商业智能深入浅出:大数据时代下的架构规划与案例(第2版) PDF 高清电子书 免费下载 完整版 在线阅读- 高飞网
商业智能深入浅出

商业智能深入浅出(第2版)
大数据时代下的架构规划与案例

王飞 等著
架构 大数据
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  本书虽然是《商业智能深入浅出—Cognos,Informatica技术与应用》一书的修订版,但在结合各方面的反馈意见之后,对内容上做了很多调整,力求最新、最细。同时书中将商业智能和大数据有机地结合起来,增加了一些相应的章节和案例,扩充了知识点,几乎涵盖了商业智能领域的所有知识。本书并不推崇细节性的理论知识讲述,因为每一部分理论都可以写成一本书。本书主要针对如何解决项目中所遇到的问题,以及商业智能项目开发的一般流程。本书还力图帮助初学者快速进入到项目之中,所以本书对他们来说具有极高的参考价值。
  本书内容可以分成如下几个部分。
  理论篇:主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。
  项目篇:主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库系统应用实例、大数据架构与实践、电力行业和金融行业的商业智能案例等内容。
  工具篇:详细介绍两大商业智能工具Cognos与Informatica的理论知识和使用方法。
  实践篇:包括Cognos报表的开发、部署和实践等内容。

前言   
致谢   
理 论 篇   
第1章 商业智能简介   
1.1 商业智能概述   
1.2 关于商业智能的核心技术   
1.3 商业智能的实施方法和步骤   
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 数据仓库的理论知识   
2.1 数据仓库概述   
2.2 数据仓库的特点   
2.3 数据仓库的优势   
2.4 数据仓库和数据库的区别   
2.5 数据仓库开发过程介绍   
2.6 数据仓库系统组成部分介绍   
2.7 数据仓库模型设计介绍   
2.8 数据集市介绍   
2.9 ODS介绍   
2.10 数据仓库实施详细步骤   
2.11 在大数据环境下的数据仓库的建设   
2.12 数据仓库建设路线图   
2.13 数据仓库的作用   
2.14 数据仓库的建设意义   
2.15 本章小结   
第3章 数据挖掘和分析理论知识   
3.1 什么是数据挖掘   
3.2 数据挖掘方法的几个步骤   
3.3 数据挖掘常用算法   
3.4 数据仓库和数据挖掘之间的关系   
3.5 数据挖掘的主要过程   
3.6 数据挖掘的主要应用――客户精准营销   
3.7 本章小结   
第4章 商业智能ETL理论知识   
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   
4.9 ETL优化   
4.10 ETL设计规范要点   
4.11 ETL的框架结构   
4.12 ETL的实施策略   
4.13 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 数据可视化分析理论知识   
6.1 什么是数据可视化分析   
6.2 数据可视化的表现形式   
6.3 本章小结   
第7章 大数据理论知识   
7.1 大数据概念的提出   
7.2 什么是大数据?   
7.3 大数据处理技术   
7.4 大数据应用案例   
7.5 大数据和传统商业智能的结合   
7.6 本章小结   
第8章 商业智能元数据理论知识   
8.1 元数据的定义   
8.2 元数据的重要性   
8.3 元数据的类型   
8.4 元数据的作用   
8.5 元数据的管理   
8.6 元数据包含的内容   
8.7 本章小结   
项 目 篇   
第9章 商业智能项目需求的定义   
9.1 商业智能项目的启动   
9.2 商业智能项目的需求定义   
9.3 系统原型的建立   
9.4 验收和评审的内容   
9.5 本章小结   
第10章 商业智能项目模型的建立   
10.1 数据模型的设计原则   
10.2 企业模型的意义   
10.3 概念模型的设计   
10.4 逻辑模型的设计   
10.5 物理模型的设计   
10.6 本章小结   
第11章 商业智能数据仓库系统应用实例   
11.1 定义数据仓库项目的生命周期   
11.2 数据仓库粒度的划分   
11.3 企业辅助决策分析系统的构建   
11.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤   
11.5 数据仓库建设的难点   
11.6 本章小结   
第12章 商业银行数据仓库建设规划   
12.1 商业银行数据仓库建设概况   
12.2 目前国内商业银行数据仓库面临的瓶颈   
12.3 商业银行数据仓库建设面临哪些问题   
12.4 商业银行数据仓库建设思路及系统情况   
12.5 商业银行数据仓库建设启示   
12.6 本章小结   
第13章 电力行业数据仓库的建设规划   
13.1 电力行业数据仓库建设难点   
13.2 电力行业数据仓库逻辑架构   
13.3 电力行业数据仓库能力蓝图   
13.4 数据仓库促进电力业务的发展   
13.5 数据仓库建设策略比较   
13.6 电力行业数据仓库模型建立过程   
13.7 电力行业数据仓库的架构设计   
13.8 本章小结   
第14章 商业智能项目规划和管理   
14.1 项目团队的组织结构   
14.2 项目角色划分及技能要求   
14.3 定义领导组的职责和主要任务   
14.4 如何定义商业智能项目的进度   
14.5 如何定义商业智能项目的过程   
14.6 本章小结   
第15章 商业智能应用介绍   
15.1 商业智能应用设计的原则   
15.2 商业智能应用的实施步骤   
15.3 商业智能具有的应用功能   
15.4 商业智能应用实例   
15.5 本章小结   
第16章 数据抽取、转换和加载   
16.1 ETL的定义和总体架构   
16.2 ETL的加载方法   
16.3 利用ETL构建企业级数据仓库   
16.4 ETL的设计过程   
16.5 ETL的备份与恢复   
16.6 ETL数据质量的改进   
16.7 ETL应用举例   
16.8 本章小结   
第17章 联机分析处理   
17.1 OLAP的概念   
17.2 OLAP的实施   
17.3 OLAP的应用实例   
17.4 OLAP系统设计的一般步骤   
17.5 本章小结   
第18章 应用举例   
18.1 项目工作计划的制订   
18.2 需求分析   
18.3 营销系统设计   
18.4 ETL数据抽取   
18.5 报表展示   
18.6 编写测试报告   
18.7 编写用户手册   
18.8 软件发布   
18.9 系统运行维护   
18.10 本章小结   
第19章 大数据架构与实践   
19.1 大数据概述   
19.2 大数据的处理技术之一――流数据   
19.3 大数据下的数据架构   
19.4 大数据在银行业的应用与实践   
19.5 本章小结   
第20章 金融行业的商业智能概述   
20.1 金融行业实施商业智能的背景   
20.2 商业智能在金融行业的作用   
20.3 金融行业实施商业智能的措施   
20.4 本章小结   
第21章 电力行业商业智能概述   
21.1 电力行业面临的挑战   
21.2 建设企业级数据仓库的原因   
21.3 电力行业数据仓库的执行架构   
21.4 数据仓库开发的阶段、任务和流程   
21.5 数据仓库运维内容   
21.6 电力行业数据仓库的建设方法   
21.7 本章小结   
工 具 篇   
第22章 Informatica PowerCenter工具简介   
22.1 Informatica PowerCenter介绍   
22.2 Informatica PowerCenter工具概况   
22.3 Informatica Servers引擎   
22.4 Administration Console   
22.5 PowerCenter Designer   
22.6 Repository Manager   
22.7 Workflow Manager   
22.8 Workflow Monitor   
22.9 本章小结   
第23章 Cognos工具简介   
23.1 Cognos介绍   
23.2 Cognos工具浏览   
23.3 Cognos Configuration   
23.4 Cognos Connection   
23.5 Query Studio   
23.6 Analysis Studio介绍   
23.7 Report Studio介绍   
23.8 Event Studio介绍   
23.9 Framework Manager建模工具   
23.10 Transformer介绍   
23.11 Cognos PowerPlay   
23.12 本章小结   
实 践 篇   
第24章 Informatica的安装与快速入门   
24.1 Informatica PowerCenter的安装方案   
24.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程   
24.3 Informatica PowerCenter快速入门   
24.4 本章小结   
第25章 Informatica实例   
25.1 缓慢变化维的概念   
25.2 缓慢变化维的实现方式   
25.3 本章小结   
第26章 Cognos安装与快速入门   
26.1 Cognos 8安装   
26.2 Cognos入门前的准备工作   
26.3 Cognos入门实例一   
26.4 Cognos入门实例二   
26.5 本章小结   
第27章 Cognos实例   
27.1 Section报表的开发   
27.2 Conditional Style报表的开发   
27.3 图表型报表的开发   
27.4 Drill-Through报表的开发   
27.5 本章小结   
第28章 Cognos的安全管理   
28.1 Cognos安全性介绍   
28.2 Cognos安全部署   
28.3 Cognos安全实践   
28.4 本章小结   
第29章 Cognos优化   
29.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度   
29.2 提高Cognos 8的数据库访问速度   
29.3 修改Cognos 8的reportservice.xml参数   
29.4 修改读取高速缓存的值以提高性能   
29.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度   
29.6 读取数据时启用多CPU处理   
29.7 减少cube数据的提交次数   
29.8 本章小结   
附录 技术词汇及说明   
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