Корпоративные
хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Т.1
Эрик Спирли
Содержание
Глава 1. Информационная технология и концепция хранилищ данных
1.1. Введение
1.2. Краткая история информационных технологий
1.2.1. Информационные "бункеры" организаций
1.3. Что такое хранилище данных
1.4. Навстречу требованиям бизнеса
1.5. Корпоративная модель данных
1.6. Схема методологии: замысел, пилотный проект, изготовление
системы
1.6.1. Спиральная модель процесса разработки
1.6.2. Методология быстрой разработки приложений
1.7. Архитектура хранилища данных
1.8. Доступ потребителей к информации
Вопросы
Упражнения
Глава 2. Увязка бизнеса и ИТ через хранилища данных
2.1. Введение
2.2. Наставление по разработке
2.3. Реинжиниринг бизнес - процессов
2.4. Увязка бизнеса и ИТ
2.4.1. Позиционная оценка
2.4.2. Позиция, касающаяся потенциальных возможностей
2.4.3. Ситуационная оценка
2.4.4. Оценка цепочки ценности
2.5. Гибкое ИТ - подразделение
2.6. Открытые системы
2.7. Критерий перехода к открытым системам и хранилищам данных
2.8. Управление ИТ - обслуживанием
Вопросы
Упражнения
Глава 3. Планирование и построение хранилища данных
3.1. Введение
3.2. Анализ потребностей бизнеса
3.3. Оценка готовности ИТ - подразделения
3.4. Выбор проекта
3.5. Концептуальная архитектура хранилища
3.6. Логическая архитектура хранилища
3.7. Физическая архитектура хранилища
3.8. Архитектура данных
3.9. Реализация
Вопросы
Упражнения
Глава 4. Предметная область и рамки проекта
4.1. Введение
4.2. Выявление деловых требований: интервью с руководителями
4.3. Определение функциональных требований: JAD - совещание
4.4. Определение рамок проекта
4.5. Планирование
4.5.1. Определение проекта
4.5.2. Планирование проекта
4.5.3. Управление проектом
4.6. Состав и специализация проектной бригады
Вопросы
Упражнения
Глава 5. Моделирование данных
5.1. Введение
5.1.1. Сущности
5.2. Корпоративная модель данных
5.2.1. Корпоративная модель данных: принцип разумной достаточности
5.3. Анализ схемы типа "звезда": создание размерностной
модели
5.3.1. Методы разработки модели
5.3.2. Уровень детализации
5.3.3. Время
5.3.4. События
5.4. Разработка размерностной модели
5.5. Схема типа "снежинка"
5.6. Физическое моделирование
5.7. "Десять заповедей" построения размерностей модели
данных
5.8. Две грани пирамиды: ER - модель и схема типа "звезда"
Вопросы
Упражнения
Глава 6. Репозиторий метаданных
6.1. Введение: что такое метаданные
6.2. Модель использования метаданных
6.2.1. Проектные метаданные
6.2.2. Активные рабочие метаданные
6.2.3. Пассивные рабочие метаданные
6.3. Размерностная модель метаданных
6.3.1. Метаданные, описывающие действия над данными
6.3.2. Метаданные, описывающие местоположение ресурсов системы
хранилища данных
6.3.3. Метаданные, описывающие сущности
6.3.4. Метаданные, описывающие взаимодействие людей с хранилищем
данных
6.3.5. Метаданные, описывающие движущие силы проекта хранилища
данных
6.3.6. Метаданные, описывающие временные аспекты функционирования
хранилища данных
6.3.7. Сбор и сопровождение метаданных
6.3.8. Создание начальных метаданных
6.3.9. Большие хранилища, или метаданные многопредметных областей
6.4. Справочник пользователя информации
Вопросы
Упражнения
Глава 7. Повышение качества информации в хранилищах данных
7.1. Введение
7.2. Значение качества информации для успеха организации
7.3. Трудности на пути получения качественных данных
7.4. Методы оценки выгод, получаемых за счет обеспечения высокого
качества данных
7.5. За какое качество мы должны бороться
7.6. Методы оценки данных
7.7. Программные средства оценки качества данных
7.8. Оценка данных, или аудит
Вопросы
Упражнения
Глава 8. Концептуальная и логическая архитектура хранилища данных
8.1. Введение
8.2. Почему принципы так важны
8.3. Метапринципы: принципы о принципах
8.4. Архитектурные принципы
8.4.1. Общие принципы
8.4.2. Принципы построения данных
8.4.3. Принципы построения запросов
8.4.4. Принципы построения рабочих хранилищ
8.4.5. Принципы построения метаданных
8.4.6. Принципы масштабируемости
8.4.7. Принципы управления хранилищем
8.4.8. Архитектурные принципы и концепция Захмана
8.4.9. Резюме
8.5. Концептуальные модели
8.5.1. Неуправляемое развитие СППР
8.5.2. Виртуальное хранилище данных
8.5.3. Семантическая интеграция предметных областей
8.5.4. Управление запросами к предметным областям
8.5.5. Монолитное хранилище
8.5.6. Стандартный архив данных
8.6. Выбор архитектуры
8.6.1. Неуправляемое развитие СППР
8.6.2. Виртуальное хранилище данных
8.6.3. Семантическая интеграция предметных областей
8.6.4. Управление запросами к предметным областям
8.6.5. Монолитное хранилище
8.6.6. Стандартный архив данных
8.7. Логические модели
Вопросы
Упражнения
Глава 9. Физическая архитектура хранилища данных
9.1. Введение
9.2. Физическая память
9.3. Базы данных
9.4. Аппаратное обеспечение сервера баз данных
9.5. Операционные системы
9.5.1. Производительность
9.5.2. Устойчивость
9.5.3. Интеграция
9.5.4. Безопасность
9.5.5. Управляемость
9.6. Сервер запросов и сервер приложений
9.7. Сети и средства взаимодействия
9.8. Программное обеспечение промежуточного уровня
9.8.1. Пакет Usage Tracker
9.8.2. Пакет Platinum Repository
9.8.3. Мониторы обработки транзакций
9.8.4. Выбор ПО промежуточного уровня
9.9. Рабочие станции специалистов в области инженерных знаний
9.10. Развертывание архитектуры
Вопросы
Упражнения
Глава 10. Преобразование данных
10.1. Введение
10.2. Планирование
10.3. Методы извлечения и перемещения данных
10.4. Преобразование данных
10.5. Загрузка данных
Вопросы
Упражнения
Глава 11. Доступ к данным
11.1. Введение
11.2. Выбор средств доступа к данным
11.2.1. Типы потребителей информации
11.2.2. Все эти OLAP, MOLAP, ROLAP
11.2.3. Критерий выбора поставщика
11.3. Распределение информации
11.4. Доступ с помощью Web
11.5. Электронные таблицы
11.6. Средства визуализации
11.7. Средства создания запросов
11.7.1. Технические функции
11.7.2. Функции управления запросами
11.7.3. Функции представления данных
11.7.4. Функции интерфейса
11.8. Программные средства СППР
11.8.1. Управление запросами
11.9. Знакомство с методами добычи данных
Вопросы
Упражнения
Глава 12. Добыча данных
12.1. Введение
12.2. Подготовка данных
12.3. Нейронные сети
12.4. Генетический алгоритм
12.5. Кластеризация и классификация
12.6. Деревья решений
12.7. Статистические методы
12.7.1. Регрессионная модель
12.7.2. Дискриминантный анализ
12.8. Программные продукты, реализующие методы добычи данных
12.9. Пример ПО добычи данных
Вопросы
Упражнения
Для удобства отслеживания новых публикаций на сайте рекомендую
подписаться на рассылку или подписаться
на канал RSS.
|