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第1部分 商务智能和数据仓库的基础知识3

第1章 BI组织概述3

1.1BI组织架构概述4

1.2提供信息内容8

1.2.1信息内容的计划9

1.2.2信息内容的设计12

1.2.3信息内容的实现13

1.3证明BI工作的价值16

1.3.1项目与已知的商务需求相结合16

1.3.2衡量ROI16

1.3.3让数据仓库首次迭代最大限度地发挥作用19

1.4IBM和BI组织20

1.4.1无缝集成21

1.4.2简化数据传递系统23

1.4.3零滞后25

1.5小结25

第2章 商务智能基础27

2.1BI组成及技术28

2.1.1BI组成28

2.2数据仓库的组成32

2.2.1数据抽取、转换和装载34

2.2.2数据管理37

2.2.3数据访问37

2.2.4元数据38

2.3分析化的用户要求39

2.3.1报告和查询40

2.3.2在线分析处理40

2.3.3数据统计43

2.3.4数据挖掘43

2.4维度技术和BI44

2.4.1OLAP服务器45

2.4.2定义空间谱47

2.5触点48

2.6零滞后和数据仓库环境49

2.7闭环学习49

2.8历史完整性50

2.9小结53

第3章 设计数据仓库的迭代过程54

3.1设计任何的迭代55

3.1.1建立你自己的BI计划57

3.2计划初期迭代63

3.2.1设定数据仓库以符合公司战略64

3.2.2实施一个准备就绪的评估65

3.2.3源计划66

3.3用DIF矩阵选择方案69

3.3.1确定正确的方法70

3.3.2应用DIF矩阵70

3.3.3功能紊乱74

3.3.5可行性75

3.3.6DIF矩阵的结果75

3.3.4影响力75

3.4计划随后的迭代78

3.4.1确定范围78

3.4.2确定战略性的商务询问79

3.5完成项目的方法80

3.5.1BI骇客方法80

3.5.2Inmon方法81

3.5.3商务空间的生命周期方法81

3.5.4螺旋形方法82

3.5.5IBM方法90

3.5.6选择合适的方法93

3.6小结93

第4章 设计数据架构97

第2部分 商务智能架构97

4.1选择正确的架构99

4.1.1原子层选择101

4.1.2数据集市106

4.1.3有依赖性的数据集市的原子层107

4.1.4独立的数据集市109

4.1.5数据传输架构110

4.2预测传送量114

4.3架构建模116

4.3.1商务逻辑模型117

4.3.2原子层模型118

4.3.3数据集市的建模120

4.3.4原子和星型数据的比较124

4.4可操作的数据的存储125

4.5数据架构策略126

4.6小结129

第5章 技术架构和数据管理基础131

5.1决定架构的技术依据133

5.1.1集中的数据仓库133

5.1.2分布式的数据仓库137

5.1.3并行和仓库139

5.1.4分区数据存储142

5.2数据管理的技术基础143

5.2.1DB2和原子层143

5.2.2DB2和星型模式148

5.3.1SMP、MPP和簇150

5.3DB2技术架构的本质150

5.3.2共享资源与无共享152

5.3.3静态和动态并行154

5.3.4目录分区155

5.3.5高可用性155

5.4尺寸需求162

5.5小结164

第3部分 数据管理167

第6章 DB2BI基础167

6.1高可用性168

6.1.1MDC168

6.1.2在线装载169

6.1.3从游标处装载170

6.1.4减少批处理窗口171

6.1.5减少表重组172

6.1.6在线装载和物化查询表（MQT）的维护172

6.1.7MQT缓存表173

6.1.8在线表重组173

6.1.9动态缓冲池管理175

6.1.10动态数据库配置176

6.1.11数据库管理的存储空间176

6.1.12日志177

6.2管理178

6.2.1eLiza和SMART178

6.2.3AUTOCONFIGURE179

6.2.2自动健康状态的管理框架179

6.2.4管理通知日志180

6.2.5维护模式180

6.2.6事件监控程序181

6.3SQL及其他编程特性181

6.3.1INSTEADOF触发器181

6.3.2经由UNIONAll的DML操作182

6.3.3信息约束183

6.3.4用户维护的MQT183

6.4性能184

6.4.1连接集中器184

6.4.2压缩185

6.4.4MDC性能改进186

6.4.3Type-2索引186

6.4.5缓冲池的分块187

6.5可扩展性187

6.5.1空间扩展188

6.5.2文本扩展和文本信息扩展188

6.5.3图形扩展189

6.5.4XML扩展189

6.5.5视频扩展和音频扩展190

6.5.6网络查询扩展190

6.5.7MQ序列190

6.5.8DB2评分191

6.6小结192

第7章 DB2物化查询表193

7.1初始化MQT198

7.1.1建立198

7.1.2泛化198

7.1.3调整200

7.1.4MQTDROP200

7.2MQT刷新策略200

7.2.1延时刷新200

7.2.2立即刷新204

7.3装载底层表格206

7.3.1新状态207

7.3.2新的LOAD选项207

7.4使用DB2ALTER210

7.5物化视图匹配211

7.5.2匹配标准212

7.5.1状态考虑212

7.6MQT设计222

7.7MQT调整223

7.7.1刷新优化224

7.8物化视图的限制225

7.9小结228

第4部分 数据仓库管理231

第8章 利用IBMDB2DataWarehouseCenter管理数据仓库231

8.1IBMDB2DataWarehouseCenter的关键特征232

8.1.1仓库主题区232

8.1.2仓库源232

8.1.3仓库目标232

8.1.5仓库代理程序和代理点233

8.1.4仓库服务器和日志233

8.1.6仓库控制数据库234

8.1.7仓库过程和步骤234

8.2IBMDB2DataWarehouseCenter向导（launchpad）237

8.2.1设置数据仓库环境238

8.2.2使用向导创建一个数据仓库240

8.2.3在目标表中定义关键字250

8.2.4维护数据仓库250

8.2.5仓库的授权用户251

8.2.6为用户编写仓库对象目录251

8.3过程和步骤的任务流控制252

8.3.1计划253

8.3.2通知数据管理员255

8.3.3计划一个过程256

8.3.4在IBMDB2DataWarehouseCenter之外触发步骤260

8.4IBMDB2DataWarehouseCenter监视战略262

8.4.1IBMDB2DataWarehouseCenter监视工具262

8.4.2DB2监视工具271

8.4.3ReplicationCenter监视272

8.5仓库调整274

8.5.1更新统计数据274

8.5.2重组数据275

8.5.3使用DB2快照和监视器275

8.5.4使用可视化解释276

8.6维护IBMDB2DataWarehouseCenter278

8.5.5调整数据库性能278

8.6.1日志历史279

8.6.2控制数据库279

8.7DB2DataWarehouseCenterV8新增内容279

8.8小结282

第9章 在IBMDB2DataWarehouseCenter中进行数据变换283

9.1IBMDB2DataWarehouseCenter过程模型286

9.1.1确定数据源和目标286

9.1.2确定变换288

9.1.3过程模型290

9.2IBMDB2DataWarehouseCenter变换292

9.2.1刷新问题294

9.2.2数据量295

9.2.4用户定义的变换要求296

9.2.5多个表的装载296

9.2.3管理数据版本296

9.2.6保证数据仓库中的数据是最新的297

9.2.7重试301

9.3SQL变换步骤301

9.3.1SQL选择（Select）和插入（Insert）303

9.3.2SQL选择（Select）和更新（Update）304

9.4DB2实用程序305

9.4.1导出实用程序的步骤305

9.4.2装载实用程序的步骤306

9.5数据仓库变换程序308

9.5.1清洗变换程序308

9.5.2产生关键字表格310

9.5.3建立周期表312

9.5.4倒转数据变换314

9.5.5转动数据316

9.5.6日期格式改变319

9.5.7统计变换程序320

9.6数据复制336

9.6.1建立复制步骤338

9.6.2在IBMDB2DataWarehouseCenter中定义复制步骤341

9.7MQSeries集成347

9.7.1对固定长度或定界格式的MQSeries信息的存取348

9.7.2使用DB2MQSeries视图350

9.7.3存取XMLMQSeries信息351

9.8用户自定义的程序步骤353

9.9卖方集成355

9.9.1ETI·EXTRACT集成356

9.9.2Trillium集成364

9.9.3AscentialINTEGRITY366

9.10MicrosoftOLEDB以及DataTransformationServices367

9.10.1存取OLEDB368

9.10.2存取DTS包369

9.11小结369

第10章 元数据和IBMDB2仓库管理器371

10.1什么是元数据371

10.2元数据分类374

10.2.1按用户类型分类374

10.2.2按来源的正式程度分类375

10.3什么是元数据知识库376

10.2.3按所使用环境分类376

10.4供给元数据知识库377

10.5元数据和元数据知识库的优势378

10.6健康元数据知识库的特征379

10.7维护知识库380

10.8实施元数据知识库的难点381

10.9IBM元数据技术382

10.9.1信息目录382

10.9.2IBMDB2DataWarehouseCenter382

10.10由DWC获取元数据384

10.10.1从ETI·EXTRACT中收集元数据385

10.10.2从INTEGRITY中收集元数据390

10.10.3从DataStage中收集元数据393

10.10.4从ERwin中收集元数据395

10.10.5从Axio中收集元数据397

10.10.6从IBMOLAP集成服务器中收集元数据398

10.11在IBMDB2DataWarehouseCenter实例之间交换元数据401

10.11.1维护测试和产品系统401

10.11.2元数据交换格式402

10.12DWC元数据到其他工具的传送405

10.12.1到IBM信息目录的DWC元数据传送406

10.12.2到OLAP集成服务器的DWC元数据传送408

10.12.3到IBMDB2OLAPServer的DWC元数据传送410

10.12.4到AscentialINTEGRITY的DWC元数据传送410

10.13把元数据从信息目录中传入或传出411

10.13.1由信息目录获取元数据412

10.13.2信息目录元数据传送421

10.13.3向其他信息目录传送元数据421

10.13.4启动Brio访问信息目录元数据422

10.13.5把信息目录元数据传送到商业对象423

1013.6把信息目录元数据传送到Cognos423

10.14小结424

第5部分 OLAP和IBM427

第11章 多维数据和DB2OLAPServer427

11.1理解OLAP的分析周期432

11.2产生有效的度量433

11.3OLAP技能435

11.4.1用OLAP指导你的组织437

11.4应用多维模型437

11.4.2思维速度分析438

11.5商务轮廓438

11.6OLAP阵列442

11.6.1关系型模式的局限443

11.6.2衍生的测量444

11.7实现企业的OLAP架构445

11.8原型化（prototyping）数据仓库447

11.8.1数据库设计：建立轮廓448

11.8.2支持需求455

11.9DB2OLAP矩阵数据库455

11.9.1关于块的建立457

11.10DB2OLAPServer大小需求458

11.9.2矩阵的膨胀458

11.10.1DB2OLAPServer存储什么459

11.10.2使用SETMSGONLY：版本8之前的估计460

11.10.3什么是典型数据460

11.10.4DB2OLAPServerV8.0的大小估计461

11.11数据库调整462

11.11.1数据库调整的目标463

11.11.2轮廓调整的要素463

11.11.3批量计算和数据存储464

11.11.4成员标签和动态计算464

11.11.5磁盘子系统的应用和数据库文件的配置466

11.11.6数据库分区466

11.11.7属性维467

11.12估计硬件的需求468

11.12.1CPU估计470

11.12.2磁盘估计471

11.12.3OLAP辅助存储需求471

11.13OLAP备份和灾难恢复472

11.14小结473

第12章 OLAP和IBMDB2DataWarehouseCenter474

12.1IBMDB2DataWarehouseCenter的步骤类型475

12.2将OLAP加入过程476

12.2.1OLAPServer的主页478

12.2.2OLAPServer列映射页478

12.2.3OLAPServer程序过程选项478

12.3OLAPServer装载规则479

12.2.4其他考虑479

12.3.1自由文本数据装载480

12.3.2使用装载规则的文件装载481

12.3.3不使用装载规则的文件装载482

12.3.4使用装载规则的SQL表483

12.4OLAPServer计算484

12.4.1默认计算484

12.4.2使用计算规则的计算485

12.5更新OLAPServer轮廓486

12.5.1使用文件486

12.5.2使用SQL表488

12.6小结489

第13章 DB2OLAP函数490

13.1OLAP函数491

13.1.1具体函数493

13.2GROUPING功能：ROLLUP和CUBE496

13.2.1ROLLUP497

13.2.2CUBE498

13.3评级、定位和聚集499

13.3.1RANK举例500

13.3.2ROW_NUMBER,RANK和DENSE_RANK举例501

13.3.3RANK和PARTITION及举例502

13.3.4OVER语句举例503

13.3.5ROWS和ORDERBY及举例505

13.3.6ROWS,RANGE及ORDERBY举例506

13.4.1GROUPING,GROUPBY和CUBE例子508

13.4GROUPING,GROUPBY,ROLLUP和CUBE508

13.4.2ROLLUP举例509

13.4.3CUBE举例513

13.5OLAP函数应用516

13.5.1提供按地区和城市的年度销售额517

13.5.2为一个活动确定目标群组518

13.6小结522

第6部分 高级分析527

第14章 带智能挖掘器的数据挖掘527

14.1数据挖掘和BI组织528

14.1.1有效的数据挖掘532

14.2挖掘过程533

14.2.1步骤1：对一个商务问题进行精确的定义535

14.2.2步骤2：商务问题到数据模型和数据需求的映射537

14.2.3步骤3：源和预处理数据538

14.2.4步骤4：考察和评估数据539

14.2.5步骤5：选择数据挖掘技术540

14.2.6步骤6：分析结果541

14.2.7步骤7：运用结果542

14.3集成数据挖掘543

14.4实施数据挖掘工程的技术544

14.5数据挖掘的好处545

14.5.1数据质量545

14.5.2相关维度546

14.5.3在OLAP中使用挖掘结果547

14.6挖掘DB2OLAPServer的好处548

14.7小结549

第15章 DB2——增强的BI特征和函数550

15.1DB2分析函数551

15.1.1AVG551

15.1.2CORRELATION552

15.1.3COUNT552

15.1.4COUNT_BIG552

15.1.5COVARIANCE553

15.1.6MAX553

15.1.7MIN554

15.1.8RAND554

15.1.10SUM555

15.1.11VARIANCE555

15.1.9STDDEV555

15.1.12回归函数556

15.1.13COVAR,CORR,VAR,STDDEV及回归举例559

15.2以BI为中心的函数举例565

15.2.1使用样本数据565

15.2.2列举出地区今年领先的五个销售人员568

15.2.3确定产品购买之间的关系569

15.3小结571

第16章 向数据仓库中添加空间数据572

16.1空间分析和BI组织573

16.2空间的影响576

16.3什么是空间数据578

16.3.2空间数据结构579

16.3.1洋葱类比579

16.3.3空间数据与其他图形数据的比较581

16.4获取空间数据582

16.4.1建立自己的空间数据582

16.4.2引进空间数据583

16.5DSS中的空间数据585

16.6空间分析和数据挖掘586

16.7空间分析的提供588

16.7.1针对数据仓库的典型商务问题590

16.8理解一个具有空间性能的数据仓库594

16.8.1地址编码595

16.8.2空间数据仓库的技术需求596

16.8.3将空间数据加入数据仓库598

16.9小结599