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一 商業(yè)智能概述
1.1 BI產(chǎn)生的背景
1.2 商業(yè)智能的定義
1.3 商業(yè)智能體系架構(gòu)
1.4 商業(yè)智能實(shí)質(zhì)
1.5 商業(yè)智能實(shí)施方法論
1.6 商業(yè)智能意義
1.7 商業(yè)智能的功能
1.8 商業(yè)智能的發(fā)展趨勢(shì)
1.9 商業(yè)智能主要開(kāi)發(fā)流程
1.10 商業(yè)智能主要的組織機(jī)構(gòu)
二 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.1 商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義
2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別
2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)
2.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施的詳細(xì)步驟
2.7 如何提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能
三 數(shù)據(jù)集市
3.1 數(shù)據(jù)集市的概念
3.2 數(shù)據(jù)集市產(chǎn)生的原因
3.3 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別
3.4 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系
四 ODS
4.1 ODS的定義
4.2 ODS建設(shè)的原因
4.3 ODS的特點(diǎn)
4.4 ODS系統(tǒng)建立之前，存在哪些問(wèn)題？
4.5 ODS的作用和定位
4.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ODS之間的關(guān)系
4.7 ODS的實(shí)施價(jià)值
4.8 ODS和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別
4.9 ODS 設(shè)計(jì)原則
4.10 介紹某銀行ODS系統(tǒng)建設(shè)背景(案例)
4.11 ODS系統(tǒng)的作用(案例)
4.12 ODS項(xiàng)目建設(shè)原因(案例)
4.13 ODS系統(tǒng)建設(shè)的方法論(案例)
4.14 ODS數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)思路(案例)
4.15 ODS的關(guān)鍵問(wèn)題(案例)
4.16 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)總結(jié)(案例)
五、商業(yè)智能建模
5.1 數(shù)據(jù)模型定義
5.2 模型的分類(lèi)
5.3 模型建設(shè)的原因
5.4 數(shù)據(jù)庫(kù)建模理論知識(shí)
5.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模流程
5.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型和數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)介紹
5.7 數(shù)據(jù)集市概念模型－主題設(shè)計(jì)
5.8 企業(yè)模型的意義
5.9 企業(yè)數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的步驟
5.10 數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)中所處的位置
5.11 企業(yè)級(jí)概念數(shù)據(jù)建模目的
5.12 企業(yè)級(jí)概念數(shù)據(jù)建模方法
5.13 企業(yè)級(jí)概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
5.14 數(shù)據(jù)主題域劃分
5.15 數(shù)據(jù)主題域詳細(xì)解釋
5.16 邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
5.17 完善邏輯模型設(shè)計(jì)
5.18 企業(yè)數(shù)據(jù)模型到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)
5.19 構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)五步法
5.20 項(xiàng)目模型實(shí)踐技巧
六 OLAP
6.1 OLAP的概念
6.2 鉆取
6.3 旋轉(zhuǎn)
6.4 切片和切塊
6.5 度量
6.6 ROLAP
6.7 MOLAP
6.8 HOLAP
6.9 OLAP系統(tǒng)與OLTP系統(tǒng)的區(qū)別
6.10 OLAP的實(shí)現(xiàn)方法
七 聯(lián)機(jī)分析處理 ETL
7.1 ETL在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的重要地位
7.2 ETL的一般過(guò)程
7.3 研究ETL的本質(zhì)
7.4 詳解ETL過(guò)程
7.5 ETL邏輯模塊劃分
7.6 ETL常見(jiàn)錯(cuò)誤
7.7 ETL數(shù)據(jù)加載
7.8 ETL運(yùn)維基礎(chǔ)知識(shí)
7.9 ETL海量數(shù)據(jù)的處理
7.10 使用ETL產(chǎn)品和手工開(kāi)發(fā)的比較
7.11 ETL的過(guò)程
7.12 ETL的設(shè)計(jì)
7.13 ETL執(zhí)行時(shí)的異常處理
八 商業(yè)智能數(shù)據(jù)架構(gòu)方法論和經(jīng)典案例
8.1 某商業(yè)銀行BI系統(tǒng)信息化總體架構(gòu)規(guī)劃
8.2 元數(shù)據(jù)管理
8.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
8.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量治理流程
8.5 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理案例
8.6 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理
8.7 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)——實(shí)施方法
8.8 主數(shù)據(jù)管理
8.9 數(shù)據(jù)安全管理
8.10 系統(tǒng)信息化總體架構(gòu)規(guī)劃步驟方法論
8.11 對(duì)現(xiàn)狀的分析
8.12 高階需求分析
8.13 總體架構(gòu)規(guī)劃
8.14 數(shù)據(jù)架構(gòu)
8.15 現(xiàn)狀調(diào)研分析工作方法
8.16 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)
8.17 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
8.18 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題
8.19 數(shù)據(jù)生命周期改進(jìn)意見(jiàn)
8.20 規(guī)劃設(shè)計(jì)原則
8.21 數(shù)據(jù)分布
8.22 數(shù)據(jù)分布參考架構(gòu)
8.23 數(shù)據(jù)管理
8.24 元數(shù)據(jù)管理
8.25 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
8.26 數(shù)據(jù)安全管理
8.27 名詞解釋