数据架构与商业智能

本书是《商业智能深入浅出》一书的姊妹篇，数据架构、商业智能、数据治理和大数据技术是本书的核心。本书共13章，主要内容包括：企业架构总体规划、数据架构现状分析、数据架构目标规划、数据架构案例、大数据架构与实践，数据治理体系、商业智能架构理论、商业智能架构实践、商业智能—数据仓库架构和案例、商业智能—ODS数据架构和案例、商业智能—数据集市架构和案例等。本书的读者对象包括：公司管理者、IT架构咨询顾问、数据架构师、系统分析师、商业智能架构师以及相关技术爱好者。

这是一本深入探讨数据架构、商业智能、数据治理和大数据技术的综合性书籍。全书共13章，主要内容包括：企业架构总体规划、数据架构现状分析、数据架构目标规划、数据架构案例、大数据架构与实践，数据治理体系、商业智能架构理论、商业智能架构实践、商业智能—数据仓库架构和案例、商业智能—ODS数据架构和案例、商业智能—数据集市架构和案例等。 书中的数据架构现状分析方法和数据模型的分类与构建等章节，为读者提供了深入理解数据架构的方法和工具。这些章节详细介绍了如何通过现状调研、资料分析、高层领导访谈等方式，了解数据架构的现状，并在此基础上进行数据分类、数据分布及其存储、数据处理架构、数据管控等方面的描述，发现数据架构存在的问题，并提出改进的方向。同时，还讲解了如何通过概念模型、逻辑模型和物理模型，对数据进行分类和建模，为后续的数据分析和处理提供基础。 在目标数据架构规划要点章节中，作者阐述了数据架构的规划、设计、实施和验证等步骤，强调了数据架构的灵活性、可扩展性和高效性。同时，在数据质量管理的设计方法和流程章节中，作者详细介绍了数据质量管理的设计方法和流程，包括数据质量监测体系的建立、数据质量问题的