商業(yè)智能深入淺出

內(nèi)容概要

本書包括：理論篇、項目篇、工具篇和實踐篇。其中，理論篇涵蓋了商業(yè)智能的大部分理論知識，包括進入商業(yè)智能領(lǐng)域之前所需要的基礎(chǔ)準備知識；項目篇根據(jù)實際項目和例子講解各個知識點，包括如何進行商業(yè)智能項目需求的定義，如何開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，如何實現(xiàn)ETL數(shù)據(jù)抽取和OLAP多維分析等方面的內(nèi)容；工具篇介紹了商業(yè)智能開發(fā)中最常見的ETL工具Informatica和報表展示工具Cognos；實踐篇是提供給項目設(shè)計人員和開發(fā)人員的練習資料。讀者完全可以按照書中的內(nèi)容一步步進行操作，這也是作者和讀者進行互動的一種方式。
本書最大的亮點在于根據(jù)實際的項目經(jīng)驗定義總結(jié)了商業(yè)智能設(shè)計、開發(fā)的一般流程和規(guī)范，是企業(yè)領(lǐng)導決策層和商業(yè)智能開發(fā)人士的寶貴參考資料。
 本書提供部分源代碼和一些有價值的文檔模板，讀者可以網(wǎng)卜免費下載。

作者簡介

　　王飛，原籍吉林省白山市，吉林大學碩士畢業(yè)，現(xiàn)任中國電力科學研究院中電普華信息技術(shù)有限公司高級工程師，從事多年的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計開發(fā)，數(shù)據(jù)模型設(shè)計、數(shù)據(jù)庫設(shè)計開發(fā)等工作，在項目中承擔最重要的角色，積累了豐富的項目經(jīng)驗和理論知識。
　　劉國峰，中國人民大學在職研究生，曾任職三星數(shù)據(jù)系統(tǒng)(中國)有限公司中國研發(fā)中心，現(xiàn)任中國電力科學研究院中電普華信息技術(shù)有限公司高級工程師，潛心研究數(shù)據(jù)倉庫理論多年，形成了自己對數(shù)據(jù)倉庫的獨特見解。

書籍目錄

前言
理 論 篇
　第1章 商業(yè)智能簡介
　　1.1 商業(yè)智能介紹
　　1.1.1 商業(yè)智能在企業(yè)中的作用
　　1.1.2 商業(yè)智能的功能
　　1.2 商業(yè)智能的發(fā)展趨勢
　　1.3 商業(yè)智能的實施方法和步驟
　　1.3.1 商業(yè)智能的實施方法
　　1.3.2 商業(yè)智能的實施步驟
　　1.4 商業(yè)智能項目成功的關(guān)鍵
　　1.5 商業(yè)智能項目的組織機構(gòu)
　　1.6 本章小結(jié)
　第2章 學習商業(yè)智能之前的準備知識
　　2.1 Oracle體系結(jié)構(gòu)介紹
　　2.2 Oracle優(yōu)化理論
　　2.2.1 外部優(yōu)化原則
　　2.2.2 SQL優(yōu)化基本規(guī)則
　　2.2.3 SQL使用規(guī)范
　　2.2.4 索引使用規(guī)范
　　2.2.5 臨時表使用規(guī)范
　　2.2.6 索引創(chuàng)建原則
　　2.2.7 大數(shù)據(jù)量表的維護原則
　　2.2.8 視圖創(chuàng)建原則
　　2.2.9 代碼程序中使用索引的原則
　　2.2.10 代碼程序中的一些建議
　　2.3 數(shù)據(jù)庫建模理論知識
　　2.3.1 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型
　　2.3.2 數(shù)據(jù)庫建模的一般流程
　　2.4 本章小結(jié)
　第3章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫的理論知識
　　3.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
　　3.2 數(shù)據(jù)倉庫的特點
　　3.2.1 面向主題
　　3.2.2 集成性
　　3.2.3 穩(wěn)定性
　　3.2.4 反映歷史變化
　　3.3 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
　　3.4 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程介紹
　　3.4.1 規(guī)劃分析階段
　　3.4.2 設(shè)計實現(xiàn)階段
　　3.4.3 使用維護階段
　　3.5 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)組成部分介紹
　　3.5.1 數(shù)據(jù)源分析
　　3.5.2 數(shù)據(jù)遷移
　　3.5.3 選擇數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)
　　3.5.4 元數(shù)據(jù)
　　3.6 數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計介紹
　　3.6.1 概念模型
　　3.6.2 邏輯模型
　　3.6.3 物理模型
　　3.7 數(shù)據(jù)集市介紹
　　3.7.1 數(shù)據(jù)集市的定義
　　3.7.2 數(shù)據(jù)集市的類型
　　3.7.3 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別
　　3.7.4 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
　　3.7.5 數(shù)據(jù)集市的目標分析
　　3.8 數(shù)據(jù)倉庫實施詳細步驟
　　3.8.1 需求分析
　　3.8.2 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯分析
　　3.8.3 設(shè)計ODS系統(tǒng)
　　3.8.4 數(shù)據(jù)倉庫建模
　　3.8.5 數(shù)據(jù)集市建模
　　3.8.6 數(shù)據(jù)源分析
　　3.8.7 數(shù)據(jù)的獲取與整合
　　3.8.8 應(yīng)用分析
　　3.8.9 報表展現(xiàn)
　　3.9 數(shù)據(jù)倉庫的作用
　　3.10 數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)意義
　　3.11 本章小結(jié)
　第4章 商業(yè)智能ETL簡介
　　4.1 ETL在數(shù)據(jù)倉庫中的重要地位
　　4.2 ETL的一般過程
　　4.3 研究ETL的本質(zhì)
　　4.4 ETL 的體系結(jié)構(gòu)
　　4.5 ETL的難點
　　4.6 主流的ETL 工具
　　4.7 ETL的作用
　　4.8 詳解ETL過程
　　4.8.1 數(shù)據(jù)抽取
　　4.8.2 數(shù)據(jù)清洗
　　4.8.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
　　4.8.4 數(shù)據(jù)加載
　　4.8.5 ETL的日志
　　4.9 ETL優(yōu)化
　　4.10 ETL設(shè)計規(guī)范要點
　　4.11 ETL的框架結(jié)構(gòu)
　　4.12 本章小結(jié)
　第5章 商業(yè)智能聯(lián)機分析處理理論簡介
　　5.1 OLAP介紹
　　5.2 OLAP系統(tǒng)與OLTP系統(tǒng)的區(qū)別
　　5.3 OLAP的實現(xiàn)方法
　　5.4 OLAP的基本目標和特點
　　5.5 建立OLAP的過程
　　5.6 OLAP與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
　　5.7 OLAP系統(tǒng)的實施過程
　　5.8 OLAP模型的設(shè)計與實現(xiàn)
　　5.9 本章小結(jié)
　第6章 ODS與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合
　　6.1 ODS的概念
　　6.2 ODS的特點
　　6.3 ODS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的區(qū)別
　　6.4 ODS的主要功能
　　6.5 ODS的設(shè)計步驟
　　6.6 基于ODS和基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP之間的關(guān)系
　　6.7 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)—ODS系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化機制
　　6.8 ODS系統(tǒng)的邏輯模型
　　6.9 ODS系統(tǒng)的架構(gòu)
　　6.10 ODS系統(tǒng)的功能
　　6.11 本章小結(jié)
　第7章 商業(yè)智能元數(shù)據(jù)簡介
　　7.1 元數(shù)據(jù)的定義
　　7.2 元數(shù)據(jù)的重要性
　　7.3 元數(shù)據(jù)的類型
　　7.4 元數(shù)據(jù)的作用
　　7.5 元數(shù)據(jù)的管理
　　7.6 元數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容
　　7.7 本章小結(jié)
項 目 篇
　第8章 商業(yè)智能項目需求的定義
　　8.1 商業(yè)智能項目的啟動
　　8.2 商業(yè)智能項目的需求定義
　　8.3 系統(tǒng)原型的建立
　　8.4 驗收和評審的內(nèi)容
　　8.5 本章小結(jié)
　第9章 商業(yè)智能項目模型的建立
　　9.1 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計原則
　　9.2 企業(yè)模型的意義
　　9.2.1 企業(yè)模型的定義
　　9.2.2 建設(shè)企業(yè)模型的意義
　　9.2.3 企業(yè)數(shù)據(jù)模型和其他模型之間的關(guān)系
　　9.2.4 與企業(yè)數(shù)據(jù)模型相關(guān)的概念
　　9.2.5 企業(yè)數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉庫模型的步驟
　　9.3 概念模型的設(shè)計
　　9.4 邏輯模型的設(shè)計
　　9.4.1 ODS邏輯模型
　　9.4.2 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型
　　9.4.3 數(shù)據(jù)集市邏輯模型
　　9.5 物理模型的設(shè)計
　　9.5.1 ODS 物理模型的設(shè)計
　　9.5.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的設(shè)計
　　9.5.3 數(shù)據(jù)集市物理模型的設(shè)計
　　9.6 本章小結(jié)
　第10章 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)用實例
　　10.1 定義數(shù)據(jù)倉庫項目的生命周期
　　10.2 數(shù)據(jù)倉庫粒度的劃分
　　10.3 企業(yè)輔助決策分析系統(tǒng)的構(gòu)建
　　10.4 決策分析系統(tǒng)一般的部署方案和步驟
　　10.4.1 提供系統(tǒng)安裝軟件的體系結(jié)構(gòu)
　　10.4.2 部署系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境
　　10.4.3 ETL環(huán)境的部署
　　10.4.4 報表展示環(huán)境的部署
　　10.5 本章小結(jié)
　第11章 商業(yè)智能項目規(guī)劃和管理
　　11.1 項目團隊的組織結(jié)構(gòu)
　　11.2 項目角色劃分及技能要求
　　11.3 定義領(lǐng)導組的職責和主要任務(wù)
　　11.4 如何定義商業(yè)智能項目的進度
　　11.5 如何定義商業(yè)智能項目的過程
　　11.6 本章小結(jié)
　第12章 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載
　　12.1 ETL的定義和總體架構(gòu)
　　12.2 定義ETL的流程
　　12.3 ETL的加載方法
　　12.3.1 以時間戳作為加載條件
　　12.3.2 利用源表的日志信息對目標表進行數(shù)據(jù)加載
　　12.3.3 通過全表對比的方式進行數(shù)據(jù)加載
　　12.3.4 全表刪除后再進行數(shù)據(jù)加載的方式
　　12.4 利用ETL構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫
　　12.5 ETL的設(shè)計過程
　　12.6 ETL的備份與恢復
　　12.6.1 數(shù)據(jù)的備份
　　12.6.2 數(shù)據(jù)備份存放的介質(zhì)以及目錄結(jié)構(gòu)
　　12.6.3 ETL程序的備份
　　12.6.4 數(shù)據(jù)的恢復方案
　　12.7 ETL 數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進
　　12.7.1 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
　　12.7.2 ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進的方法和目標
　　12.7.3 推動ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量改進的方法
　　12.8 ETL應(yīng)用舉例
　　12.8.1 ETL分析需求
　　12.8.2 ETL 數(shù)據(jù)源說明
　　12.8.3 ODS 設(shè)計與抽取
　　12.8.4 DW設(shè)計與抽取
　　12.8.5 DM設(shè)計與抽取
　　12.9 本章小結(jié)
　第13章 聯(lián)機分析處理
　　13.1 OLAP的概念
　　13.2 OLAP的實施
　　13.2.1 建立“維”的概念
　　13.2.2 多維分析技術(shù)
　　13.2.3 OLAP實施的一般過程
　　13.3 OLAP的應(yīng)用實例
　　13.3.1 案例背景
　　13.3.2 需求
　　13.3.3 數(shù)據(jù)準備
　　13.3.4 瀏覽分析數(shù)據(jù)
　　13.4 OLAP系統(tǒng)設(shè)計的一般步驟
　　13.5 本章小結(jié)
　第14章 應(yīng)用舉例
　　14.1 項目工作計劃的制訂
　　14.1.1 對項目背景與目的的描述
　　14.1.2 確定項目需要交付的成果
　　14.1.3 制定項目管理文檔
　　14.1.4 項目進度劃分
　　14.2 需求分析
　　14.2.1 業(yè)務(wù)需求
　　14.2.2 功能需求
　　14.3 營銷系統(tǒng)設(shè)計
　　14.3.1 總體架構(gòu)設(shè)計
　　14.3.2 營銷輔助決策系統(tǒng)的ETL架構(gòu)設(shè)計
　　14.3.3 營銷輔助決策系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問功能設(shè)計
　　14.3.4 營銷輔助決策系統(tǒng)展示方式設(shè)計
　　14.3.5 營銷輔助決策系統(tǒng)主題分析功能設(shè)計
　　14.3.6 數(shù)據(jù)模型設(shè)計
　　14.4 ETL數(shù)據(jù)抽取
　　14.4.1 ETL物理設(shè)計
　　14.4.2 從源數(shù)據(jù)庫抽取到ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)
　　14.4.3 從ODS數(shù)據(jù)緩沖區(qū)抽取到ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)
　　14.4.4 從ODS統(tǒng)一信息視圖區(qū)抽取到數(shù)據(jù)倉庫
　　14.4.5 從數(shù)據(jù)倉庫抽取到數(shù)據(jù)集市
　　14.5 報表展示
　　14.6 編寫測試報告
　　14.7 編寫用戶手冊
　　14.8 軟件發(fā)布
　　14.9 系統(tǒng)運行維護
　　14.10 本章小結(jié)
工 具 篇
　第15章 Informatica PowerCenter工具簡介
　　15.1 Informatica PowerCenter介紹
　　15.1.1 Informatica的特點
　　15.1.2 Informatica的優(yōu)勢
　　15.2 Informatica PowerCenter工具概況
　　15.3 Informatica Servers引擎
　　15.4 Administration Console
　　15.4.1 登錄方式
　　15.4.2 相關(guān)術(shù)語
　　15.5 PowerCenter Designer
　　15.5.1 菜單
　　15.5.2 工具欄
　　15.5.3 導航
　　15.5.4 工作區(qū)
　　15.5.5 輸出窗口
　　15.6 Repository Manager
　　15.6.1 菜單
　　15.6.2 工具欄
　　15.6.3 導航
　　15.6.4 工作區(qū)
　　15.7 Workflow Manager
　　15.7.1 菜單
　　15.7.2 工具欄
　　15.7.3 導航
　　15.7.4 工作區(qū)
　　15.7.5 輸出窗口
　　15.8 Workflow Monitor
　　15.8.1 工具欄
　　15.8.2 監(jiān)控區(qū)
　　15.8.3 屬性
　　15.9 本章小結(jié)
　第16章 Cognos工具簡介
　　16.1 Cognos介紹
　　16.1.1 Cognos的歷史
　　16.1.2 Cognos的特點
　　16.1.3 Cognos的現(xiàn)狀
　　16.2 Cognos工具瀏覽
　　16.3 Cognos Configuration
　　16.4 Cognos Connection
　　16.4.1 菜單功能
　　16.4.2 選項卡介紹
　　16.4.3 工具欄的使用
　　16.5 Query Studio
　　16.6 Analysis Studio介紹
　　16.6.1 Analysis Studio的組成
　　16.6.2 菜單功能
　　16.7 Report Studio介紹
　　16.7.1 Report Studio的組成
　　16.7.2 菜單功能
　　16.8 Event Studio介紹
　　16.8.1 Event介紹
　　16.8.2 Task介紹
　　16.9 Framework Manager建模工具
　　16.9.1 菜單介紹
　　16.9.2 工作區(qū)
　　16.10 Transformer介紹
　　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 菜單介紹
　　16.11.2 工具欄
　　16.11.3 維度視圖
　　16.12 本章小結(jié)
實 踐 篇
　第17章 Informatica的安裝與快速入門
　　17.1 Informatica PowerCenter的安裝方案
　　17.1.1 安裝前的準備
　　17.1.2 服務(wù)器端安裝
　　17.1.3 客戶端安裝
　　17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程
　　17.3 Informatica PowerCenter快速入門
　　17.3.1 前期準備
　　17.3.2 定義源數(shù)據(jù)
　　17.3.3 定義目標數(shù)據(jù)
　　17.3.4 定義映射規(guī)則
　　17.3.5 定義工作流
　　17.3.6 啟動工作流程
　　17.4 本章小結(jié)
　第18章 Informatica實例
　　18.1 緩慢變化維的概念
　　18.2 緩慢變化維的實現(xiàn)方式
　　18.2.1 覆蓋方式
　　18.2.2 全歷史記錄
　　18.2.3 標記位方式
　　18.2.4 時間戳方式
　　18.2.5 記錄最新記錄和上一次歷史
　　18.3 本章小結(jié)
　第19章 Cognos安裝與快速入門
　　19.1 Cognos 8安裝
　　19.1.1 Cognos服務(wù)器安裝
　　19.1.2 Cognos Framework安裝
　　19.1.3 Cognos Transformer安裝
　　19.1.4 Cognos 語言包安裝
　　19.1.5 Cognos PowerPlay安裝
　　19.2 Cognos入門前的準備工作
　　19.2.1 創(chuàng)建Oracle數(shù)據(jù)庫實例
　　19.2.2 執(zhí)行建表空間和創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶的腳本
　　19.2.3 Cognos部署設(shè)置
　　19.2.4 配置Cognos服務(wù)
　　19.2.5 啟動Cognos服務(wù)
　　19.3 Cognos入門實例一
　　19.3.1 使用Framework建模
　　19.3.2 使用Report Studio制作報表
　　19.3.3 查看報表
　　19.4 Cognos入門實例二
　　19.4.1 使用Framework建模
　　19.4.2 使用Transformer立方體多維建模
　　19.4.3 使用Analysis Studio制作多維報表
　　19.4.4 查看報表
　　19.5 本章小結(jié)
　第20章 Cognos實例
　　20.1 Section報表的開發(fā)
　　20.2 Conditional Style報表的開發(fā)
　　20.3 圖表型報表的開發(fā)
　　20.4 Drill-Through報表的開發(fā)
　　20.5 本章小結(jié)
　第21章 Cognos的安全管理
　　21.1 Cognos安全性介紹
　　21.1.1 Cognos應(yīng)用防火墻
　　21.1.2 身份驗證
　　21.1.3 訪問授權(quán)
　　21.1.4 加密服務(wù)
　　21.2 Cognos安全部署
　　21.2.1 操作系統(tǒng)安全技術(shù)
　　21.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)
　　21.2.3 應(yīng)用安全技術(shù)
　　21.2.4 安全審計
　　21.3 Cognos安全實踐
　　21.3.1 創(chuàng)建Cognos組、角色
　　21.3.2 為組、角色添加用戶成員
　　21.3.3 在Framework中設(shè)置包的訪問授權(quán)
　　21.4 本章小結(jié)
　第22章 Cognos優(yōu)化
　　22.1 增加Cognos 8的內(nèi)存以提高運行速度
　　22.2 提高Cognos 8的數(shù)據(jù)庫訪問速度
　　22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml參數(shù)
　　22.4 修改讀取高速緩存的值以提高性能
　　22.5 開啟crosstab caching提高cube的訪問速度
　　22.6 讀取數(shù)據(jù)時啟用多CPU處理
　　22.7 減少cube數(shù)據(jù)的提交次數(shù)
　　22.8 本章小結(jié)
技術(shù)詞匯

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：3.5.3 選擇數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一般都提供多種存儲結(jié)構(gòu)。所謂數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，是指數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)在計算機系統(tǒng)中的表示。設(shè)計人員根據(jù)實際的需求選擇合適的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，不同的存儲結(jié)構(gòu)有不同的實現(xiàn)方式，各有各的特點。對設(shè)計人員來說，考慮的主要因素包括以下3個方面：存儲的時間、存儲空間的利用率和數(shù)據(jù)維護的成本。一般在ODS數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)說明書中，需要詳細說明這些數(shù)據(jù)采用的存儲結(jié)構(gòu)，以及采用該存儲結(jié)構(gòu)的原因。3.5.4 元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)主要包括技術(shù)元數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。（1）技術(shù)元數(shù)據(jù)技術(shù)元數(shù)據(jù)是存儲關(guān)于商業(yè)智能系統(tǒng)技術(shù)細節(jié)的數(shù)據(jù)，是用于開發(fā)和管理商業(yè)智能系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)。它主要包括以下信息：商業(yè)智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的描述，包括對數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、抽取過程、數(shù)據(jù)加載策略以及對目標數(shù)據(jù)庫的定義等內(nèi)容；還包括數(shù)據(jù)倉庫使用的模式、視圖、維度、層次結(jié)構(gòu)、類別和屬性的定義，以及立方體的存儲模式等信息?？傊?，技術(shù)元數(shù)據(jù)提供給系統(tǒng)管理人員和數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員使用，管理人員需要了解操作環(huán)境到商業(yè)智能環(huán)境的映射關(guān)系（即ETL數(shù)據(jù)抽取的映射關(guān)系），數(shù)據(jù)的刷新規(guī)則，數(shù)據(jù)的安全性，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化和任務(wù)調(diào)度等內(nèi)容。數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員需要了解度量值和維度定義的算法。在實際商業(yè)智能開發(fā)過程中，業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)是相互關(guān)聯(lián)的，對元數(shù)據(jù)的深刻理解是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用和維護的基礎(chǔ)。（2）業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)角度描述了商業(yè)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，是介于使用者和真實系統(tǒng)之間的語義層，使得不懂計算機技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能夠“理解”商業(yè)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)使用業(yè)務(wù)名稱、定義、描述等信息表示數(shù)據(jù)倉庫中的各種屬性和概念。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要包括以下信息：用戶的業(yè)務(wù)術(shù)語和它們表達的數(shù)據(jù)模型信息、對象名稱及其屬性，數(shù)據(jù)的來源信息和數(shù)據(jù)訪問的規(guī)則信息，商業(yè)智能系統(tǒng)提供的各種分析方法以及報表展示的信息。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)倉庫管理人員和用戶更好地理解和使用數(shù)據(jù)倉庫，用戶通過查看業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)可以清晰地理解各指標的含義，指標的計算方法等信息。

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《商業(yè)智能深入淺出:Cognos,Informatica技術(shù)與應(yīng)用》編輯推薦：商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能項目規(guī)劃和管理、ODS與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合、商業(yè)智能元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）、聯(lián)機分析處理（OLAP）、Cognos的安裝部署和調(diào)優(yōu)、Informatica的安裝部署。

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