数据仓库设计与实施：构建信息系统的金字塔解析

"本书深入探讨了数据仓库的结构设计与实施，旨在构建高效的信息系统金字塔。作者池太崴与其他合著者共同阐述了数据仓库的基本概念、技术原理和实际应用，为读者提供了一套完整的设计与开发流程。全书分为5章，涵盖了从元数据、多维数据结构到数据挖掘等多个关键领域，并通过实际案例分析，如支票信用认可网络系统、飞机制造公司的单源生产数据和汽车销售管理系统，展示了数据仓库在不同场景下的应用。此外，书中还详细讨论了数据仓库开发的策略，如跳跃式发展、多层次结构平台、质量保障以及团队管理等。书中包含丰富的SQL程序示例，解释了如何在Oracle9i和SQL Server分析服务器上进行数据仓库的设计与实施。本书适合信息技术、管理以及数据库专业的学生作为教材，同时也适用于信息系统研究与开发的专业人士作为参考读物。" 在数据仓库的设计与实施过程中，首先需要理解数据仓库的基本概念，它是一种用于支持决策制定的集成化、非易变的数据集合。数据仓库的主要特点是面向主题、集成性、时变性和不可更新性。书中强调了元数据的重要性，它是关于数据的数据，对于理解和管理数据仓库至关重要。多维数据结构，如星型、雪花型模型，是数据仓库中常见的数据组织形式，便于进行联机分析处理（OLAP）。数据挖掘则利用各种算法从大量数据中发现有价值的模式和知识。 数据仓库的生命周期通常包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、ETL（提取、转换、加载）过程、数据质量管理、系统测试和部署等阶段。书中通过具体案例展示了这些阶段的具体操作和注意事项。在设计策略上，跳跃式发展允许数据仓库项目逐步扩展，而多层次结构平台则提供了灵活的架构以适应不同的业务需求。 在实际应用中，数据仓库的开发需要考虑任务分配、资源管理、团队协作和必要的技能组合。质量保障是确保数据仓库可靠性和准确性的关键环节。SQL语言在数据仓库中的作用不言而喻，无论是概念设计还是物理设计，乃至ETL过程、数据分析和报表生成，SQL都是核心工具。 这本书是数据仓库设计与实施的宝贵参考资料，不仅提供了理论知识，还有实践经验，对于提升读者在数据仓库领域的专业能力具有极大的帮助。