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零基礎快速掌握BI初級培訓

 

 

一 商業智能概述
1.1 BI產生的背景

1.2 商(shang)業智能的定(ding)義

1.3 商業智能體系架構

1.4 商業智能實質

1.5 商(shang)業智能實(shi)施方法論

1.6 商業(ye)智能意義

1.7 商業智能(neng)的功能(neng)

1.8 商業智能的發展趨勢(shi)

1.9 商業智能主要開發流程

1.10 商(shang)業智能主要的組(zu)織(zhi)機(ji)構

二 數據倉庫
2.1 商(shang)業智能(neng)和數據倉(cang)庫的(de)關系(xi)

2.2 數據倉(cang)庫的(de)定義(yi)

2.3 數據倉庫的特點

2.4 數據(ju)倉庫和(he)數據(ju)庫的區別(bie)

2.5 數據倉(cang)庫的基本架構

2.6 數據倉庫實(shi)施的詳(xiang)細步驟

2.7 如何(he)提高數據倉庫的性能

三 數據集市
3.1 數(shu)據集(ji)市的概(gai)念

3.2 數據集市產(chan)生的原因

3.3 數(shu)據集市和數(shu)據倉庫(ku)的區別

3.4 數據(ju)集市(shi)和數據(ju)倉(cang)庫(ku)的關(guan)系

四 ODS
4.1 ODS的定義

4.2 ODS建設的原(yuan)因

4.3 ODS的(de)特點

4.4 ODS系統建立之前，存在(zai)哪些問(wen)題？

4.5 ODS的(de)作用和(he)定(ding)位

4.6 數據倉(cang)庫和ODS之間的關系

4.7 ODS的實施價值

4.8 ODS和數據倉庫的區別

4.9 ODS 設計原則

4.10 介紹某銀行ODS系統建(jian)設背景(案例)

4.11 ODS系統(tong)的作(zuo)用(案例)

4.12 ODS項目建設原(yuan)因(案例)

4.13 ODS系統(tong)建設(she)的方法論(案例)

4.14 ODS數據模型設計思路(案(an)例)

4.15 ODS的關鍵問題(案例)

4.16 項目風險總結(案例)

五、商業智能建模
5.1 數據模型定義

5.2 模型的分類

5.3 模型建(jian)設(she)的原(yuan)因

5.4 數據(ju)庫建(jian)模理論知(zhi)識(shi)

5.5 數據倉庫建模(mo)流程

5.6 數(shu)(shu)據倉庫模(mo)型(xing)和數(shu)(shu)據集市模(mo)型(xing)設計介紹

5.7 數據集市概念模型(xing)－主題(ti)設(she)計

5.8 企業模型的意義

5.9 企業數據(ju)(ju)模型轉換到數據(ju)(ju)倉庫模型的步驟

5.10 數據(ju)模型在(zai)數據(ju)倉(cang)庫架構(gou)中所(suo)處(chu)的位置(zhi)

5.11 企業級概念數據建模目的(de)

5.12 企業級概(gai)念數據建模方法

5.13 企業級(ji)概念數據(ju)模型設計

5.14 數據主題(ti)域劃分

5.15 數據主題域(yu)詳細解釋(shi)

5.16 邏輯數據模型(xing)設計

5.17 完善邏輯模型設計

5.18 企業數據(ju)模(mo)型(xing)到數據(ju)倉庫模(mo)型(xing)設計

5.19 構建企(qi)業級數據倉庫五步(bu)法(fa)

5.20 項目模(mo)型實踐技巧

六 OLAP
6.1 OLAP的(de)概念

6.2 鉆取

6.3 旋轉

6.4 切片和切塊

6.5 度量

6.6 ROLAP

6.7 MOLAP

6.8 HOLAP

6.9 OLAP系統(tong)與OLTP系統(tong)的(de)區(qu)別

6.10 OLAP的實現方法

七 聯機分析處理 ETL
7.1 ETL在(zai)數據倉庫中的重要地位

7.2 ETL的一般(ban)過程

7.3 研究ETL的本質

7.4 詳解ETL過程(cheng)

7.5 ETL邏輯(ji)模塊劃分(fen)

7.6 ETL常見錯誤

7.7 ETL數(shu)據加載(zai)

7.8 ETL運維基礎知識

7.9 ETL海量數(shu)據的處(chu)理

7.10 使用ETL產(chan)品(pin)和手工開發的比較

7.11 ETL的過程

7.12 ETL的(de)設計

7.13 ETL執行時的(de)異(yi)常處(chu)理

八 商業智能數據架構方法論和經典案例
8.1 某商(shang)業銀行(xing)BI系統信息化總體架構(gou)規劃

8.2 元數據管理

8.3 數據質量管理(li)

8.4 數(shu)據質量治理流程

8.5 數據(ju)質(zhi)量(liang)管理案例

8.6 數據標準(zhun)管理

8.7 數據(ju)標準——實施方法

8.8 主數據管理

8.9 數據安全管理

8.10 系統信息(xi)化(hua)總體架(jia)構(gou)規(gui)劃步驟(zou)方(fang)法論

8.11 對(dui)現狀的分(fen)析

8.12 高階需求(qiu)分析(xi)

8.13 總體架構規劃

8.14 數據架構

8.15 現(xian)狀調研分析工(gong)作方法

8.16 如何進行(xing)數據分類

8.17 數據質量(liang)分析

8.18 數據標(biao)準問(wen)題

8.19 數據(ju)生命周期改進(jin)意(yi)見

8.20 規劃設計原則

8.21 數據分布

8.22 數據分(fen)布參(can)考架(jia)構

8.23 數據管理

8.24 元數(shu)據(ju)管理

8.25 數據質(zhi)量管理

8.26 數據安全(quan)管理

8.27 名詞解釋