大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)倉庫理論與實踐 78965
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- 作者:霍靈瑜 袁瑞萍 陳亞紅
- 出版時間:2025/8/1
- ISBN:9787111789659
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP311.13
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)也在不斷進步。隨著社會變化的速度加快,對數(shù)據(jù)的實時性和即時性要求也在提高。 本書圍繞數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)和應(yīng)用展開,內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)集市、指標設(shè)計及展現(xiàn)、設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)治理等! ”緯m用于大數(shù)據(jù)專業(yè)的相關(guān)讀者,無論是對于剛剛接觸數(shù)據(jù)倉庫的初學(xué)者,還是對于已經(jīng)在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域有一定經(jīng)驗的專業(yè)人士,本書都將提供有價值的參考和指導(dǎo),幫助讀者更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),從而為企業(yè)的發(fā)展和決策提供更加可靠的支持。
本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念,融入思政元素,注重理論與實踐相結(jié)合。
每項技術(shù)的出現(xiàn)都不是偶然的,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)也同樣如此。隨著企業(yè)大量使用計算機,操作系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是集成、存儲和分析大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng),它可以幫助組織更好地理解和應(yīng)對社會變化。通過數(shù)據(jù)倉庫,人們可以收集和分析各種數(shù)據(jù),包括經(jīng)濟、環(huán)境、人口和健康等方面的數(shù)據(jù),從而更好地了解社會趨勢、問題和需求;谶@些數(shù)據(jù),決策者可以制定更有效的政策和方案,從而推動社會的進步和發(fā)展。因此,數(shù)據(jù)倉庫在促進社會進步方面發(fā)揮著重要作用! ‰S著社會進步,數(shù)據(jù)的來源和種類變得更加多樣化。數(shù)據(jù)倉庫需要不斷適應(yīng)和整合不同渠道和來源的數(shù)據(jù),包括傳感器、社交媒體和移動應(yīng)用等,以便全面地反映社會的動態(tài)變化。隨著技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)也在不斷進步,如人工智能、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等。隨著社會變化速度的加快,對數(shù)據(jù)的實時性和即時性要求也在提高。數(shù)據(jù)倉庫需要能夠快速地處理和分析數(shù)據(jù),及時提供決策支持和信息反饋。隨著數(shù)據(jù)的增加和大量使用,隱私和安全性問題也變得更加突出。數(shù)據(jù)倉庫需要不斷加強數(shù)據(jù)的保護和安全措施,確保數(shù)據(jù)的合法使用和隱私保護! ‰S著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大和業(yè)務(wù)范圍的日益復(fù)雜化,企業(yè)內(nèi)部涉及的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出爆炸式增長的趨勢。如何高效地管理、分析和利用這些海量數(shù)據(jù)成為企業(yè)發(fā)展中的重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)倉庫作為一種專門用于集成、存儲和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的技術(shù)解決方案,為企業(yè)提供了解決這一挑戰(zhàn)的有效手段。通過將來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中,并通過各種數(shù)據(jù)分析工具進行分析和挖掘,企業(yè)可以更好地理解自身的業(yè)務(wù)狀況,發(fā)現(xiàn)潛在的商機和問題,并支持決策者做出更為明智的決策! ”緯髡鹿(jié)闡述和討論數(shù)據(jù)倉庫的以下幾個方面:第1章數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。介紹數(shù)據(jù)倉庫中各種類型的數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念。然后從數(shù)據(jù)倉庫的演變和體系結(jié)構(gòu)這兩方面詳細介紹數(shù)據(jù)倉庫的基本問題! 〉2章操作數(shù)據(jù)層。首先介紹ODS的定義以及數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系等,然后介紹ODS的兩個集成,最后介紹實際運用ODS的實時數(shù)據(jù)倉庫。 第3章數(shù)據(jù)集市。從數(shù)據(jù)集市的概念展開,詳細介紹數(shù)據(jù)集市的各種類型,并重點介紹有關(guān)數(shù)據(jù)集市設(shè)計的方法和技術(shù)! 〉4章指標設(shè)計及展現(xiàn)。主要關(guān)注數(shù)據(jù)指標的設(shè)計和展現(xiàn),提供全面的數(shù)據(jù)指標設(shè)計和展現(xiàn)內(nèi)容,從指標體系的搭建到最終用戶的商業(yè)智能需求,再到探索性數(shù)據(jù)倉庫和可視化技術(shù)的應(yīng)用! 〉5章設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫。重點介紹如何設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫,首先是對數(shù)據(jù)倉庫主題的確定,然后進行操作型數(shù)據(jù)的設(shè)計以及數(shù)據(jù)倉庫的粒度與分區(qū)設(shè)計,最后介紹數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計以及數(shù)據(jù)倉庫層的設(shè)計。此外還介紹設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫中所用到的數(shù)據(jù)管理技術(shù)! 〉6章數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)技術(shù)。介紹數(shù)據(jù)倉庫、流式計算、Hadoop和NoSQL技術(shù)4個主題。每個主題深入討論各自的概念、應(yīng)用場景和關(guān)鍵技術(shù)! 〉7章數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中臺。從數(shù)據(jù)中臺的概念展開,詳細介紹數(shù)據(jù)中臺與數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)動關(guān)系,并重點講述數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)與設(shè)計方法。 第8章數(shù)據(jù)治理。主要介紹數(shù)據(jù)治理的基本內(nèi)容、DGI數(shù)據(jù)治理框架與DAMA數(shù)據(jù)管理框架兩種主流數(shù)據(jù)治理框架、數(shù)據(jù)治理工具,以及國內(nèi)外數(shù)據(jù)治理標準,最后展望數(shù)據(jù)治理的未來,包括智能數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)治理與云計算結(jié)合應(yīng)用! 】偟膩碚f,隨著社會進步,數(shù)據(jù)倉庫需要不斷適應(yīng)和應(yīng)對社會變化帶來的新挑戰(zhàn)和產(chǎn)生的需求,以更好地發(fā)揮其作用。 編 者目 錄
高等院校教師
前言第1章 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 1學(xué)習(xí)目標 11.1 數(shù)據(jù)相關(guān)概念 11.1.1 數(shù)據(jù)與信息 11.1.2 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化 21.1.3 文本數(shù)據(jù) 41.1.4 日志數(shù)據(jù) 41.1.5 大數(shù)據(jù) 51.1.6 小數(shù)據(jù) 61.1.7 活數(shù)據(jù) 61.2 決策支持系統(tǒng)的演化 71.2.1 決策支持系統(tǒng)的基本內(nèi)容 71.2.2 數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境 91.3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)簡介 121.4 小結(jié) 14第2章 操作數(shù)據(jù)層 15學(xué)習(xí)目標 152.1 ODS 152.1.1 ODS的定義及分類 162.1.2 ODS數(shù)據(jù)的基本特征 162.1.3 ODS與數(shù)據(jù)倉庫 162.1.4 ODS設(shè)計 172.2 ODS與Web集成 182.2.1 Web數(shù)據(jù) 192.2.2 粒度管理器 192.2.3 基于ODS的Web集成 202.2.4 ODS與Web日志數(shù)據(jù)集成 212.3 實時數(shù)據(jù)倉庫 222.4 小結(jié) 23第3章 數(shù)據(jù)集市 25學(xué)習(xí)目標 253.1 數(shù)據(jù)集市概述 253.1.1 數(shù)據(jù)集市的分類 263.1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 283.1.3 數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)系與區(qū)別 303.2 維度建模 313.2.1 事實表與維表 313.2.2 規(guī)劃和設(shè)計標準 353.2.3 關(guān)系模型和多維模型 383.2.4 維表 423.2.5 事實表 453.2.6 維度建模設(shè)計過程 483.2.7 維度建模的原則與常見疏忽 503.3 小結(jié) 50第4章 指標設(shè)計及展現(xiàn) 52學(xué)習(xí)目標 524.1 指標體系的概念及分類 524.2 搭建指標體系的方法 534.3 指標體系元數(shù)據(jù)管理 564.4 最終用戶的需求 594.5 商業(yè)智能 604.6 探索性數(shù)據(jù)倉庫 614.7 可視化技術(shù) 624.8 小結(jié) 64第5章 設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫 65學(xué)習(xí)目標 655.1 數(shù)據(jù)倉庫的主題 655.1.1 主題 655.1.2 主題的使用 665.1.3 主題域 665.1.4 確定主題的內(nèi)容 675.2 操作型數(shù)據(jù)的設(shè)計 675.3 數(shù)據(jù)倉庫的粒度與分區(qū)設(shè)計 685.3.1 粒度的設(shè)計 685.3.2 分區(qū)的設(shè)計 715.4 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計 735.5 數(shù)據(jù)倉庫層的設(shè)計 745.6 數(shù)據(jù)管理技術(shù) 755.7 小結(jié) 79第6章 數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)技術(shù) 80學(xué)習(xí)目標 806.1 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) 806.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫 806.1.2 分布式數(shù)據(jù)倉庫 836.2 流式計算 946.2.1 流式計算與批量計算 956.2.2 流式計算框架與平臺 956.2.3 流式計算主要應(yīng)用場景 966.2.4 流式計算的價值 966.3 Hadoop 976.4 NoSQL技術(shù) 986.4.1 CAP理論 1006.4.2 BASE原則 1006.4.3 常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫 1006.5 小結(jié) 103第7章 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中臺 105學(xué)習(xí)目標 1057.1 數(shù)據(jù)中臺的基本概念 1057.1.1 數(shù)據(jù)中臺的特征 1067.1.2 數(shù)據(jù)中臺與數(shù)據(jù)倉庫 1077.2 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)及架構(gòu) 1087.2.1 持續(xù)讓數(shù)據(jù)用起來的價值框架 1087.2.2 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論 1097.2.3 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu) 1147.2.4 數(shù)據(jù)中臺的價值 1157.3 微服務(wù)架構(gòu) 1167.4 小結(jié) 117第8章 數(shù)據(jù)治理 119學(xué)習(xí)目標 1198.1 數(shù)據(jù)治理的背景 1198.2 數(shù)據(jù)治理的概念與目標 1208.3 數(shù)據(jù)治理的框架 1208.3.1 DGI數(shù)據(jù)治理框架 1218.3.2 DAMA數(shù)據(jù)管理框架 1238.4 數(shù)據(jù)治理的標準 1258.4.1 國際標準 1268.4.2 國內(nèi)標準 1268.5 數(shù)據(jù)治理的工具 1298.6 數(shù)據(jù)治理的未來展望 1308.7 小結(jié) 133參考文獻 134