图书信息

内容简介

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原书名： Mastering Data Warehouse Design:Relational and Dimensional Techniques

原出版社： John Wiley & sons,Inc.作者： （美）Claudia Imhoff,Nicholas

Galemmo,Jonathan G.Geiger [作译者介绍]译者： 于戈 鲍玉斌 王大玲

丛书名： 数据库技术丛书出版社：机械工业出版社

I

SBN：7111139631

上架时间：2004-11-26出版日期：2004 年12月开本：16开页码：312版次：1-1

内容简介

大多数数据仓库的管理者、设计者和开发者都熟悉Ralph Kimball在2001年写给数据仓库界的那封公开信。在信中，他向Inmon阵营提出了挑战，要求回答关于关系式方法有效性的棘手问题。由最著名的Inmon方法专家--Claudia Imhoff和其他作者合写的这本书，正面回答了Kimball公开信中提出的挑战性问题，并为在复杂的业务智能环境中如何正确地应用关系式和多维式两种建模技术提供了指导。

主要内容如下：

在已经囊括了所有行业的各种公司的数据仓库环境中，已知哪种方法是最成功的

给出了关系方法和多维方法的正反两方面意见对比，开发者可以确定最适合的方法

为什么体系结构应该包括建立在关系数据模型概念之上的数据仓库

键的构造和使用，数据仓库、层次及事务型数据的历史性质

为了保证数据仓库能满足较好的性能要求，所需要解决的技术问题

为保证最优数据仓库性能和处理随时间变化的数据，所需要的关系建模技术

本书全面论述了设计和建立高效、可持续发展且可扩展的数据仓库的方法，重点论述了建立各种数据模型的方法。主要内容包括业务智能环境和数据模型的概念、数据模型分类、数据模型的开发步骤、各种数据的建模方法、数据仓库的优化与扩展、数据模型的维护、关系型解决方案的部署、多维体系结构与企业信息工厂的比较等。

本书主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适合对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。