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第1章 创建信息生态系统1

1.1 信息生态系统的简单定义3

1.2 转变业务模式4

1.2.1 客户需求5

1.2.2 竞争与复杂性5

1.2.3 操作效率5

1.3 应对变化6

1.4 企业信息工厂8

1.5 人与处理过程9

1.6 小结9

第2章 企业信息工厂简介11

2.1 企业信息工厂中的数据13

2.1.1 外部数据15

2.1.2 引用数据18

2.1.3 历史数据20

2.1.4 决策支持系统的信息反馈23

2.1.5 数据流25

2.2 企业信息工厂的变化27

2.3 操作型处理与 DSS 处理27

2.4 企业信息工厂中的报表29

2.5 企业信息工厂的用户29

2.5.1 应用的用户30

2.5.2 决策支持系统(DSS)/信息用户30

2.5.3 企业信息工厂环境中的各种 DSS 用法35

2.6 集中式还是分布式37

2.7 数据建模与企业信息工厂39

2.8 迁移到企业信息工厂41

2.9 组织企业信息工厂中的数据44

2.10 小结46

第3章 外部世界47

3.1 交易生产者49

3.2 交易的分类49

3.3 信息消费者50

3.4 谁是参与者50

3.5 小结51

第4章 应用53

4.1 应用的时效性55

4.2 非集成化的应用55

4.3 应用的响应时间56

4.4 从非集成状态迁移到集成状态56

4.5 外部数据、元数据与应用58

4.6 应用环境的输入和输出58

4.7 小结60

第5章 集成转换层61

5.1 什么是集成转换层63

5.1.1 不稳定的接口63

5.2 集成转换层的输入与输出65

5.3 集成转换层的复杂性66

5.5 创建元数据68

5.4 数据模型的作用68

5.5.1 集成转换程序的自动创建69

5.6 集成转换层中的处理69

5.6.1 执行键转换69

5.6.2 创建简档/聚合记录71

5.6.3 编码结构71

5.6.4 简单的重新格式化72

5.6.5 数学转换72

5.6.6 数据的重排序72

5.6.7 赋予默认值73

5.6.8 处理多个数据源73

5.7 把日志磁带作为数据源73

5.8 改变平台环境74

5.8.1 谁负责75

5.9 小结75

第6章 操作型数据存储(ODS)77

6.1 什么是操作型数据存储(ODS)79

6.1.1 可变的80

6.1.2 反映当前数据值的80

6.1.3 详细数据80

6.2 ODS 的输入和输出80

6.2.1 来自集成转换层的输入数据81

6.3 不同类型的 ODS82

6.3.1 一型 ODS82

6.3.5 确定 ODS 类型83

6.3.4 四型 ODS83

6.3.3 三型 ODS83

6.3.2 二型 ODS83

6.4 动态汇总数据84

6.5 静态汇兑数据85

6.6 ODS 的工作负载85

6.6.1 加载处理86

6.6.2 更新处理86

6.6.3 访问处理87

6.6.4 DSS 分析处理87

6.7 不同的处理窗口87

6.7.1 什么是同质的工作负载88

6.8 ODS 中的外部数据88

6.9 小结89

第7章 数据仓库91

7.1 什么是数据仓库93

7.1.1 面向主题93

7.1.2 集成94

7.1.3 反映数据的历史变化94

7.1.4 历史数据95

7.1.5 相对稳定性96

7.1.6 包含汇总数据和详细数据96

7.2 数据仓库管理97

7.3 数据仓库的规模97

7.4 数据仓库的输入与输出98

7.4.3 输入数据仓库99

7.4.1 来自 ODS 的输入数据99

7.4.2 来自集成转换层的输入数据99

7.4.4 输出到数据集市100

7.4.5 与备用存储之间的数据传输100

7.4.6 探索仓库的输入数据101

7.5 数据仓库中的数据101

7.6 数据仓库中的数据处理102

7.7 应对技术挑战103

7.7.1 归档从数据仓库中输出的数据104

7.8 小结105

第8章 数据集市107

8.1 什么是数据集市109

8.2 数据仓库与数据集市之间的接口111

8.1.1 数据集市的必要性111

8.3 不同的数据集市113

8.3.1 MOLAP 数据集市113

8.3.2 ROLAP 数据集市113

8.4 星型连接模式与数据集市114

8.5 数据集市中的数据处理115

8.5.1 重复处理方式115

8.5.2 不可预测的处理方式116

8.6 第一序(First Order)数据和第二序(Second Order)数据117

8.7 元数据118

8.8 小结120

第9章 数据探索仓库与数据挖掘仓库123

9.1 探索者怎样处理大型查询125

9.2 探索仓库的必要性126

9.2.1 探索仓库的发展126

9.2.2 数据挖掘仓库与数据探索仓库之间的差别128

9.2.3 探索仓库的输入129

9.2.4 隔离探索者的处理130

9.2.5 何时需要探索仓库130

9.2.6 冻结探索数据131

9.2.7 探索仓库中的颗粒数据132

9.3 探索仓库的数据加载133

9.3.1 悄悄地工作——成功前的惟一方法134

9.5 探索仓库及其有关技术135

9.4 数据集市与探索仓库135

9.6 探索仓库的某些潜在的好处136

9.7 小结137

第10章 备用存储139

10.1 闲置数据日渐增多141

10.1.1 管理闲置数据142

10.1.2 找出分界线143

10.1.3 活动监视器的位置144

10.2 备用存储技术145

10.2.1 元内容数据146

10.2.2 多介质存储管理器146

10.3 备用存储与探索处理148

10.4.1 节省费用149

10.4 为什么使用备用存储149

10.4.2 良好的查询性能150

10.4.3 保持最低颗粒级的数据151

10.5 供应商的实现151

10.5.1 备用存储：FileTek152

10.5.2 多介质管理：Unitree155

10.6 小结156

第11章 Internet/Intranet157

11.1 通信问题160

11.1.1 数据量160

11.1.3 网络容量161

11.1.2 数据的传输速度161

11.1.4 传输方式162

11.1.5 电信线路的费用162

11.1.6 传输特性163

11.1.7 通信结构的可用性163

11.2 谁使用通信设施165

11.3 小结168

第12章 元数据169

12.1 什么是元数据171

12.2 元数据中的冲突172

12.2.1 集中化是否就是一种好的解决方案173

12.2.2 自治性是否能够满足要求174

12.2.3 寻求平衡175

12.2.4 区分共享元数据与自主元数据176

12.3 定义记录系统177

12.4 使用元数据179

12.4.1 元数据在操作环境与 DSS 环境中的使用情况181

12.5 元数据的版本管理183

12.6 归档与元数据184

12.7 收集元数据185

12.8 元进程信息187

12.8.1 用于集成转换层187

12.8.2 用于应用187

12.8.3 用于从数据仓库到数据集市的数据传递187

12.9 小结188

第13章 决策支持能力189

13.1.1 数据仓库增加了数据的历史深度192

13.1 从整个上下文环境中看数据仓库的作用192

13.1.2 历史的维度194

13.1.3 易于访问的数据195

13.2 数据集市分类介绍196

13.2.1 部门级数据集市196

13.2.2 DSS 应用式数据集市196

13.2.3 两种数据集市之间的相似点与不同之处197

13.2.4 每种数据集市的优缺点198

13.3 数据集市的数据库设计199

13.4 商业决策支持应用202

13.4.1 ERP 分析应用202

13.4.2 电子商务分析应用204

13.5 数据仓库与 ODS 之间的交互205

13.5.1 四型 ODS 的例子206

13.6 什么是操作型数据集市207

13.7 商品化的应用产品208

13.7.1 商品化决策支持应用的选择指南208

13.8 小结210

第14章 企业信息工厂的变化211

14.1 应当先建数据集市还是数据仓库213

14.1.1 首先建立数据集市214

14.1.2 随同数据仓库一起建立数据集市215

14.2 是否应当把数据仓库和 ODS 组合在一起223

14.2.1 不兼容的交易类型的组合224

14.2.2 强制使不兼容的工作负载类型组合在一起225

14.3 小结230

第15章 建立企业信息工厂233

15.1 策略规划235

15.1.1 应用环境237

15.1.2 ODS237

15.1.3 数据仓库与数据集市237

15.2 策略动作238

15.3 开发方法238

15.4 管理不同的开发机构241

15.5 部署数据库243

15.5.1 通用 DBMS 策略245

15.6 不同的硬件平台247

15.8 小结249

15.7 显示信息249

第16章 管理企业信息工厂251

16.1 应用环境的日常管理255

16.2 集成转换层的日常管理255

16.2.1 创建和维护接口256

16.2.2 执行代码256

16.2.3 元数据的生成257

16.3 ODS 的日常管理257

16.4 数据仓库的日常管理258

16.5 数据集市的日常管理259

16.6 Internet/Intranet 的日常管理259

16.7 监控企业信息工厂259

16.8 企业信息工厂中的安全考虑261

16.9 归档处理264

16.9.1 应用归档264

16.9.2 ODS 归档266

16.9.3 数据仓库归档266

16.9.4 数据集市归档266

16.9.5 归档介质267

16.10 小结267

第17章 分布于大型企业中的多个数据仓库269

17.1 定义集成需求271

17.2 定义企业框架272

17.2.1 业务范围272

17.2.2 数据的类型和实例273

17.2.3 数据的属主274

17.2.4 共享数据275

17.2.5 在多个数据仓库中共享数据276

17.2.6 相关的数据实例277

17.2.7 其他关系278

17.3 定义记录系统280

17.4 本地数据仓库281

17.4.1 “纯”本地数据仓库的变体281

17.5 全局数据仓库282

17.6 企业中数据仓库的类型282

17.6.2 简单的全局数据仓库284

17.6.1 简单的本地数据仓库284

17.6.3 多个不相关的本地数据仓库286

17.6.4 业务范围之间的关系286

17.6.5 交叉需求287

17.6.6 扩展的全局数据仓库288

17.7 企业范围架构中的其他重要问题289

17.8 小结289

附录A 企业信息工厂架构指南291

A.1 标准的企业信息工厂构件294

A.1.1 目的294

A.1.2 重点问题294

A.1.3 集成转换层295

A.1.4 ODS(选用的)295

A.1.5 数据仓库296

A.1.6 数据集市297

A.1.7 探索仓库(选用的)298

A.1.8 备用存储(选用的)299

A.2 其他企业信息工厂构件300

A.2.1 目的300

A.2.2 重点问题300

A.2.3 ERP300

A.2.4 SAP301

A.2.5 BAAN301

A.2.6 PeopleSoft301

A.2.10 CRM302

A.2.9 电子商务302

A.2.8 Oracle Financials302

A.2.7 J D Edwards302

A.2.11 其他分析应用303

A.3 企业信息工厂的变化303

A.3.1 目的303

A.3.2 分布式数据仓库303

A.3.3 全局数据仓库304

A.4 标准操作305

A.4.1 目的305

A.4.2 重点问题305

A.4.3 正常数据流情况305

A.5.2 重点问题306

A.5.1 目的306

A.5 监控306

A.4.4 逆向数据流情况306

A.4.5 更新与快照306

A.5.3 数据仓库307

A.5.4 网络307

A.5.5 备用存储308

A.6 数据集市与最终用户访问308

A.6.1 目的308

A.6.2 重点问题308

A.7.2 重点问题309

A.8.1 目的309

A.8 数据仓库的纠错309

A.7.1 目的309

A.7 数据仓库的协调与调整309

A.8.2 特定的问题310

A.9 企业信息工厂的保密性和安全性310

A.9.1 目的310

A.9.2 重点问题310

A.10 数据量310

A.10.1 目的310

A.10.2 重点问题311

A.10.3 预测311

A.10.8 备用存储312

A.10.7 应对未来312

A.10.6 分界线312

A.10.4 增长率312

A.10.5 当前状态312

A.10.9 数据存储规则313

A.11 探索仓库313

A.11.1 目的313

A.11.2 重点问题313

A.11.3 查询314

A.11.4 数据量314

A.11.5 外部数据315

A.12.1 目的316

A.12.2 重要问题316

A.12 技术覆盖316

A.12.3 系统317

A.12.4 硬件317

A.12.5 DBMS317

A.12.6 最终用户工具318

A.12.7 中间件318

A.12.8 交易管理319

A.13 设计覆盖320

A.13.1 目的320

A.13.2 规范化320

A.13.3 星型连接/雪花模式320

A.14.4 Web 内部 ODS321

A.14.2 粒度管理321

A.14.3 ODS 支持321

A.14.1 目的321

A.14 Web 接口321

A.14.5 企业信息工厂 ODS322

A.14.6 点击流管理322

A.15 开发方法322

A.15.1 目的322

A.15.2 重点问题323

A.16 元数据323

A.16.1 目的323

A.16.2 重点问题323

A.16.6 中央存储324

A.16.5 记录系统324

A.16.4 共享324

A.16.3 本地收集与自包含324

A.17 企业信息工厂机构管理325

A.17.1 目的325

A.17.2 重点问题325

A.17.3 机构管理325

A.18 数据仓库的性能326

A.18.1 目的326

A.18.2 索引326

A.18.3 ODS327

A.18.4 数据集市327

A.18.5 顺序存储设备327

A.18.9 聚合328

A.18.8 汇总328

A.18.7 探索仓库328

A.18.6 非规范化处理328

A.18.10 冗余329

A.18.11 数据共处329

A.18.12 数据加载的优化329

A.18.13 监控329

A.18.14 服务级的一致性330

A.19 预算330

A.19.1 目的330

A.20 端到端的数据流速度330

A.20.1 目的330

A.21.2 怎样监控331

A.21.1 目的331

A.21 企业信息工厂管理331

A.21.3 容量规划332

A.21.4 异常管理332

A.21.5 监控程序的开销332

A.21.6 监控程序的复杂性333

A.22 企业信息工厂的历史333

A.22.1 目的333

A.22.2 开发周期333

A.22.3 规模333

A.22.4 增长率333

A.22.5 各个构件的建设顺序334

附录B 术语解释335