商業(yè)智能深入淺出：Cognos，Informatica技術(shù)與應(yīng)用

前言
理 論 篇
　第1章 商業(yè)智能簡介
　　1.1 商業(yè)智能介紹
　　1.1.1 商業(yè)智能在企業(yè)中的作用
　　1.1.2 商業(yè)智能的功能
　　1.2 商業(yè)智能的發(fā)展趨勢
　　1.3 商業(yè)智能的實(shí)施方法和步驟
　　1.3.1 商業(yè)智能的實(shí)施方法
　　1.3.2 商業(yè)智能的實(shí)施步驟
　　1.4 商業(yè)智能項(xiàng)目成功的關(guān)鍵
　　1.5 商業(yè)智能項(xiàng)目的組織機(jī)構(gòu)
　　1.6 本章小結(jié)
　第2章 學(xué)習(xí)商業(yè)智能之前的準(zhǔn)備知識
　　2.1 Oracle體系結(jié)構(gòu)介紹
　　2.2 Oracle優(yōu)化理論
　　2.2.1 外部優(yōu)化原則
　　2.2.2 SQL優(yōu)化基本規(guī)則
　　2.2.3 SQL使用規(guī)范
　　2.2.4 索引使用規(guī)范
　　2.2.5 臨時表使用規(guī)范
　　2.2.6 索引創(chuàng)建原則
　　2.2.7 大數(shù)據(jù)量表的維護(hù)原則
　　2.2.8 視圖創(chuàng)建原則
　　2.2.9 代碼程序中使用索引的原則
　　2.2.10 代碼程序中的一些建議
　　2.3 數(shù)據(jù)庫建模理論知識
　　2.3.1 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型
　　2.3.2 數(shù)據(jù)庫建模的一般流程
　　2.4 本章小結(jié)
　第3章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫的理論知識
　　3.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
　　3.2 數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)
　　3.2.1 面向主題
　　3.2.2 集成性
　　3.2.3 穩(wěn)定性
　　3.2.4 反映歷史變化
　　3.3 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
　　3.4 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程介紹
　　3.4.1 規(guī)劃分析階段
　　3.4.2 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)階段
　　3.4.3 使用維護(hù)階段
　　3.5 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)組成部分介紹
　　3.5.1 數(shù)據(jù)源分析
　　3.5.2 數(shù)據(jù)遷移
　　3.5.3 選擇數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)
　　3.5.4 元數(shù)據(jù)
　　3.6 數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)介紹
　　3.6.1 概念模型
　　3.6.2 邏輯模型
　　3.6.3 物理模型
　　3.7 數(shù)據(jù)集市介紹
　　3.7.1 數(shù)據(jù)集市的定義
　　3.7.2 數(shù)據(jù)集市的類型
　　3.7.3 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別
　　3.7.4 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
　　3.7.5 數(shù)據(jù)集市的目標(biāo)分析
　　3.8 數(shù)據(jù)倉庫實(shí)施詳細(xì)步驟
　　3.8.1 需求分析
　　3.8.2 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯分析
　　3.8.3 設(shè)計(jì)ODS系統(tǒng)
　　3.8.4 數(shù)據(jù)倉庫建模
　　3.8.5 數(shù)據(jù)集市建模
　　3.8.6 數(shù)據(jù)源分析
　　3.8.7 數(shù)據(jù)的獲取與整合
　　3.8.8 應(yīng)用分析
　　3.8.9 報(bào)表展現(xiàn)
　　3.9 數(shù)據(jù)倉庫的作用
　　3.10 數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)意義
　　3.11 本章小結(jié)
　第4章 商業(yè)智能ETL簡介
　　4.1 ETL在數(shù)據(jù)倉庫中的重要地位
　　4.2 ETL的一般過程
　　4.3 研究ETL的本質(zhì)
　　4.4 ETL 的體系結(jié)構(gòu)
　　4.5 ETL的難點(diǎn)
　　4.6 主流的ETL 工具
　　4.7 ETL的作用
　　4.8 詳解ETL過程
　　4.8.1 數(shù)據(jù)抽取
　　4.8.2 數(shù)據(jù)清洗
　　4.8.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
　　4.8.4 數(shù)據(jù)加載
　　4.8.5 ETL的日志
　　4.9 ETL優(yōu)化
　　4.10 ETL設(shè)計(jì)規(guī)范要點(diǎn)
　　4.11 ETL的框架結(jié)構(gòu)
　　4.12 本章小結(jié)
　第5章 商業(yè)智能聯(lián)機(jī)分析處理理論簡介
　　5.1 OLAP介紹
　　5.2 OLAP系統(tǒng)與OLTP系統(tǒng)的區(qū)別
　　5.3 OLAP的實(shí)現(xiàn)方法
　　5.4 OLAP的基本目標(biāo)和特點(diǎn)
　　5.5 建立OLAP的過程
　　5.6 OLAP與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
　　5.7 OLAP系統(tǒng)的實(shí)施過程
　　5.8 OLAP模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
　　5.9 本章小結(jié)
　第6章 ODS與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合
　　6.1 ODS的概念
　　6.2 ODS的特點(diǎn)
　　6.3 ODS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的區(qū)別
　　6.4 ODS的主要功能
　　6.5 ODS的設(shè)計(jì)步驟
　　6.6 基于ODS和基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP之間的關(guān)系
　　6.7 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)—ODS系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化機(jī)制
　　6.8 ODS系統(tǒng)的邏輯模型
　　6.9 ODS系統(tǒng)的架構(gòu)
　　6.10 ODS系統(tǒng)的功能
　　6.11 本章小結(jié)
　第7章 商業(yè)智能元數(shù)據(jù)簡介
　　7.1 元數(shù)據(jù)的定義
　　7.2 元數(shù)據(jù)的重要性
　　7.3 元數(shù)據(jù)的類型
　　7.4 元數(shù)據(jù)的作用
　　7.5 元數(shù)據(jù)的管理
　　7.6 元數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容
　　7.7 本章小結(jié)
項(xiàng) 目 篇
　第8章 商業(yè)智能項(xiàng)目需求的定義
　　8.1 商業(yè)智能項(xiàng)目的啟動
　　8.2 商業(yè)智能項(xiàng)目的需求定義
　　8.3 系統(tǒng)原型的建立
　　8.4 驗(yàn)收和評審的內(nèi)容
　　8.5 本章小結(jié)
　第9章 商業(yè)智能項(xiàng)目模型的建立
　　9.1 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)原則
　　9.2 企業(yè)模型的意義
　　9.2.1 企業(yè)模型的定義
　　9.2.2 建設(shè)企業(yè)模型的意義
　　9.2.3 企業(yè)數(shù)據(jù)模型和其他模型之間的關(guān)系
　　9.2.4 與企業(yè)數(shù)據(jù)模型相關(guān)的概念
　　9.2.5 企業(yè)數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉庫模型的步驟
　　9.3 概念模型的設(shè)計(jì)
　　9.4 邏輯模型的設(shè)計(jì)
　　9.4.1 ODS邏輯模型
　　9.4.2 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型
　　9.4.3 數(shù)據(jù)集市邏輯模型
　　9.5 物理模型的設(shè)計(jì)
　　9.5.1 ODS 物理模型的設(shè)計(jì)
　　9.5.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的設(shè)計(jì)
　　9.5.3 數(shù)據(jù)集市物理模型的設(shè)計(jì)
　　9.6 本章小結(jié)
　第10章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例
　　10.1 定義數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目的生命周期
　　10.2 數(shù)據(jù)倉庫粒度的劃分
　　10.3 企業(yè)輔助決策分析系統(tǒng)的構(gòu)建
　　10.4 決策分析系統(tǒng)一般的部署方案和步驟
　　10.4.1 提供系統(tǒng)安裝軟件的體系結(jié)構(gòu)
　　10.4.2 部署系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境
　　10.4.3 ETL環(huán)境的部署
　　10.4.4 報(bào)表展示環(huán)境的部署
　　10.5 本章小結(jié)
　第11章 商業(yè)智能項(xiàng)目規(guī)劃和管理
　　11.1 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的組織結(jié)構(gòu)
　　11.2 項(xiàng)目角色劃分及技能要求
　　11.3 定義領(lǐng)導(dǎo)組的職責(zé)和主要任務(wù)
　　11.4 如何定義商業(yè)智能項(xiàng)目的進(jìn)度
　　11.5 如何定義商業(yè)智能項(xiàng)目的過程
　　11.6 本章小結(jié)
　第12章 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載
　　12.1 ETL的定義和總體架構(gòu)
　　12.2 定義ETL的流程
　　12.3 ETL的加載方法
　　12.3.1 以時間戳作為加載條件
　　12.3.2 利用源表的日志信息對目標(biāo)表進(jìn)行數(shù)據(jù)加載
　　12.3.3 通過全表對比的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加載
　　12.3.4 全表刪除后再進(jìn)行數(shù)據(jù)加載的方式
　　12.4 利用ETL構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫
　　12.5 ETL的設(shè)計(jì)過程
　　12.6 ETL的備份與恢復(fù)
　　12.6.1 數(shù)據(jù)的備份
　　12.6.2 數(shù)據(jù)備份存放的介質(zhì)以及目錄結(jié)構(gòu)
　　12.6.3 ETL程序的備份
　　12.6.4 數(shù)據(jù)的恢復(fù)方案
　　12.7 ETL 數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)
　　12.7.1 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
　　12.7.2 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)的方法和目標(biāo)
　　12.7.3 推動ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)的方法
　　12.8 ETL應(yīng)用舉例
　　12.8.1 ETL分析需求
　　12.8.2 ETL 數(shù)據(jù)源說明
　　12.8.3 ODS 設(shè)計(jì)與抽取
　　12.8.4 DW設(shè)計(jì)與抽取
　　12.8.5 DM設(shè)計(jì)與抽取
　　12.9 本章小結(jié)
　第13章 聯(lián)機(jī)分析處理
　　13.1 OLAP的概念
　　13.2 OLAP的實(shí)施
　　13.2.1 建立“維”的概念
　　13.2.2 多維分析技術(shù)
　　13.2.3 OLAP實(shí)施的一般過程
　　13.3 OLAP的應(yīng)用實(shí)例
　　13.3.1 案例背景
　　13.3.2 需求
　　13.3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
　　13.3.4 瀏覽分析數(shù)據(jù)
　　13.4 OLAP系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般步驟
　　13.5 本章小結(jié)
　第14章 應(yīng)用舉例
　　14.1 項(xiàng)目工作計(jì)劃的制訂
　　14.1.1 對項(xiàng)目背景與目的的描述
　　14.1.2 確定項(xiàng)目需要交付的成果
　　14.1.3 制定項(xiàng)目管理文檔
　　14.1.4 項(xiàng)目進(jìn)度劃分
　　14.2 需求分析
　　14.2.1 業(yè)務(wù)需求
　　14.2.2 功能需求
　　14.3 營銷系統(tǒng)設(shè)計(jì)
　　14.3.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
　　14.3.2 營銷輔助決策系統(tǒng)的ETL架構(gòu)設(shè)計(jì)
　　14.3.3 營銷輔助決策系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問功能設(shè)計(jì)
　　14.3.4 營銷輔助決策系統(tǒng)展示方式設(shè)計(jì)
　　14.3.5 營銷輔助決策系統(tǒng)主題分析功能設(shè)計(jì)
　　14.3.6 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
　　14.4 ETL數(shù)據(jù)抽取
　　14.4.1 ETL物理設(shè)計(jì)
　　14.4.2 從源數(shù)據(jù)庫抽取到ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)
　　14.4.3 從ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)抽取到ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)
　　14.4.4 從ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)抽取到數(shù)據(jù)倉庫
　　14.4.5 從數(shù)據(jù)倉庫抽取到數(shù)據(jù)集市
　　14.5 報(bào)表展示
　　14.6 編寫測試報(bào)告
　　14.7 編寫用戶手冊
　　14.8 軟件發(fā)布
　　14.9 系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)
　　14.10 本章小結(jié)
工 具 篇
　第15章 Informatica PowerCenter工具簡介
　　15.1 Informatica PowerCenter介紹
　　15.1.1 Informatica的特點(diǎn)
　　15.1.2 Informatica的優(yōu)勢
　　15.2 Informatica PowerCenter工具概況
　　15.3 Informatica Servers引擎
　　15.4 Administration Console
　　15.4.1 登錄方式
　　15.4.2 相關(guān)術(shù)語
　　15.5 PowerCenter Designer
　　15.5.1 菜單
　　15.5.2 工具欄
　　15.5.3 導(dǎo)航
　　15.5.4 工作區(qū)
　　15.5.5 輸出窗口
　　15.6 Repository Manager
　　15.6.1 菜單
　　15.6.2 工具欄
　　15.6.3 導(dǎo)航
　　15.6.4 工作區(qū)
　　15.7 Workflow Manager
　　15.7.1 菜單
　　15.7.2 工具欄
　　15.7.3 導(dǎo)航
　　15.7.4 工作區(qū)
　　15.7.5 輸出窗口
　　15.8 Workflow Monitor
　　15.8.1 工具欄
　　15.8.2 監(jiān)控區(qū)
　　15.8.3 屬性
　　15.9 本章小結(jié)
　第16章 Cognos工具簡介
　　16.1 Cognos介紹
　　16.1.1 Cognos的歷史
　　16.1.2 Cognos的特點(diǎn)
　　16.1.3 Cognos的現(xiàn)狀
　　16.2 Cognos工具瀏覽
　　16.3 Cognos Configuration
　　16.4 Cognos Connection
　　16.4.1 菜單功能
　　16.4.2 選項(xiàng)卡介紹
　　16.4.3 工具欄的使用
　　16.5 Query Studio
　　16.6 Analysis Studio介紹
　　16.6.1 Analysis Studio的組成
　　16.6.2 菜單功能
　　16.7 Report Studio介紹
　　16.7.1 Report Studio的組成
　　16.7.2 菜單功能
　　16.8 Event Studio介紹
　　16.8.1 Event介紹
　　16.8.2 Task介紹
　　16.9 Framework Manager建模工具
　　16.9.1 菜單介紹
　　16.9.2 工作區(qū)
　　16.10 Transformer介紹
　　16.10.1 Data Sources
　　16.10.2 Dimension Map
　　16.10.3 Measures
　　16.10.4 PowerCubes
　　16.10.5 Customer Views
　　16.10.6 Signon
　　16.11 Cognos PowerPlay
　　16.11.1 菜單介紹
　　16.11.2 工具欄
　　16.11.3 維度視圖
　　16.12 本章小結(jié)
實(shí) 踐 篇
　第17章 Informatica的安裝與快速入門
　　17.1 Informatica PowerCenter的安裝方案
　　17.1.1 安裝前的準(zhǔn)備
　　17.1.2 服務(wù)器端安裝
　　17.1.3 客戶端安裝
　　17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程
　　17.3 Informatica PowerCenter快速入門
　　17.3.1 前期準(zhǔn)備
　　17.3.2 定義源數(shù)據(jù)
　　17.3.3 定義目標(biāo)數(shù)據(jù)
　　17.3.4 定義映射規(guī)則
　　17.3.5 定義工作流
　　17.3.6 啟動工作流程
　　17.4 本章小結(jié)
　第18章 Informatica實(shí)例
　　18.1 緩慢變化維的概念
　　18.2 緩慢變化維的實(shí)現(xiàn)方式
　　18.2.1 覆蓋方式
　　18.2.2 全歷史記錄
　　18.2.3 標(biāo)記位方式
　　18.2.4 時間戳方式
　　18.2.5 記錄最新記錄和上一次歷史
　　18.3 本章小結(jié)
　第19章 Cognos安裝與快速入門
　　19.1 Cognos 8安裝
　　19.1.1 Cognos服務(wù)器安裝
　　19.1.2 Cognos Framework安裝
　　19.1.3 Cognos Transformer安裝
　　19.1.4 Cognos 語言包安裝
　　19.1.5 Cognos PowerPlay安裝
　　19.2 Cognos入門前的準(zhǔn)備工作
　　19.2.1 創(chuàng)建Oracle數(shù)據(jù)庫實(shí)例
　　19.2.2 執(zhí)行建表空間和創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶的腳本
　　19.2.3 Cognos部署設(shè)置
　　19.2.4 配置Cognos服務(wù)
　　19.2.5 啟動Cognos服務(wù)
　　19.3 Cognos入門實(shí)例一
　　19.3.1 使用Framework建模
　　19.3.2 使用Report Studio制作報(bào)表
　　19.3.3 查看報(bào)表
　　19.4 Cognos入門實(shí)例二
　　19.4.1 使用Framework建模
　　19.4.2 使用Transformer立方體多維建模
　　19.4.3 使用Analysis Studio制作多維報(bào)表
　　19.4.4 查看報(bào)表
　　19.5 本章小結(jié)
　第20章 Cognos實(shí)例
　　20.1 Section報(bào)表的開發(fā)
　　20.2 Conditional Style報(bào)表的開發(fā)
　　20.3 圖表型報(bào)表的開發(fā)
　　20.4 Drill-Through報(bào)表的開發(fā)
　　20.5 本章小結(jié)
　第21章 Cognos的安全管理
　　21.1 Cognos安全性介紹
　　21.1.1 Cognos應(yīng)用防火墻
　　21.1.2 身份驗(yàn)證
　　21.1.3 訪問授權(quán)
　　21.1.4 加密服務(wù)
　　21.2 Cognos安全部署
　　21.2.1 操作系統(tǒng)安全技術(shù)
　　21.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)
　　21.2.3 應(yīng)用安全技術(shù)
　　21.2.4 安全審計(jì)
　　21.3 Cognos安全實(shí)踐
　　21.3.1 創(chuàng)建Cognos組、角色
　　21.3.2 為組、角色添加用戶成員
　　21.3.3 在Framework中設(shè)置包的訪問授權(quán)
　　21.4 本章小結(jié)
　第22章 Cognos優(yōu)化
　　22.1 增加Cognos 8的內(nèi)存以提高運(yùn)行速度
　　22.2 提高Cognos 8的數(shù)據(jù)庫訪問速度
　　22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml參數(shù)
　　22.4 修改讀取高速緩存的值以提高性能
　　22.5 開啟crosstab caching提高cube的訪問速度
　　22.6 讀取數(shù)據(jù)時啟用多CPU處理
　　22.7 減少cube數(shù)據(jù)的提交次數(shù)
　　22.8 本章小結(jié)
技術(shù)詞匯