随着The Data Warehouse Toolkit(1996)第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和最佳实践的权威资源。 这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。 本书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。 主要内容 ◆ 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术 ◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等 ◆ 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例 ◆ 需要避免的维度建模陷阱和错误 ◆ 增强的缓慢变化维度(SCD)技术类型0~类型7 ◆ 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表 ◆ 大数据分析的最佳实践 ◆ 与业务参与方合作、交互设计会议的指南 ◆ 有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论 ◆ 对ETL系统和设计思考的总结 ◆ 构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术

自Ralph Kimball于1996年首次出版The Data Warehouse Toolkit(Wiley)一书以来，数据仓库和商业智能(Data Warehousing and Business Intelligence，DW/BI)行业渐趋成熟。尽管初期仅有部分大型公司采用，但从那时起，DW/BI逐渐为各种规模的公司所青睐。业界已建立了数以千计的DW/BI系统。随着数据仓库原子数据的不断增加以及更新越来越频繁，数据容量不断增长。在我们的职业生涯中，我们见证了数据库容量从MB到GB再到TB甚至PB的发展过程，但是，DW/BI系统面临的基本挑战并未发生重大变化。我们的工作就是管理组织中的数据并将其用于业务用户的决策制定过程中。总的来说，您必须实现这一目标，确保商务人士制定更好的决策，并从他们的DW/BI投资中获得回报。 自The Data Warehouse Toolkit第1版出版以来，维度建模作为一种主要的DW/BI展现技术受到广泛认可。从业者与学者都认识到数据展现要获得成功，就必须建立在简单性的基础之上。简单性是使用户能够方便地理解数据库，使软件能够方便地访问数据库的基础性的关键要素。许多情况下，维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性。坚定不移地回到业务驱动的场景，坚持以用户的可理解性和查询性能为目标，才能建立始终如一地服务于组织的分析需求的设计。维度建模框架将成为BI的平台。基于我们多年来积累的经验以及大量实践者的反馈，我们相信维度建模是DW/BI项目成功的关键。 维度建模还是建立集成化的DW/BI系统的主导结构。当您使用维度模型的一致性维度和一致性事实时，可...