1 数据挖掘的定义

13.1.1 基本的数据挖掘术语

13.1.2 数据挖掘的业务应用

13.1.3 角色和责任

13.2 sql server数据挖掘体系结构概述

13.2.1 数据挖掘设计环境

13.2.2 构建、部署和处理

13.2.3 挖掘模型的访问

13.2.4 integration services和数据挖掘

13.2.5 其他功能

13.2.6 体系结构的总结

13.3 microsoft数据挖掘的算法

13.3.1 决策树

13.3.2 na?ve bayes算法

13.3.3 群集

13.3.4 顺序群集

13.3.5 时间序列

13.3.6 关联

13.3.7 神经网络

13.4 数据挖掘的过程

13.4.1 业务阶段

13.4.2 数据挖掘阶段

13.4.3 操作阶段

13.4.4 元数据

13.5 数据挖掘的示例

13.5.1 案例研究：给城市分类

13.5.2 案例研究：产品推荐

13.6 小结

第ⅳ部分 dw/bi系统的部署和管理

第14章 设计和实施安全保护

14.1 确定安全管理员

14.2 保护硬件和操作系统

14.2.1 保护操作系统

14.2.2 使用windows集成安全认证

14.3 保护开发环境

14.4 保护数据

14.4.1 向内部用户提供开放的访问

14.4.2 分条列出敏感数据

14.4.3 保护各种类型的数据访问

14.5 保护dw/bi系统的组件

14.5.1 reporting services安全

14.5.2 analysis services的安全

14.5.3 关系dw的安全

14.5.4 integration services安全

14.6 使用情况的监控

14.7 小结

第15章 元数据规划

15.1 元数据的基础

15.1.1 元数据的目标

15.1.2 元数据种类

15.1.3 元数据库

15.2 元数据标准

15.3 sql server 2008 r2元数据

15.3.1 跨工具组件

15.3.2 关系引擎的元数据

15.3.3 analysis services

15.3.4 integration services

15.3.5 reporting services

15.3.6 master data services

15.3.7 sharepoint

15.3.8 外部元数据的源

15.3.9 对sql server元数据的期待

15.4 实用的元数据方法

15.4.1 元数据策略的创建

15.4.2 业务元数据报表

15.4.3 过程元数据报表设计

15.4.4 技术元数据报表

15.4.5 过程元数据的管理

15.5 小结

第16章 部署

16.1 建立环境

16.2 测试

16.2.1 开发测试

16.2.2 系统测试

16.2.3 数据质量保证的测试

16.2.4 性能测试

16.2.5 可用性的测试

16.2.6 测试小结

16.3 部署到生产环境中

16.3.1 关系数据库的部署

16.3.2 integration services程序包的部署

16.3.3 analysis services数据库的部署

16.3.4 reporting services报表的部署

16.3.5 master data services部署

16.4 数据仓库和bi文档

16.4.1 核心描述

16.4.2 其他文档

16.5 用户的培训

16.6 用户支持

16.7 台式计算机的准备和配置

16.8 小结

第17章 运行与维护

17.1 提供用户支持

17.1.1 bi门户的维护

17.1.2 bi应用程序的扩展

17.2 系统管理

17.2.1 dw/bi系统的控制

17.2.2 性能的监控

17.2.3 使用情况的监控

17.2.4 磁盘空间的管理

17.2.5 服务和可用性的管理

17.2.6 dw/bi系统的性能调整

17.2.7 备份和恢复

17.2.8 etl程序包的执行

17.3 小结

第18章 目前的需要及未来的展望

18.1 发展dw/bi系统

18.2 生命周期和常见的问题回顾

18.2.1 阶段ⅰ-- 需求、现实、体系结构和设计

18.2.2 阶段ⅱ-- 数据库的开发

18.2.3 阶段ⅲ-- 开发bi应用程序和门户环境

18.2.4 阶段iv-- dw/bi系统的部署和管理

18.2.5 迭代和扩展

18.3 microsoft bi工具集中受欢迎的部分

18.4 未来的方向：改进的空间

18.4.1 查询工具

18.4.2 元数据

18.4.3 关系数据库引擎

18.4.4 analysis services

18.4.5 master data services

18.4.6 集成

18.4.7 顾客关注点

18.5 小结

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