Cognos,Informatica技术与应用

前言
理论篇
  第1章  商业智能简介
    1.1  商业智能介绍
    1.1.1  商业智能在企业中的作用
    1.1.2  商业智能的功能
    1.2  商业智能的发展趋势
    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  学习商业智能之前的准备知识
    2.1  Oracle体系结构介绍
    2.2  Oracle优化理论
    2.2.1  外部优化原则
    2.2.2  SQL优化基本规则
    2.2.3  SQL使用规范
    2.2.4  索引使用规范
    2.2.5  临时表使用规范
    2.2.6  索引创建原则
    2.2.7  大数据量表的维护原则
    2.2.8  视图创建原则
    2.2.9  代码程序中使用索引的原则
    2.2.10  代码程序中的一些建议
    2.3  数据库建模理论知识
    2.3.1  数据库的数据模型
    2.3.2  数据库建模的一般流程
    2.4  本章小结
  第3章  商业智能数据仓库的理论知识
    3.1  数据仓库的定义
    3.2  数据仓库的特点
    3.2.1  面向主题
    3.2.2  集成性
    3.2.3  稳定性
    3.2.4  反映历史变化
    3.3  数据仓库和数据库的区别
    3.4  数据仓库开发过程介绍
    3.4.1  规划分析阶段
    3.4.2  设计实现阶段
    3.4.3  使用维护阶段
    3.5  数据仓库系统组成部分介绍
    3.5.1  数据源分析
    3.5.2  数据迁移
    3.5.3  选择数据的存储结构
    3.5.4  元数据
    3.6  数据仓库模型设计介绍
    3.6.1  概念模型
    3.6.2  逻辑模型
    3.6.3  物理模型
    3.7  数据集市介绍
    3.7.1  数据集市的定义
    3.7.2  数据集市的类型
    3.7.3  数据集市和数据仓库的区别
    3.7.4  数据集市和数据仓库的关系
    3.7.5  数据集市的目标分析
    3.8  数据仓库实施详细步骤
    3.8.1  需求分析
    3.8.2  数据仓库的逻辑分析
    3.8.3  设计ODS系统
    3.8.4  数据仓库建模
    3.8.5  数据集市建模
    3.8.6  数据源分析
    3.8.7  数据的获取与整合
    3.8.8  应用分析
    3.8.9  报表展现
    3.9  数据仓库的作用
    3.10  数据仓库的建设意义
    3.11  本章小结
  第4章  商业智能ETL简介
    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  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  ODS与数据仓库的结合
    6.1  ODS的概念
    6.2  ODS的特点
    6.3  ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别
    6.4  ODS的主要功能
    6.5  ODS的设计步骤
    6.6  基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系
    6.7  数据库系统—ODS系统的转化机制
    6.8  ODS系统的逻辑模型
    6.9  ODS系统的架构
    6.10  ODS系统的功能
    6.11  本章小结
  第7章  商业智能元数据简介
    7.1  元数据的定义
    7.2  元数据的重要性
    7.3  元数据的类型
    7.4  元数据的作用
    7.5  元数据的管理
    7.6  元数据包含的内容
    7.7  本章小结
项目篇
  第8章  商业智能项目需求的定义
    8.1  商业智能项目的启动
    8.2  商业智能项目的需求定义
    8.3  系统原型的建立
    8.4  验收和评审的内容
    8.5  本章小结
  第9章  商业智能项目模型的建立
    9.1  数据模型的设计原则
    9.2  企业模型的意义
    9.2.1  企业模型的定义
    9.2.2  建设企业模型的意义
    9.2.3  企业数据模型和其他模型之间的关系
    9.2.4  与企业数据模型相关的概念
    9.2.5  企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤
    9.3  概念模型的设计
    9.4  逻辑模型的设计
    9.4.1  ODS逻辑模型
    9.4.2  数据仓库逻辑模型
    9.4.3  数据集市逻辑模型
    9.5  物理模型的设计
    9.5.1  ODS  物理模型的设计
    9.5.2  数据仓库物理模型的设计
    9.5.3  数据集市物理模型的设计
    9.6  本章小结
  第10章  商业智能数据仓库系统应用实例
    10.1  定义数据仓库项目的生命周期
    10.2  数据仓库粒度的划分
    10.3  企业辅助决策分析系统的构建
    10.4  决策分析系统一般的部署方案和步骤
    10.4.1  提供系统安装软件的体系结构
    10.4.2  部署系统的数据库环境
    10.4.3  ETL环境的部署
    10.4.4  报表展示环境的部署
    10.5  本章小结
  第11章  商业智能项目规划和管理
    11.1  项目团队的组织结构
    11.2  项目角色划分及技能要求
    11.3  定义领导组的职责和主要任务
    11.4  如何定义商业智能项目的进度
    11.5  如何定义商业智能项目的过程
    11.6  本章小结
  第12章  数据抽取、转换和加载
    12.1  ETL的定义和总体架构
    12.2  定义ETL的流程
    12.3  ETL的加载方法
    12.3.1  以时间戳作为加载条件
    12.3.2  利用源表的日志信息对目标表进行数据加载
    12.3.3  通过全表对比的方式进行数据加载
    12.3.4  全表删除后再进行数据加载的方式
    12.4  利用ETL构建企业级数据仓库
    12.5  ETL的设计过程
    12.6  ETL的备份与恢复
    12.6.1  数据的备份
    12.6.2  数据备份存放的介质以及目录结构
    12.6.3  ETL程序的备份
    12.6.4  数据的恢复方案
    12.7  ETL  数据质量的改进
    12.7.1  ETL数据质量分析
    12.7.2  ETL数据质量改进的方法和目标
    12.7.3  推动ETL数据质量改进的方法
    12.8  ETL应用举例
    12.8.1  ETL分析需求
    12.8.2  ETL  数据源说明
    12.8.3  ODS  设计与抽取
    12.8.4  DW设计与抽取
    12.8.5  DM设计与抽取
    12.9  本章小结
  第13章  联机分析处理
    13.1  OLAP的概念
    13.2  OLAP的实施
    13.2.1  建立“维”的概念
    13.2.2  多维分析技术
    13.2.3  OLAP实施的一般过程
    13.3  OLAP的应用实例
    13.3.1  案例背景
    13.3.2  需求
    13.3.3  数据准备
    13.3.4  浏览分析数据
    13.4  OLAP系统设计的一般步骤
    13.5  本章小结
  第14章  应用举例
    14.1  项目工作计划的制订
    14.1.1  对项目背景与目的的描述
    14.1.2  确定项目需要交付的成果
    14.1.3  制定项目管理文档
    14.1.4  项目进度划分
    14.2  需求分析
    14.2.1  业务需求
    14.2.2  功能需求
    14.3  营销系统设计
    14.3.1  总体架构设计
    14.3.2  营销辅助决策系统的ETL架构设计
    14.3.3  营销辅助决策系统数据访问功能设计
    14.3.4  营销辅助决策系统展示方式设计
    14.3.5  营销辅助决策系统主题分析功能设计
    14.3.6  数据模型设计
    14.4  ETL数据抽取
    14.4.1  ETL物理设计
    14.4.2  从源数据库抽取到ODS数据缓冲区
    14.4.3  从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区
    14.4.4  从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库
    14.4.5  从数据仓库抽取到数据集市
    14.5  报表展示
    14.6  编写测试报告
    14.7  编写用户手册
    14.8  软件发布
    14.9  系统运行维护
    14.10  本章小结
工具篇
  第15章  Informatica  PowerCenter工具简介
    15.1  Informatica  PowerCenter介绍
    15.1.1  Informatica的特点
    15.1.2  Informatica的优势
    15.2  Informatica  PowerCenter工具概况
    15.3  Informatica  Servers引擎
    15.4  Administration  Console
    15.4.1  登录方式
    15.4.2  相关术语
    15.5  PowerCenter  Designer
    15.5.1  菜单
    15.5.2  工具栏
    15.5.3  导航
    15.5.4  工作区
    15.5.5  输出窗口
    15.6  Repository  Manager
    15.6.1  菜单
    15.6.2  工具栏
    15.6.3  导航
    15.6.4  工作区
    15.7  Workflow  Manager
    15.7.1  菜单
    15.7.2  工具栏
    15.7.3  导航
    15.7.4  工作区
    15.7.5  输出窗口
    15.8  Workflow  Monitor
    15.8.1  工具栏
    15.8.2  监控区
    15.8.3  属性
    15.9  本章小结
  第16章  Cognos工具简介
    16.1  Cognos介绍
    16.1.1  Cognos的历史
    16.1.2  Cognos的特点
    16.1.3  Cognos的现状
    16.2  Cognos工具浏览
    16.3  Cognos  Configuration
    16.4  Cognos  Connection
    16.4.1  菜单功能
    16.4.2  选项卡介绍
    16.4.3  工具栏的使用
    16.5  Query  Studio
    16.6  Analysis  Studio介绍
    16.6.1  Analysis  Studio的组成
    16.6.2  菜单功能
    16.7  Report  Studio介绍
    16.7.1  Report  Studio的组成
    16.7.2  菜单功能
    16.8  Event  Studio介绍
    16.8.1  Event介绍
    16.8.2  Task介绍
    16.9  Framework  Manager建模工具
    16.9.1  菜单介绍
    16.9.2  工作区
    16.10  Transformer介绍
    16.10.1  Data  Sources
    16.10.2  Dimension  Map
    16.10.3  Measures
    16.10.4  PowerCubes
    16.10.5  Customer  Views
    16.10.6  Signon
    16.11  Cognos  PowerPlay
    16.11.1  菜单介绍
    16.11.2  工具栏
    16.11.3  维度视图
    16.12  本章小结
实  践  篇
  第17章  Informatica的安装与快速入门
    17.1  Informatica  PowerCenter的安装方案
    17.1.1  安装前的准备
    17.1.2  服务器端安装
    17.1.3  客户端安装
    17.2  Informatica  PowerCenter工具的一般使用流程
    17.3  Informatica  PowerCenter快速入门
    17.3.1  前期准备
    17.3.2  定义源数据
    17.3.3  定义目标数据
    17.3.4  定义映射规则
    17.3.5  定义工作流
    17.3.6  启动工作流程
    17.4  本章小结
  第18章  Informatica实例
    18.1  缓慢变化维的概念
    18.2  缓慢变化维的实现方式
    18.2.1  覆盖方式
    18.2.2  全历史记录
    18.2.3  标记位方式
    18.2.4  时间戳方式
    18.2.5  记录最新记录和上一次历史
    18.3  本章小结
  第19章  Cognos安装与快速入门
    19.1  Cognos  8安装
    19.1.1  Cognos服务器安装
    19.1.2  Cognos  Framework安装
    19.1.3  Cognos  Transformer安装
    19.1.4  Cognos  语言包安装
    19.1.5  Cognos  PowerPlay安装
    19.2  Cognos入门前的准备工作
    19.2.1  创建Oracle数据库实例
    19.2.2  执行建表空间和创建数据库用户的脚本
    19.2.3  Cognos部署设置
    19.2.4  配置Cognos服务
    19.2.5  启动Cognos服务
    19.3  Cognos入门实例一
    19.3.1  使用Framework建模
    19.3.2  使用Report  Studio制作报表
    19.3.3  查看报表
    19.4  Cognos入门实例二
    19.4.1  使用Framework建模
    19.4.2  使用Transformer立方体多维建模
    19.4.3  使用Analysis  Studio制作多维报表
    19.4.4  查看报表
    19.5  本章小结
  第20章  Cognos实例
    20.1  Section报表的开发
    20.2  Conditional  Style报表的开发
    20.3  图表型报表的开发
    20.4  Drill-Through报表的开发
    20.5  本章小结
  第21章  Cognos的安全管理
    21.1  Cognos安全性介绍
    21.1.1  Cognos应用防火墙
    21.1.2  身份验证
    21.1.3  访问授权
    21.1.4  加密服务
    21.2  Cognos安全部署
    21.2.1  操作系统安全技术
    21.2.2  网络安全技术
    21.2.3  应用安全技术
    21.2.4  安全审计
    21.3  Cognos安全实践
    21.3.1  创建Cognos组、角色
    21.3.2  为组、角色添加用户成员
    21.3.3  在Framework中设置包的访问授权
    21.4  本章小结
  第22章  Cognos优化
    22.1  增加Cognos  8的内存以提高运行速度
    22.2  提高Cognos  8的数据库访问速度
    22.3  修改Cognos  8的reportservice.xml参数
    22.4  修改读取高速缓存的值以提高性能
    22.5  开启crosstab  caching提高cube的访问速度
    22.6  读取数据时启用多CPU处理
    22.7  减少cube数据的提交次数
    22.8  本章小结
技术词汇