数据仓库(原书第4版) [平装]

2014-01-10

编辑推荐数据仓库为企业和组织提供了收集、存储和分析海量业务数据的必要策略。随着业务活动的日益增长，数据

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数据仓库为企业和组织提供了收集、存储和分析海量业务数据的必要策略。随着业务活动的日益增长，数据仓库领域变得越来越重要。本书被誉为数据仓库的“圣经”，从1990年第1版出版起，不仅带动了数据仓库行业的发展，而且至今仍然是数据仓库方面的优秀入门读物。《数据仓库》（原书第4版）涵盖了数据仓库最新技术，保持了在这一领域的先锋地位。
纵观数据仓库系统的基本组成部分，读者会体验到数据仓库设计方法的更新；各种数据仓库的迁移策略以及应用在装载、索引和数据管理方面的技术。本书为读者提供了数据仓库领域的最新进展。
本书新增的内容：
在数据仓库中处理非结构化数据的方法
在各种不同的存储介质上存储数据的方法
关系型数据库设计和多维数据库设计的对比
在规划数据仓库项目时如何度量投资回报
探索更高级的研究主题，包括数据的监控与测试

作者简介

作者：(美)荫蒙译者：王志海等

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
1.1　演化
1.1.1　直接存取存储设备的出现
1.1.2　个人计算机/第四代编程语言技术
1.1.3　进入抽取程序
1.1.4　蜘蛛网
1.2　自然演化式体系结构的问题
1.2.1　数据缺乏可信性
1.2.2　生产率问题
1.2.3　从数据到信息
1.2.4　方法的变迁
1.2.5　体系结构化环境
1.2.6　体系结构化环境中的数据集成
1.2.7　用户是谁
1.3　开发生命周期
1.4　硬件利用模式
1.5　为重建工程创造条件
1.6　监控数据仓库环境
1.7　小结
第2章　数据仓库环境
2.1　数据仓库的结构
2.2　面向主题
2.3　第1天到第n天的现象
2.4　粒度
2.4.1　粒度带来的好处
2.4.2　粒度的一个例子
2.4.3　双重粒度
2.5　探查与数据挖掘
2.6　活样本数据库
2.7　分区设计方法
2.8　数据仓库中的数据组织
2.9　审计与数据仓库
……

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