精通数据仓库设计

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1、精通数据仓库设计（Mastering Data Warehouse Design）中英对照精通数据仓库设计（Mastering Data Warehouse Design）中英对照第一部分 基本概念我们发现，理解为什么采纳某个具体的方法，能帮助我们理解这个方法的价值并应用这个方法。因此，这一节的开始，我们先介绍企业信息工厂（Corporate Information Factory CIF），这种已经被证明的、稳定的体系结构。在这种体系结构下，商业智能（BI），包含两种形式的数据存贮，每一种都有一个BI环境下具体的角色。第一类数据存贮是数据仓库，数据仓库主要的角色是担当数据知识库，存贮来自不同

2、数据源的数据，使它能被另一类数据存贮访问。另一类数据存贮就是数据集市。总的来说，设计数据仓库最有效的方法是基于实体-关系数据模型和范式技术（由Code 和 Date 最初在1970，90，90年代为关系数据库创建）。PA数据集市的主要角色是提供企业用户一个容易的访问优良的、集成的信息的方法。在第1章描述有几种类型的数据集市，最常用的数据集市是创建联机分析处理（OLAP），OLAP最有效的设计方法是维度数据模型。在第2章，我们继续这个基本的主题，解释最重要的关系建模技术，介绍所需要的不同类型的模型，提供建立关系模型的过程，同时，我们解释为企业构建一个坚固的基础时，商业数据型、系统数据、技术数据等

3、模型等各类数据模型之间的关系，并解释他们之间是如何互相共享或继承特性。第1章 介绍欢迎阅读本书，这是第一本彻底描述构建一个多用途的、稳定的、可持续的，支持商业智能的数据仓库建模技术的书。这一章介绍BI及数据仓库的目标，解释他们如何组合成一个整体的企业信息工厂体系结构，讨论数据仓库建设的迭代性，论证数据仓库数据模型的重要性，以及采用这种数据模型形式的理由。我们讨论这种模型形式为什么应该基于关系设计技术，阐明是为了满足最小冗余，最大稳定性和可维护性的需要。这一章的另一节列出了可维护的数据仓库环境的特点。最后讨论这种建模方法对最终交付数据集市的影响。这一章，让读者理解后续章节的基本原理，后续章节会描

4、述创建数据仓库模型的细节。 Chapter 1 Introduction CHAPTEWelcome to the first book that thoroughly describes the data modeling techniques used in constructing a multipurpose, stable, and sustainable data warehouse used to support business intelligence (BI). This chapter introduces the data warehouse by describing

5、 the objectives of BI and the data warehouse and by explaining how these fit into the overall Corporate Information Factory (CIF) architecture. It discusses the iterative nature of the data warehouse constructionand demonstrates the importance of the data warehouse data model and the justification f

6、or the type of data model format suggested in this book. We discuss why the format of the model should be based on relational design techniques, illustrating the need to maximize nonredundancy, stability, and maintainability. Another section of the chapter outlines the characteristics of a maintaina

7、ble data warehouse environment. The chapter ends with a discussion of the impact of this modeling approach on the ultimate delivery of the data marts. This chapter sets up the reader to understand the rationale behind the ensuing chapters, which describe in detail how to create the data warehouse da

8、ta model. 1.1商业智能概述商业智能，在数据仓库领域，指的是一个企业学习过去的行为与活动，理解组织的过去，确定组织的现状，预计或者改变将来会发生的事情的能力。BI的概念已经提出20年了，让我们简短的回顾过去令人兴奋的、不断创新的10年。Overview of Business IntelligenceBI, in the context of the data warehouse, is the ability of an enterprise to study past behaviors and actions in order to understand where the o

9、rganization has been, determine its current situation, and predict or change what will happen in the future. BI has been maturing for more than 20 years. Lets briefly go over the past decade of this fascinating and innovative history. 也许你熟悉技术采纳曲线，最早采用新技术的公司叫创新者，下一类叫作早期采纳者，然后有前半数成员、后半数成员，最后是落伍者。这个曲线是

10、传统的钟型曲线，在开始的时候成指数增长，在后半周期市场缓慢下降。新技术一旦被引进，往往价钱昂贵且不完善，而很难应用；经过一段时间，性价比可以接受。手机（蜂窝电话）就是一个很好的例子。曾经，只有革新者（医生和律师？）带着手机，又笨重又昂贵，信号不连续，经常丢失通话。现在，你只要花60美元，随处可以拥有一个手机，且服务非常的可靠。Youre probably familiar with the technology adoption curve. The first companies to adopt the new technology are called innovators. The n

11、ext category is known as the early adopters, then there are members of the early majority, members of the late majority, and finally the laggards. The curve is a traditional bell curve, with exponential growth in the beginning and a slowdown in market growth occurring during the late majority period