借助多年的实践经验，采用大量示例和易于理解的框架，W.H. Inmon和Daniel Linstedt准确解释了数据架构的重要意义，研究了如何使用它在已有系统中高效驾驭大数据。

探讨了大数据中经常被忽视的价值，研究了非重复型数据，并且阐述了为什么它的使用会带来显著的业务价值

展示了如何将文本信息转换成标准工具可以分析的形式

解释了如何使大数据适用于已有系统环境

介绍了大数据的出现所带来的新机遇

澄清了大数据中重复型数据和非重复型数据的不明确之处

数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault 内容简介

本书是数据仓库之父Inmon的新作，探讨数据的架构和如何在现有系统中有效地利用数据。本书的主题涵盖企业数据、大数据、数据仓库、Data Vault、业务系统和架构。主要内容包括：在分析和大数据之间建立关联，如何利用现有信息系统，如何导出重复型数据和非重复型数据，大数据以及使用大数据的商业价值，等等。

数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault 目录

第1章 企业数据

1.1 企业数据

1.1.1 企业的全体数据

1.1.2 非结构化数据的划分

1.1.3 业务相关性

1.1.4 大数据

1.1.5 分界线

1.1.6 大陆分水岭

1.1.7 企业数据全貌

1.2 数据基础设施

1.2.1 重复型数据的两种类型

1.2.2 重复型结构化数据

1.2.3 重复型大数据

1.2.4 两种基础设施

1.2.5 优化了什么

1.2.6 对比两种基础设施

1.3 分界线

1.3.1 企业数据分类

1.3.2 分界线

1.3.3 重复型非结构化数据

1.3.4 非重复型非结构化数据

1.3.5 不同的领域

1.4 企业数据统计图

1.5 企业数据分析

1.6 数据的生命周期——随时间推移理解数据

1.7 数据简史

1.7.1 纸带和穿孔卡片

1.7.2 磁带

1.7.3 磁盘存储器

1.7.4 数据库管理系统

1.7.5 耦合处理器

1.7.6 在线事务处理

1.7.7 数据仓库

1.7.8 并行数据管理

1.7.9 Data Vault

1.7.10 大数据

1.7.11 分界线

第2章 大数据

2.1 大数据简史

2.1.1 打个比方——占领制高点

2.1.2 占领制高点

2.1.3 IBM360带来的标准化

2.1.4 在线事务处理

2.1.5 Teradata的出现和大规模并行处理

2.1.6 随后到来的Hadoop和大数据

2.1.7 IBM和Hadoop

2.1.8 控制制高点

2.2 大数据是什么

2.2.1 另一种定义

2.2.2 大数据量

2.2.3 廉价存储器

2.2.4 罗马人口统计方法

2.2.5 非结构化数据

2.2.6 大数据中的数据

2.2.7 重复型数据中的语境

2.2.8 非重复型数据

2.2.9 非重复型数据中的语境

2.3 并行处理

2.4 非结构化数据

2.4.1 随处可见的文本信息

2.4.2 基于结构化数据的决策

2.4.3 业务价值定位

2.4.4 重复型和非重复型的非结构化信息

2.4.5 易于分析

2.4.6 语境化

2.4.7 一些语境化方法

2.4.8 MapReduce

2.4.9 手工分析

2.5 重复型非结构化数据的语境化

2.5.1 解析重复型非结构化数据

2.5.2 重组输出数据

2.6 文本消歧

2.6.1 从叙事到分析数据库

2.6.2 文本消歧的输入

2.6.3 映射

2.6.4 输入／输出

2.6.5 文档分片／指定值处理

2.6.6 文档预处理

2.6.7 电子邮件——一个特例

2.6.8 电子表格

2.6.9 报表反编译

2.7 分类法

2.7.1 数据模型和分类法

2.7.2 分类法的适用性

2.7.3 分类法是什么

2.7.4 多语言分类法

2.7.5 分类法与文本消歧的动态

2.7.6 分类法和文本消歧——不同的技术

2.7.7 分类法的不同类型

2.7.8 分类法——随时间推移不断维护

第3章 数据仓库

3.1 数据仓库简史

3.1.1 早期的应用程序

3.1.2 在线应用程序

3.1.3 抽取程序

3.1.4 4GL技术

3.1.5 个人电脑

3.1.6 电子表格

3.1.7 数据完整性

3.1.8 蛛网系统

3.1.9 维护积压

3.1.10 数据仓库

3.1.11 走向架构式环境

3.1.12 走向企业信息工厂

3.1.13 DW 2.0

3.2 集成的企业数据

3.2.1 数量众多的应用程序

3.2.2 放眼企业

3.2.3 多个分析师

3.2.4 ETL技术

3.2.5 集成的挑战

3.2.6 数据仓库的效益

3.2.7 粒度的视角

3.3 历史数据

3.4 数据集市

3.4.1 颗粒化的数据

3.4.2 关系数据库设计

3.4.3 数据集市

3.4.4 关键性能指标

3.4.5 维度模型

3.4.6 数据仓库和数据集市的整合

3.5 作业数据存储

3.5.1 集成数据的在线事务处理

3.5.2 作业数据存储

3.5.3 ODS和数据仓库

3.5.4 ODS分类

3.5.5 将外部数据更新到ODS

3.5.6 ODS／数据仓库接口

3.6 对数据仓库的误解

3.6.1 一种简单的数据仓库架构

3.6.2 在数据仓库中进行在线高性能事务处理

3.6.3 数据完整性

3.6.4 数据仓库工作负载

3.6.5 来自数据仓库的统计处理

3.6.6 统计处理的频率

3.6.7 探查仓库

第4章 Data Vault

4.1 Data Vault简介

4.1.1 Data Vault 2.0建模

4.1.2 Data Vault 2.0方法论定义

4.1.3 Data Vault 2.0架构

4.1.4 DataVault2.0实施

4.1.5 Data Vault 2.0商业效益

4.1.6 Data Vault 1.0

4.2 Data Vault建模介绍

4.2.1 Data Vault模型概念

4.2.2 Data Vault模型定义

4.2.3 Data Vault模型组件

4.2.4 DataVault和数据仓库

4.2.5 转换到Data Vault建模

4.2.6 数据重构

4.2.7 Data Vault建模的基本规则

4.2.8 为什么需要多对多链接结构

4.2.9 散列键代替顺序号

4.3 Data Vault架构介绍

4.3.1 Data Vault 2.0架构

4.3.2 如何将NoSQL适用于本架构

4.3.3 Data Vault 2.0架构的目标

4.3.4 Data Vault 2.0建模的目标

4.3.5 软硬业务规则

4.3.6 托管式SSBI与DV2架构

4.4 Data Vault方法论介绍

4.4.1 Data Vault 2.0方法论概述

4.4.2 CMMI和Data Vault 2.0方法论

4.4.3 CMMI与敏捷性的对比

4.4.4 项目管理实践和SDLC与CMMI和敏捷的对比

4.4.5 六西格玛和Data Vault 2.0方法论

4.4.6 全质量管理

4.5 Data Vault实施介绍

4.5.1 实施概述

4.5.2 模式的重要性

4.5.3 再造工程和大数据

4.5.4 虚拟化我们的数据集市

4.5.5 托管式自助服务BI

第5章 作业环境

5.1 作业环境——简史

5.1.1 计算机的商业应用

5.1.2 最初的应用程序

5.1.3 EdYourdon和结构化革命

5.1.4 系统开发生命周期

5.1.5 磁盘技术

5.1.6 进入数据库管理系统时代

5.1.7 响应时间和可用性

5.1.8 现代企业计算

5.2 标准工作单元

5.2.1 响应时间要素

5.2.2 沙漏的比喻

5.2.3 车道的比喻

5.2.4 你的车跑得跟前面的车一样快

5.2.5 标准工作单元

5.2.6 服务等级协议

5.3 面向结构化环境的数据建模

5.3.1 路线图的作用

5.3.2 只要粒度化的数据

5.3.3 实体关系图

5.3.4 数据项集

5.3.5 物理数据库设计

5.3.6 关联数据模型的不同层次

5.3.7 数据联动的示例

5.3.8 通用数据模型

5.3.9 作业数据模型和数据仓库数据模型

5.4 元数据

5.4.1 典型元数据

5.4.2 存储库

5.4.3 使用元数据

5.4.4 元数据用于分析

5.4.5 查看多个系统

5.4.6 数据谱系

5.4.7 比较已有系统和待建系统

5.5 结构化数据的数据治理

5.5.1 企业活动

5.5.2 数据治理的动机

5.5.3 修复数据

5.5.4 粒度化的详细数据

5.5.5 编制文档

5.5.6 数据主管岗位

第6章 数据架构

6.1 数据架构简史

6.2 大数据／已有系统的接口

6.2.1 大数据／已有系统的接口

6.2.2 重复型原始大数据／已有系统接口

6.2.3 基于异常的数据

6.2.4 非重复型原始大数据／已有系统接口

6.2.5 进入已有系统环境

6.2.6 “语境丰富”的大数据环境

6.2.7 将结构化数据／非结构化数据放在一起分析

6.3 数据仓库／作业环境接口

6.3.1 作业环境／数据仓库接口

6.3.2 经典的ETL接口

6.3.3 作业数据存储／ETL接口

6.3.4 集结区

6.3.5 变化数据的捕获

6.3.6 内联转换

6.3.7 ELT处理

6.4 数据架构——一种高层视角

6.4.1 一种高层视角

6.4.2 冗余

6.4.3 记录系统

6.4.4 不同的群体

第7章 重复型分析

7.1 重复型分析——必备基础

7.1.1 不同种类的分析

7.1.2 寻找模式

7.1.3 启发式处理

7.1.4 沙箱

7.1.5 标准概况

7.1.6 提炼、筛选

7.1.7 建立数据子集

7.1.8 筛选数据

7.1.9 重复型数据和语境

7.1.10 链接重复型记录

7.1.11 日志磁带记录

7.1.12 分析数据点

7.1.13 按时间的推移研究数据

7.2 分析重复型数据

7.2.1 日志数据

7.2.2 数据的主动／被动式索引

7.2.3 汇总／详细数据

7.2.4 大数据中的元数据

7.2.5 相互关联的数据

7.3 重复型分析

7.3.1 内部、外部数据

7.3.2 通用标识符

7.3.3 安全性

7.3.4 筛选、提炼

7.3.5 归档结果

7.3.6 指标

第8章 非重复型分析

8.1 非重复型数据

8.1.1 内联语境化

8.1.2 分类法／本体处理

8.1.3 自定义变量

8.1.4 同形异义消解

8.1.5 缩略语消解

8.1.6 否定分析

8.1.7 数字标注

8.1.8 日期标注

8.1.9 日期标准化

8.1.10 列表的处理

8.1.11 联想式词处理

8.1.12 停用词处理

8.1.13 提取单词词根

8.1.14 文档元数据

8.1.15 文档分类

8.1.16 相近度分析

8.1.17 文本ETL中功能的先后顺序

8.1.18 内部参照完整性

8.1.19 预处理、后处理

8.2 映射

8.3 分析非重复型数据

8.3.1 呼叫中心信息

8.3.2 医疗记录

第9章 作业分析1

第10章 作业分析2

第11章 个人分析

第12章 复合式的数据架构

词汇表

数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault 精彩文摘

1.2　数据基础设施

如果说数据管理和数据架构有什么秘诀可言的话，那就是从基础设施方面来理解数据。换言之，要理解数据管理和操作所依据的更宽泛的数据架构问题，就不能不去弄明白那些围绕数据的底层基础设施。因此，我们将花点时间来理解基础设施。

1.2.1　重复型数据的两种类型

要理解基础设施，一个很好的起点就是观察企业数据中重复型数据的两种类型。企业数据中的结构化部分存在重复型数据，非结构化中的大数据部分也存在重复型数据。对于重复型结构化数据来说，交易经常是重复型数据的一部分来源。这其中包括销售交易、按库存量单位的进货交易、库存补充交易、支付交易等。在结构化数据领域中，很多这样的交易数据都属于重复型结构化数据的范畴。

另一种重复型数据是非结构化大数据领域中的重复型数据。在非结构化大数据领域中，我们可能会接触到计量数据、模拟数据、生产数据、点击流数据等。

试想一下这两种类型的重复型数据是否相同。它们当然都是重复型的；不过它们之间的区别何在？图1.2.1（象征性地）展示了这两种类型的重复型数据。