时间

内容

大纲

第几部分上

数据仓库和商业决策的关系

    描述当今商业领域BI和数据仓库的角色

    描述为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持

    决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术

    使用数据仓库技术的原因

    如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量

数据仓库的概念和术语

    通用的，被广泛接受的数据仓库定义

    独立和非独立的数据集市的不同，适用范围

    数据仓库开发的一些主要方法

    介绍一种常用的模型：螺旋模型方法。

设计，分析，和管理数据仓库项目

    解释开发和实现数据仓库的财政目的

    开发时间的控制

    概述数据仓库项目的关键任务

    讨论商业和用户需求的收集

    如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务

第几部分下

数据仓库建模

    讨论数据仓库环境下的数据结构

    定义商业模型

    定义维度模型

    定义物理模型

    介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型

构建数据仓库: 抽取数据简介

    构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述