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内容简介
本书虽然是《商业智能深入浅出—Cognos，Informatica技术与应用》一书的修订版，但在结合各方面的反馈意见之后，对内容上做了很多调整，力求、。同时书中将商业智能和大数据有机地结合起来，增加了一些相应的章节和案例，扩充了知识点，几乎涵盖了商业智能领域的所有知识。本书并不推崇细节性的理论知识讲述，因为每一部分理论都可以写成一本书。本书主要针对如何解决项目中所遇到的问题，以及商业智能项目开发的一般流程。本书还力图帮助初学者快速进入到项目之中，所以本书对他们来说具有极高的参考价值。
本书内容可以分成如下几个部分。
理论篇：主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。
项目篇：主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库系统应用实例、大数据架构与实践、电力行业和金融行业的商业智能案例等内容。
工具篇：详细介绍两大商业智能工具Cognos与Informatica的理论知识和使用方法。
实践篇：包括Cognos报表的开发、部署和实践等内容。
本书还附赠了部分源代码和一些有价值的文档模板。
目录
前言
致谢
理 论 篇
第1章 商业智能简介
1.1 商业智能概述
1.1.1 商业智能的定义
1.1.2 商业智能的作用
1.1.3 商业智能的处理过程
1.1.4 商业智能的功能
1.1.5 商业智能的发展趋势
1.2 关于商业智能的核心技术
1.2.1 数据仓库
1.2.2 数据挖掘和分析
1.2.3 ETL处理技术
1.2.4 联机分析处理（OLAP）技术
1.2.5 可视化分析
1.2.6 大数据技术
1.2.7 商业智能元数据管理
1.3 商业智能的实施方法和步骤
1.3.1 商业智能的实施方法
1.3.2 商业智能的实施步骤
1.4 商业智能项目成功的关键
1.5 商业智能项目的组织机构
1.6 本章小结
第2章 数据仓库的理论知识
2.1 数据仓库概述
2.1.1 数据仓库产生的背景
2.1.2 数据仓库定义
2.1.3 数据仓库和商业智能之间的关系
2.2 数据仓库的特点
2.2.1 面向主题
2.2.2 集成性
2.2.3 稳定性
2.2.4 反映历史变化
2.3 数据仓库的优势
2.4 数据仓库和数据库的区别
2.5 数据仓库开发过程介绍
2.5.1 规划分析阶段
2.5.2 设计实现阶段
2.5.3 使用维护阶段
2.6 数据仓库系统组成部分介绍
2.6.1 数据源分析
2.6.2 数据迁移
2.6.3 选择数据的存储结构
2.6.4 元数据
2.7 数据仓库模型设计介绍
2.7.1 概念模型
2.7.2 逻辑模型
2.7.3 物理模型
2.8 数据集市介绍
2.8.1 数据集市概述
2.8.2 数据集市和数据仓库的联系和区别
2.8.3 数据集市的目标分析
2.8.4 数据集市的技术特性
2.9 ODS介绍
2.9.1 ODS的概述
2.9.2 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别
2.9.3 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系
2.9.4 ODS系统的功能
2.9.5 ODS系统的架构
2.10 数据仓库实施详细步骤
2.10.1 需求分析
2.10.2 数据仓库的逻辑分析
2.10.3 设计ODS系统
2.10.4 数据仓库建模
2.10.5 数据集市建模
2.10.6 数据源分析
2.10.7 数据的获取与整合
2.10.8 应用分析
2.10.9 报表展现
2.11 在大数据环境下的数据仓库的建设
2.12 数据仓库建设路线图
2.13 数据仓库的作用
2.14 数据仓库的建设意义
2.15 本章小结
第3章 数据挖掘和分析理论知识
3.1 什么是数据挖掘
3.2 数据挖掘方法的几个步骤
3.3 数据挖掘常用算法
3.4 数据仓库和数据挖掘之间的关系
3.5 数据挖掘的主要过程
3.6 数据挖掘的主要应用——客户精准营销
3.6.1 客户精准营销背景
3.6.2 关于旅游行业的客户精准营销
3.6.3 关于银行业的客户精准营销
3.7 本章小结
第4章 商业智能ETL理论知识
4.1 ETL在数据仓库中的重要地位
4.2 ETL的一般过程
4.3 研究ETL的本质
4.4 ETL的体系结构
4.5 ETL的难点
4.6 主流的ETL工具
4.7 ETL的作用
4.8 详解ETL过程
4.8.1 数据抽取
4.8.2 数据清洗
4.8.3 数据转换
4.8.4 数据加载
4.8.5 ETL的日志
4.9 ETL优化
4.10 ETL设计规范要点
4.11 ETL的框架结构
4.12 ETL的实施策略
4.13 本章小结
第5章 商业智能联机分析处理理论简介
5.1 OLAP介绍
5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别
5.3 OLAP的实现方法
5.4 OLAP的基本目标和特点
5.5 建立OLAP的过程
5.6 OLAP与数据仓库的关系
5.7 OLAP系统的实施过程
5.8 OLAP模型的设计与实现
5.9 本章小结
第6章 数据可视化分析理论知识
6.1 什么是数据可视化分析<
摘要与插图
谁需要阅读本书简而言之，如果您是一直关注商业智能和大数据领域的开发人员、架构师、咨询顾问或者是相关专业的师生，无论是初学还是已有一定工作经验，这本书都适合您。
考虑到很多读者刚刚涉足这个领域，所以本书不会使用晦涩难懂的语言，并尽量用浅显易懂的方式去说明问题。在内容方面，本书几乎涵盖了商业智能的方方面面，包括一些架构的思想和工具的使用，更重要的是，本书包含了商业智能的规划思想和原理，也渗透了架构过程中的难点和解决方案。本书并不拘泥于细节部分，但是试图帮助读者深入理解商业智能的核心技术，包括相关的理论、规划思想和实际案例等。
希望本书能够带您进入到真正的数据世界中。在数据的海洋中自由地发挥，不断地创造价值。
本书涵盖的内容
本书涵盖的内容可以分成如下几个部分。
理论篇：主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。
项目篇：主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库系统应用实例、大数据架构与实践、电力行业和金融行业的商业智能案例等内容。
工具篇：详细介绍两大商业智能工具Cognos与Informatica的理论知识和使用方法。
实践篇：包括Cognos报表的开发、部署和实践。
本书附赠部分源代码和一些有价值的文档模板。
阅读背景
目前，很多企业引入了商业智能。商业智能已经成为了企业信息化的重要的解决方案和技术手段。从企业到金融机构，从电力行业到环保产业，商业智能正在引起一场商业分析和战略决策的革命。预计，很快就会有超过半数的企业使用商业智能技术去开拓和抢占市场了。
小时候曾经有一本书给我留下了深刻的印象，大概内容是教小学生如何写作文的，包括如何写议论文、记叙文、散文等。书中并没有很刻板地去阐述写作的步骤，而是通过主人公（小胖）的一个个小故事，把一些看似偶然，却又合理的情节，包括在公园、火车站、旅游景点等场景下，以对话的形式将写作的方法一一告诉读者，语言风趣幽默。身为读者的我读后有了相当大的收获，尽管已时隔几十年，仍然让我不能忘怀。本书的内容，虽然不能以故事情节或者对话的形式展现给大家，但是也力求不用晦涩难懂的语言去解释概念，而是用简单易懂的例子去说明问题，以求既能让初学者快速进入到商业智能的世界中，也可让专业人士在轻松阅读的过程中有所收益。