適讀人群：數據架構人員程序員軟件工程師
數據架構師無疑是計算機技術領域金字塔最頂端的職位，技術門檻高，市場需求也旺盛，人纔缺口很大，成熟的數據架構師絕對是人纔市場上被瘋搶的緊俏人纔；而近年興起的商業智能技術，其相關人纔也是被廣大HR青睞的對象。本書兼顧瞭計算機技術領域當前最熱門的兩種技術，作者在一綫從業多年，給多個世界500強企業的IT係統做頂層設計，本書總結瞭作者這些年數據架構設計和商業智能實現的心得和技巧，特彆適閤那些希望提升自身價值的IT工作者和希望有更好就業前景的相關專業學生學習。

內容簡介

　　本書是《商業智能深入淺齣》一書的姊妹篇，數據架構、商業智能、數據治理和大數據技術是本書的核心。本書共13章，主要內容包括：企業架構總體規劃、數據架構現狀分析、數據架構目標規劃、數據架構案例、大數據架構與實踐，數據治理體係、商業智能架構理論、商業智能架構實踐、商業智能—數據倉庫架構和案例、商業智能—ODS數據架構和案例、商業智能—數據集市架構和案例等。
　　本書的讀者對象包括：公司管理者、IT架構谘詢顧問、數據架構師、係統分析師、商業智能架構師以及相關技術愛好者。

作者簡介

王飛，資深數據架構師、軟件工程師，曾為央行等多傢金融企業和國傢電網等多傢電力企業進行過IT架構規劃、數據庫架構設計、數據模型設計和數據庫開發等工作，積纍瞭豐富的項目經驗和理論知識。

前言
第1章企業架構總體規劃
1.1企業總體架構規劃基礎
1.1.1企業總體架構規劃概念
1.1.2企業戰略
1.1.3什麼是企業架構
1.2國內商業銀行戰略規劃和架構狀況剖析
1.3數據架構在銀行信息化建設中的重要性
小結
第2章數據架構現狀分析
2.1對數據架構現狀分析的工作方法
2.2對現狀的數據分類的原則和方法
2.2.1對數據分類的說明
2.2.2現狀數據的分類
2.3數據架構現狀分析
2.3.1數據分布現狀分析
2.3.2數據流轉現狀分析
2.3.3數據處理架構現狀總結
2.4數據治理現狀分析
2.4.1數據質量管理現狀分析
2.4.2數據生命周期管理
2.4.3數據標準管理
2.4.4元數據管理
2.5數據架構現狀要點分析總結
小結
第3章數據架構目標規劃
3.1數據架構理論體係概述
3.1.1數據架構的工作方法和指導原則
3.1.2針對數據架構現狀的總結
3.1.3需求要點
3.1.4數據架構的改進方嚮
3.2數據模型
3.2.1概念模型
3.2.2數據分類
3.2.3邏輯模型
3.2.4物理模型
3.3目標數據架構規劃
3.3.1目標數據架構的分析重點
3.3.2目標數據架構的分布和流轉
3.3.3對數據架構的驗證和總結
小結
第4章數據架構案例
4.1某金融行業數據架構的前期規劃
4.1.1理解數據架構在項目規劃中的地位
4.1.2項目總體規劃的幾個階段
4.1.3係統建設策略
4.1.4項目階段建設計劃
4.1.5預算及風險效益分析
4.1.6任務分析
4.2某金融行業數據架構的分布規劃
4.3某金融行業數據架構的流轉規劃
4.4某金融行業數據加工處理時序規劃
4.5某金融行業數據架構的糾錯更正需求
4.5.1數據架構糾錯更正的功能性需求
4.5.2非功能性需求
4.5.3在綫糾錯更正的指導原則
4.5.4數據查詢
4.6某金融行業數據架構優化
4.7某金融行業數據架構案例描述
4.7.1加載庫
4.7.2基礎數據
4.7.3主數據
4.7.4數據倉庫
4.7.5數據交換平颱
4.7.6産品加工流程
4.7.7數據架構實施規劃
4.7.8係統切換規劃案例
小結
第5章大數據架構與實踐
5.1大數據概述
5.1.1大數據的建設背景
5.1.2大數據麵臨的挑戰和機遇
5.1.3大數據的定義和特點
5.1.4大數據下的數據架構
5.1.5大數據分析平颱基礎框架
5.1.6大數據技術如何落地
5.2大數據相關技術概述
5.2.1相關生産廠商大數據技術簡介
5.2.2大數據與雲計算
5.2.3大數據和傳統商業智能分析
5.3大數據的應用情況
5.3.1大數據在金融行業的應用
5.3.2大數據在其他行業的應用
小結
第6章數據治理體係
6.1數據治理體係概述
6.1.1當前企業和商業銀行的總體現狀和麵臨的問題
6.1.2關於相關問題的解決辦法
6.1.3數據治理的概念
6.1.4數據治理體係框架
6.1.5數據治理建設的關鍵要素和成功手段
6.1.6數據治理建設的意義和必要性
6.2數據標準
6.2.1數據標準概況
6.2.2如何推進數據標準建設的實施
6.2.3數據標準項目總體規劃和設計
6.2.4數據標準項目總結
6.3數據質量管理
6.3.1數據質量管理概況
6.3.2數據質量管理的設計方法和流程
6.4元數據管理
6.4.1元數據管理概況
6.4.2元數據管理的設計方法和流程
6.5數據生命周期管理
6.5.1數據生命周期管理概況
6.5.2數據生命周期管理的設計方法和流程
小結
第7章商業智能架構理論
7.1商業智能概述
7.1.1商業智能的曆史
7.1.2商業智能的定義
7.1.3商業智能的功能介紹
7.1.4商業智能的發展趨勢
7.1.5商業智能的實施方法和步驟
7.1.6商業智能項目成功的關鍵
7.1.7關於商業智能的核心技術
7.2商業智能—數據倉庫理論概述
7.2.1數據倉庫的概念
7.2.2數據倉庫的特點
7.2.3數據倉庫和數據庫之間的區彆
7.3商業智能—數據集市理論概述
7.3.1數據集市簡介
7.3.2數據集市和數據倉庫的聯係和區彆
7.3.3數據集市的技術特性
7.4商業智能—ODS概述
7.4.1ODS簡介
7.4.2ODS係統與數據庫係統、數據倉庫係統的區彆
7.4.3基於ODS的即時OLAP應用
7.4.4ODS係統的功能
7.4.5ODS係統的架構
7.5商業智能—ETL概述
7.5.1ETL體係是商業智能核心的技術架構
7.5.2ETL的一般過程
7.5.3研究ETL的本質
7.5.4主流的ETL 工具
7.5.5ETL的作用
7.5.6詳解ETL過程
7.5.7ETL的日誌
7.5.8ETL設計規範要點
7.5.9ETL的框架結構
7.5.10ETL數據加載
7.6商業智能—OLAP概述
7.6.1OLAP係統與OLTP係統的區彆
7.6.2OLAP的實現方法
7.6.3OLAP的基本目標和特點
7.6.4建立OLAP的過程
7.6.5OLAP的實施過程
7.6.6OLAP模型的設計與實現
7.7傳統商業智能和未來商業智能的關係
小結
第8章商業智能架構實踐
8.1商業智能架構概述
8.1.1商業智能架構原則和典型應用
8.1.2商業智能具有的功能
8.1.3商業智能未來的發展趨勢和方嚮
8.1.4商業智能的傳統數據架構
8.2未來商業智能的架構
8.2.1旅遊行業分析型客戶關係管理的商業智能體係
8.2.2電信行業實時商業智能架構體係
小結
第9章商業智能—數據倉庫架構和案例
9.1數據倉庫概述
9.1.1數據倉庫的定義
9.1.2數據倉庫産生的背景和原因
9.1.3數據倉庫的特徵
9.1.4數據倉庫和商業智能之間的關係
9.1.5數據倉庫的優勢及麵臨的挑戰
9.1.6數據倉庫的技術特性
9.2數據倉庫設計
9.2.1數據倉庫建設方法
9.2.2數據倉庫設計原則
9.2.3數據倉庫架構規劃
9.2.4數據倉庫數據模型
9.2.5數據倉庫建設路綫圖
9.2.6關於數據倉庫係統的災難備份規劃
9.3商業銀行數據倉庫的建設規劃
9.3.1商業銀行數據倉庫建設概況和瓶頸
9.3.2商業銀行數據倉庫建設麵臨的問題和改進建議
9.3.3商業銀行數據倉庫建設思路及係統情況
9.3.4商業銀行數據倉庫建設啓示
9.4電力行業數據倉庫的建設規劃
9.4.1電力行業數據倉庫建設難點
9.4.2電力行業數據倉庫體係架構
9.4.3電力行業數據倉庫能力藍圖
9.4.4數據倉庫對電力業務發展的促進作用
9.4.5數據倉庫建設策略比較
9.4.6電力行業數據倉庫的數據架構設計
小結
第10章商業智能—ODS數據架構和案例
10.1ODS概述
10.1.1ODS的定義
10.1.2ODS的係統目標和業務目標
10.2關於ODS係統的數據架構
10.2.1某商業銀行ODS係統的數據架構規劃
10.2.2某商業銀行ODS係統案例
10.3ODS模型設計
10.3.1ODS邏輯模型設計
10.3.2ODS物理模型設計
小結
第11章商業智能—數據集市架構和案例
11.1數據集市概述
11.1.1數據集市概念
11.1.2關於數據集市的誤區
11.1.3關於數據集市的主要應用
11.2數據集市模型設計
11.3數據集市的架構模式
11.4某商業銀行的數據集市架構解決方案
小結
第12章金融行業數據架構案例和商業智能
12.1金融行業背景
12.2金融行業的數據架構
12.3金融行業某係統的數據架構案例
12.3.1傳統金融行業某係統的數據架構案例
12.3.2互聯網金融行業的數據架構
12.4金融行業的商業智能
12.4.1金融行業商業智能的背景和作用
12.4.2金融行業如何實施商業智能
12.4.3金融行業的業務流程和運營模式優化
小結
第13章電力行業數據架構和商業智能案例
13.1電力行業商業智能
13.2電力行業相關商業智能案例
13.3電力行業數據架構
小結
技術詞匯
參考文獻

前言/序言

本書是《商業智能深入淺齣》的姊妹版，數據架構、商業智能、數據治理和大數據技術是本書的核心。
　　為什麼本書將數據架構和商業智能放在一起？本書為什麼穿插著大數據和數據治理方麵的內容？傳統的商業智能係統是圍繞模型設計、數據采集、加工、聯機分析和報錶生成而設計的，目的是提高企業的運營效率，增強企業的競爭力和領導者的決策能力。而數據架構關注的是數據的分布、流轉和數據分類等內容，目的是通過對數據采集、加工、對外服務和數據模型的設計，提高數據處理和加工的效率，提升數據采集的靈活性。
　　如何建立一個靈活、鬆耦閤、高性能的數據架構規劃體係，是很多企業和金融機構必須重視的問題。經過多年的信息化實踐，很多企業和金融機構已經逐漸認識到，係統應該具備多渠道數據采集能力、曆史與趨勢分析能力。數據架構規劃在信息化過程中起著非常重要的作用，通過數據架構規劃可以推動企業信息化的進程，保證企業通過使用數據，提供更好的産品和服務，降低成本和控製風險，促進企業經營戰略的實現，提升企業的核心競爭力。
　　由於激烈的市場競爭和業務的快速發展，很多企業迫切需要改變運營模式，但是由於數據模型的不統一，數據分散，不能共享，嚴重製約瞭企業的發展，它們已經充分認識到數據是核心資産，正是這個原因IT人員需要瞭解數據架構方麵的知識。數據架構是基礎，而商業智能是在數據架構基礎之上建立起來的一種解決方案。它們是相輔相成、融匯貫通的，兩者之間有相通的地方，又有不同的分析視角和重點。
　　隨著數據采集範圍的不斷擴大，使得文檔、視頻等半結構化和非結構化的數據逐漸成為很多企業主要的數據源。我們可以這樣說，80%的數據可能都來自於非結構化數據。包括：圖像、音頻、微博、網帖、電子郵件等信息。特彆是對於商業銀行，坐擁大量非結構化數據卻未能更好地創造業務價值。對於商業銀行來說，大數據更是機遇，客戶在不斷地與銀行交易和交互過程中，會創造齣各種類型的數據，這也為商業銀行實時或者準實時的數據分析提供瞭便利，可以對客戶進行有針對性的營銷，所以，大數據技術也是本書的核心內容之一，穿插在各個章節當中。另外，為瞭提升數據架構各個層次的管控及其協作能力，也需要相關人員理解數據治理方麵的知識，所以本書也穿插著相關內容。
　　本書的亮點是什麼？本書試圖利用公式般的架構推導過程，以企業總體規劃為主綫，先從企業戰略、企業架構齣發，逐步細化到業務戰略、IT戰略、業務架構和IT架構，再細化到應用架構、數據架構、技術架構和數據治理的過程，如下圖所示。而商業智能可以看成是幫助用戶對自身業務經營做齣明智決策的解決方案之一，也可以看作是IT戰略的一部分。企業IT架構的目的是為所有的解決方案提供IT支持。最後利用數據架構的方法論講解關於商業智能的數據模型設計、數據的分布、流轉等內容。
　　這種公式般的推導過程，會讓讀者真正理解架構的核心思想和方法論，知其然，亦知其所以然，同時可以幫助讀者將書中的架構思路和方法應用到具體的項目當中去。
　　閱讀本書應該重點關注哪些內容？“亂花漸欲迷人眼”，我們不要拘泥於對具體概念的理解，而更應該看重對架構方法和思路的理解，例如，如何對某企業的數據架構現狀進行分析，分析的方法和思路是什麼；如何對該企業的目標數據架構進行規劃，規劃的重點和步驟是什麼；……。
　　為什麼寫這本書？與本書類似的書籍在國內圖書類市場中基本上是一個空白，但是數據架構師的職位在IT企業中卻越來越受到重視，齣現瞭“噴井”式的局麵，數據架構師的理論水平和項目經驗也需要達到一定的高度，他們需要掌握數據架構、商業智能、大數據和數據治理方麵的知識。
　　目前現狀是商業智能圖書不僅小眾，在某種程度上甚至可以說是一個珍稀品種。講解商業智能架構方麵知識的書籍更是少之又少，而本書除瞭講解企業架構、業務架構、數據架構等方麵的知識外，還講解瞭商業智能領域的架構知識，更是從企業整體規劃的角度去分析商業智能領域的應用，包括圍繞商業智能的數據架構等內容。
　　本書的讀者對象有哪些？本書的讀者定位為公司管理者、IT架構谘詢顧問、數據架構師、係統分析師、商業智能架構師以及有誌嚮涉足IT架構設計和谘詢顧問工作的人們，希望大傢都能從本書中獲益。
　　本書編寫曆時整整一年，其間經曆瞭喜悅、聒噪、痛苦和彷徨，心情是復雜的。如今，伴隨著本書最終成稿，復雜的心情煙消雲散，自己甚至還有一點成就感。在這裏要感謝幫助我完成此書的所有人。
　　感謝公司的同事，他們以各種方式為本書的編寫做齣瞭重要的貢獻，感謝他們的技術支持和幫助。
　　最後，也是最重要的，我要感謝母親（張麗華）、父親（王貴林），他們傾注瞭父母無盡的愛，感謝他們對我的培養和無微不至的照顧，同時對於本書的齣版給予瞭我不懈的支持，還要感謝嶽父（丁一賢）、嶽母（趙桂榮），書中同樣凝聚瞭他們的心血和付齣。感謝二叔（王玉奎），他的鼓勵激發瞭我寫作的熱情。感謝辛苦的妻子（丁玲玲）和心愛的女兒（王預萱）。他們是我最大的精神支柱，如果沒有他們的辛勞和付齣，我很難想象能完成這本書的創作。
　　雖然本人在編著過程中盡瞭最大努力，但是由於本人的水平和時間有限，本書可能存在不足之處，敬請廣大同行和讀者批評指正。

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