KimballGroup的文章和DesignTip歸檔文件一直都是我們網(wǎng)站(www.kimballgroup.com)上瀏覽量最大的。回顧20年前Ralph最初于1995年發(fā)表的DBMS雜志文章，這些歸檔文件探究了超過250個(gè)主題，有時(shí)比我們的書籍或課程探究的程度還要深。
　　在《數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能寶典(第2版)成功設(shè)計(jì)、部署和維護(hù)DW/BI系統(tǒng)》中，我們以連貫的方式組織了所有這些文章。不過本書并不僅僅是過去的雜志文章和DesignTip一字不變的集合。我們已經(jīng)精簡了多余的內(nèi)容，確保所有文章都以一致詞匯來編寫，并且更新了許多圖片。本書中的文章都進(jìn)行了重新編輯和改進(jìn)。
　　經(jīng)過慎重的討論之后，我們決定更新整本書中的時(shí)間基準(zhǔn)以及內(nèi)容，以便提供2015的視角，而不是將舊日期或者過時(shí)的概念留在這些文章中。因此，2007年所寫的文章可能會(huì)在一個(gè)示例中使用2015年這一時(shí)間！當(dāng)出現(xiàn)涉及過去多少年的文章時(shí)，我們已經(jīng)將這些時(shí)間基準(zhǔn)更新為相對于2015年而言。例如，如果一篇2005年的文章最初描述“在過去5年之間”，那么該文章現(xiàn)在就會(huì)描述為“在過去15年之間”。在提及關(guān)于我們多年來的經(jīng)驗(yàn)、售出的圖書量、編寫的文章或者教過的學(xué)生時(shí)，這些也都被更新為2015年的描述。最后，我們偶爾會(huì)將像“調(diào)制解調(diào)器”這樣過時(shí)技術(shù)的引用變更為更加現(xiàn)代的技術(shù)，尤其是“互聯(lián)網(wǎng)”。我們相信，這些變更不會(huì)造成誤導(dǎo)或引起混淆，相反，它們會(huì)讓本書的閱讀體驗(yàn)變得更好。
　　本書讀者對象和目標(biāo)
　　本書的主要讀者是正在交付數(shù)據(jù)倉庫以便為商業(yè)智能提供支持的分析師、設(shè)計(jì)者、建模者或者管理者。本書中的文章描繪了DW/BI系統(tǒng)開發(fā)的整個(gè)生命周期，從最初的業(yè)務(wù)需求收集直到最后的部署。我們相信，這一系列文章會(huì)充當(dāng)DW/BI系統(tǒng)開發(fā)過程中出現(xiàn)的數(shù)以百計(jì)的問題和情況具有深度的極佳參考。
　　這些文章的范圍涵蓋了對于高度技術(shù)性重點(diǎn)的關(guān)注，在所有情況下，這些文章的基調(diào)都力求提供咨詢。在過去的20年中，這些文章在KimballGroup網(wǎng)站上每天都會(huì)被訪問數(shù)千次，因此我們確信它們是有用的。通過組織這些歸檔文件以及系統(tǒng)地編輯這些文章以便確保其一致性和相關(guān)性，為本書增加了重要價(jià)值。
　　內(nèi)容預(yù)覽
　　本書的內(nèi)容組織對于《數(shù)據(jù)倉庫生命周期工具箱(第二版)》(Wiley出版社于2008年出版)的讀者來說看起來會(huì)有些熟悉，因?yàn)槲覀兪歉鶕?jù)對應(yīng)于數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能(DW/BI)實(shí)現(xiàn)的主要里程碑的主題來組織這些文章的。鑒于“Kimball”一詞差不多就是維度建模的代名詞，所以不足為奇的是，本書的大部分內(nèi)容都會(huì)專注于該主題。
　　●第1章：讀本概覽。我們會(huì)以Ralph幾年前為DMReview雜志所寫的一系列文章作為本書的開始。這一系列文章以連貫內(nèi)聚的方式簡潔地封裝了Kimball方法，因此這些文章為本書提供了絕佳的概述，類似于克利夫筆記。
　　●第2章：深入研究之前。Ralph文章的長期讀者會(huì)發(fā)現(xiàn)，該章充滿了對于舊日的記憶，因?yàn)檫@些文章中的許多內(nèi)容都具有重要?dú)v史意義。有些讓人驚訝的是，盡管這些文章中的大多數(shù)都寫于20世紀(jì)90年代，但其內(nèi)容仍然具有相關(guān)性。
　　●第3章：項(xiàng)目/程序規(guī)劃。在了解了概述和歷史的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)之后，第3章會(huì)繼續(xù)推進(jìn)從而啟動(dòng)DW/BI程序和項(xiàng)目。我們會(huì)思考項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)和主辦干系人的職責(zé)，然后深入研究Kimball生命周期方法。
　　●第4章：需求定義。要在缺乏業(yè)務(wù)需求的情況下取得DW/BI的成功是很難的。該章將為有效獲得業(yè)務(wù)需求提供具體的建議。它強(qiáng)調(diào)了圍繞業(yè)務(wù)過程來組織需求調(diào)研結(jié)果的重要性，并且提供了就恰當(dāng)?shù)暮罄m(xù)步驟達(dá)成組織共識(shí)的策略建議。
　　●第5章：數(shù)據(jù)架構(gòu)。切實(shí)理解了業(yè)務(wù)需求之后，我們會(huì)將注意力轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)(第11章同樣也會(huì)繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù))。該章首先會(huì)論證維度建模的正確性。然后會(huì)描述企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)、探討敏捷開發(fā)方法以便支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫，為必不可少的集成和管理工作提供合理化機(jī)制，然后將Kimball架構(gòu)與企業(yè)信息工廠的中樞輻射模型作對比。
　　●第6章：維度建�；�礎(chǔ)。該章將介紹維度建模的基礎(chǔ)知識(shí)，首先探討事實(shí)與維度的區(qū)別，以及在數(shù)據(jù)倉庫中向下鉆取、橫向鉆取和處理時(shí)間的核心活動(dòng)。我們還會(huì)探究大家熟悉的關(guān)于維度模型的傳言。
　　●第7章：維度建模任務(wù)和職責(zé)。第6章涵蓋了圍繞維度建模的根本性“內(nèi)容和原因”，專注于“如何、誰和何時(shí)”。第7章描述了維度建模過程和任務(wù)，以便組織起一支有效的團(tuán)隊(duì)，不管是全新開始還是重新考慮已有模型。
　　●第8章：事實(shí)表核心概念。第8章的主題可以被描述為“僅僅著眼于事實(shí)”。我們首先會(huì)探討事實(shí)表的粒度性和三種基本類型，然后將我們的注意力轉(zhuǎn)向事實(shí)表鍵和退化維度。該章將以常用的事實(shí)表模式集錦作為結(jié)尾，其中包括空值、文本和稀疏填充的指標(biāo)，以及非常類似于維度屬性的事實(shí)。
　　●第9章：維度表核心概念。在第9章中我們會(huì)將注意力轉(zhuǎn)向維度表，從對代理鍵和無處不在的時(shí)間(或日期)維度的探討開始。然后將探究角色扮演、雜項(xiàng)和因果性維度模式，隨后將探討對于漸變維度的全面處理，其中包括四種新的高級(jí)維度類型。
　　●第10章：更多的維度模式和注意事項(xiàng)。第10章將用更豐富的維度表范圍來補(bǔ)充前一章的內(nèi)容。我們會(huì)描述星型模式和外支架，以及一節(jié)關(guān)于橋接的被大幅更新過的內(nèi)容，以便應(yīng)對多值維度屬性和不規(guī)則的多變層次結(jié)構(gòu)。我們會(huì)探討顧客維度中經(jīng)常會(huì)遇到的細(xì)微差別以及國際化問題。該章會(huì)以一系列案例研究作為結(jié)束，其中涵蓋了保險(xiǎn)、航程和網(wǎng)絡(luò)、人力資源、金融、電子商務(wù)、文本搜索以及零售。我們鼓勵(lì)每個(gè)人都仔細(xì)研讀這些描述，因?yàn)檫@些模式和推薦做法超出了行業(yè)或應(yīng)用程序邊界。
　　●第11章：后臺(tái)ETL和數(shù)據(jù)質(zhì)量。在第11章中，我們要將話題切換到設(shè)計(jì)目標(biāo)維度模型以便填充它。預(yù)先警告：這是篇幅很長的一章，正如根據(jù)該主題你可以預(yù)見到的一樣。本書在該章中提供了大量的新素材。我們首先會(huì)描述提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)數(shù)據(jù)所需的34個(gè)子系統(tǒng)，以及使用商業(yè)化ETL工具的優(yōu)缺點(diǎn)�；�于此，我們會(huì)深入研究數(shù)據(jù)質(zhì)量的注意事項(xiàng)，為構(gòu)建事實(shí)表和維度表提供具體指導(dǎo)，并且探討實(shí)時(shí)ETL的影響。
　　●第12章：技術(shù)架構(gòu)注意事項(xiàng)。直到第12章，我們才開始探討圍繞技術(shù)架構(gòu)的問題，首先會(huì)介紹面向服務(wù)架構(gòu)(serverorientedarchitecture，SOA)、主數(shù)據(jù)管理(masterdatamanagement，MDM)以及打包分析。關(guān)于大數(shù)據(jù)的新的一節(jié)內(nèi)容刊載了Ralph編寫的兩份重要白皮書。該章的最后幾節(jié)內(nèi)容會(huì)專注于展示服務(wù)器，其中包括聚合導(dǎo)航和在線分析處理(onlineanalyticalprocessing，OLAP)、用戶界面設(shè)計(jì)、元數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和安全性的作用。
　　●第13章：前臺(tái)商業(yè)智能應(yīng)用程序。在第13章中，我們開始介紹DW/BI系統(tǒng)的前臺(tái)，其中業(yè)務(wù)用戶會(huì)與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。我們描述了一個(gè)典型業(yè)務(wù)分析的生命周期，從歷史績效的審查開始，但并不會(huì)止步于此。之后我們會(huì)將注意力轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)化BI報(bào)告，然后深入探究數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測式分析。該章會(huì)以探究用于業(yè)務(wù)分析的SQL限制作為結(jié)束。
　　●第14章：維護(hù)和發(fā)展的注意事項(xiàng)。在倒數(shù)第2章中，我們?yōu)槌晒Σ渴餌W/BI系統(tǒng)以及保持其健康以便持續(xù)取得成功提供了建議。
　　●第15章：最后的思考。該章總結(jié)了來自每個(gè)KimballGroup原則的關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能的最終觀點(diǎn)。這些見解涵蓋了我們已經(jīng)獲得的最重要的來之不易的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，以及所能預(yù)見到的一些未來數(shù)據(jù)倉庫可能具有的特性。
　　導(dǎo)航標(biāo)識(shí)
　　鑒于《數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能寶典(第2版)成功設(shè)計(jì)、部署和維護(hù)DW/BI系統(tǒng)》中文章的廣度和深度，我們非常審慎地找出了20多篇文章作為“Kimball經(jīng)典”，因?yàn)樗鼈兒�蓋了非常有效的概念，我們和行業(yè)中的許多人在過去20年中反復(fù)地引用了這些文章。這些經(jīng)典的文章使用如下特殊圖標(biāo)作為區(qū)分：
　　我們期望大多數(shù)人以某種隨機(jī)的順序閱讀這些文章，而不是從前到后地閱讀本書。因此，我們特別強(qiáng)調(diào)此讀本的索引，因?yàn)槲覀兤谕�許多讀者會(huì)通過搜索特定技術(shù)或建模情形的索引來深入進(jìn)行探究。
　　術(shù)語說明
　　引以為榮的是，Ralph確立的詞匯表如此經(jīng)久不衰并且被廣泛采用，包括維度、事實(shí)、漸變維度、代理鍵、事實(shí)表粒度、非事實(shí)型事實(shí)表以及退化維度在內(nèi)的Kimball“特征詞”，在整個(gè)行業(yè)中已經(jīng)持續(xù)使用20多年了。不過盡管我們充滿了善意，但一些術(shù)語自其被引入以來已經(jīng)發(fā)生了變化。我們已經(jīng)以追溯的方式使用被廣泛采用的當(dāng)前術(shù)語替換了老的術(shù)語。
　　●人造鍵現(xiàn)在被稱為代理鍵。
　　●數(shù)據(jù)集市已經(jīng)被替換成業(yè)務(wù)過程維度模型、業(yè)務(wù)過程主題領(lǐng)域或者主題領(lǐng)域，這取決于上下文。
　　●數(shù)據(jù)暫存現(xiàn)在被稱為提取、轉(zhuǎn)換和加載。
　　●終端用戶應(yīng)用程序已經(jīng)被商業(yè)智能應(yīng)用程序所替代。
　　●幫助表現(xiàn)在被稱為橋接表。
　　由于大多數(shù)人都不會(huì)從頭到尾一頁不漏地閱讀本書，因此我們需要事先介紹一些常用的縮寫詞：
　　●DW/BI是端到端數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能系統(tǒng)的英文縮寫。這個(gè)縮寫對于簡約性來說很有用，不過它也明確地將數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能鏈接為一個(gè)共存體。最后，它反映出從數(shù)據(jù)倉庫本身作為終點(diǎn)到商業(yè)智能(BI)的重心轉(zhuǎn)換推動(dòng)我們所做的一切事情。畢竟，數(shù)據(jù)倉庫是所有形式BI的平臺(tái)。
　　●本書中的許多圖片都包含DD(degeneratedimension)、FK(foreignkey)和PK(primarykey)縮寫，它們分別代表退化維度、外鍵和主鍵。
　　●ETL的意思是提取、轉(zhuǎn)換和加載，這是獲取數(shù)據(jù)并且讓數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好暴露給BI工具的標(biāo)準(zhǔn)范式。
　　●ER(entity-relationship)指的是實(shí)體關(guān)系。我們會(huì)在探討第三范式(3NF)或者與維度數(shù)據(jù)模型相反的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型時(shí)頻繁使用ER。
　　●OLAP代表在線分析處理，通常用于將在多維數(shù)據(jù)庫或多維數(shù)據(jù)集中捕獲的維度模型與被稱為星型模式的關(guān)系型DBMS中的維度模型區(qū)分開來。這些關(guān)系型星型模式有時(shí)也被稱為ROLAP。
　　●SCD(slowlychangingdimension)是漸變維度的縮寫，指的是所確立的用于處理維度屬性變更的技術(shù)。