W.H.Inmon，数据仓库之父。他一直致力于数据库和数据仓库技术方面的研究，在数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理的管理方面撰写了49本著作，发表过1000多篇学术论文。他创建了世界上第一个ETL软件公司，最新成立的一个公司是ForestRim。rechnology公司，该公司致力于非结构化数据的存取并将其整合到结构化环境中。
　　Derek Strauss，Gavroshe公司的创始人.CEO和首席顾问。他拥有28年IT界从业经验和22年信息资源管理及商业智能／数据仓库领域的从业经验。
　　Genia Neushloss， Gavroshe公司的联合创始人和首席顾问。30多年来，她在保险业、金融业、制造业，采矿业及电信业都拥有相当深厚的管理及技术经验。

　　《DW2.0：下一代数据仓库的构架》是数据仓库和商业智能领域的又一部经典著作，讲述了整个生命周期各个环节的具体工作，从业务需求的视角，引导读者全面认识下一代数据仓库系统的构架。《DW2.0：下一代数据仓库的构架》包含了DW20详细的定义和描述，此外，书中对数据仓库的结构、内容及其前景进行了介绍。
　　《DW2.0：下一代数据仓库的构架》主要面向数据仓库的业务分析人员、信息构架师、系统开发人员、项目经理、数据仓库技术人员、数据库管理员、数据建模人员、数据管理员等。

　　这个行业很长时间以来就已经需要一个关于数据仓库的定义了，而DW2.o不仅仅提供了这个定义。
　　——Dan Meers 弗雷德马克公司企业构架副
　　这本新的著作通过引入生命周期管理、非结构化数据和新的整合元数据的方法，使DW2.0更清晰。
　　——Mar、Adams,富达投资公司共享服务主席

　　必须被改造为整合的能为企业所理解的信息。但是一旦企业数据成为现实，对于处理的所有新的看法将被开启。对于混合地包含非结构化的文本数据的需要：多年以来，决策都是仅仅在结构化的记录数据这一基础上做出的。虽然结构化的记录信息确实非常重要，但在企业环境中仍然存在其他的信息形式。有大量的信息以文本的、非结构化的形式存在。不幸的是，抽取出这些文本的信息并不是容易的。但幸运的是，文本ETL（抽取／转换／装载）出现了，并为各种组织提供了获取作为制定决策基础的文本信息的关键方法。。容量：如果技术世界停止了创新，一个像DW2.0这样复杂的世界就完全不可能出现了。但是技术的容量、技术工作的速度，以及使不同形式的技术可以互相联系起来的能力合起来创造了一个这样的技术氛围，其中容量是一个常见的制约。可以想象这样一个世界：所有的存储全部保存在磁带上（就像不久前一样），那么，绝大多数现在被认为是理所应当的处理类型完全是不可能产生的。·经济效应：除了容量的增长，技术的经济效应对客户也是非常有利的。如果顾客还必须像十年前那样为技术埋单，那么从金融学的角度看，DW2.0的数据仓库就完全地偏离了轨道。多亏了摩尔定律，很多年来技术的单位成本已经缩减了，最终达到客户层的可支付能力。这些就是过去几十年来技术世界的一些进化推动因素，并且这些推动因素促进了构架的演变，其集中体现就是DW2.0。
　　1.12数据仓库的商业影响
　　数据仓库对于商业的影响是非常大的。一些直接受到数据仓库出现的影响的领域包括：航空业的常旅客计划：常旅客计划拥有的最有价值的一项技术就是它们的中心数据仓库。
　　信用卡欺诈分析：每一个客户都在其过去的消费行为基础上产生一些消费记录。
　　这些记录是从数据仓库中生成的。当一个客户试图进行一个超过其记录范围的购买时，信用卡公司就会检查是否将要发生信用卡的欺诈性使用。
　　详细目录管理：数据仓库保存了详尽的存货记录、注意趋势及机会机遇。通过理解——在一定的细节层次上——一个组织所管理的货物的消费模式，公司可以同时了解供给过剩和供给不足的情况。
　　客户记录：那些想要“更好地了解他们的客户”的组织跟踪保留了他们的客户所展示的购买模式和注意力模式。这些详细的信息都被存储在数据仓库中。
　　数据仓库还通过许多其他的途径影响商业活动。简而言之，数据仓库成为了企业的存储器。没有数据仓库时，至多也就是有一个短期的企业存储器，而有了数据仓库就等于有了一个长期的、详细的企业存储器，并且可对该存储器以不同的方式加以利用。

出版者的话
译者序
前言
关于作者
第1章 数据仓库简史及第一代数据仓库
1.1 数据库管理系统
1.2 在线应用
1.3 个人电脑和4GL技术
1.4 蜘蛛网环境
1.5 企业角度的演化
1.6 数据仓库环境
1.7 什么是数据仓库
1.8 整合数据——一个痛苦的经历
1.9 数据的量
1.10 一种不同的开发方法
1.11 演变到DW2.0环境
1.12 数据仓库的商业影响
1.13 数据仓库环境的各种组件
1.13.1 ETL——抽取/转换/装载
1.13.2 ODS——操作数据存储
1.13.3 数据集市
1.13.4 探索仓库
1.14 数据仓库的演变——从企业的角度
1.15 关于数据仓库的其他观念
1.16 主动数据仓库
1.17 联合数据仓库方法
1.18 星状模式方法
1.19 数据集市数据仓库
1.20 建立一个“真正的”数据仓库
1.21 总结

第2章 DW2.0简介
2.1 DW2.0——一种新的范式
2.2 DW2.0——从企业的角度
2.3 数据的生命周期
2.4 设置不同区的原因
2.5 元数据
2.6 数据访问
2.7 结构化数据／非结构化数据
2.8 文本分析
2.9 “废话”
2.10 术语问题
2.11 特定文本／一般文本
2.12 元数据——一个主要组成部分
2.13 本地元数据
2.14 基础技术
2.15 不断变化的业务需求
2.16 DW2.0中的数据流
2.17 数据量
2.18 实用应用程序
2.19 DW2.0和参照完整性
2.20 DW2.0的报告
2.21 总结

第3章 DW2.0组成部分——关于不同区
3.1 交互区
3.2 整合区
3.3 近线区
3.4 归档区
3.5 非结构化处理
3.6 企业用户的观点
3.7 总结

第4章 DW2.0中的元数据
4.1 数据和分析的可复用性
4.2 DW2.0中的元数据
4.3 主动知识库／被动知识库
4.4 主动知识库
4.5 企业元数据
4.6 元数据和记录系统
4.7 分类
4.8 内部分类／外部分类
4.9 归档区元数据
4.10维护元数据
4.11举例说明如何使用元数据
4.12终端用户的观点
4.13总结

第5章 DW2.0技术基础设施的流动性
5.1 技术基础设施
5.2 快速的业务改变
5.3 环状改变
5.4 打破循环
5.5 缩短IT响应时间
5.6 语义暂态、语义常态数据
5.7 语义暂态数据
5.8 语义稳定的数据
5.9 混合语义稳定和不稳定数据
5.10 分离语义稳定和不稳定数据
5.11 减缓业务的改变
5.12 创建数据快照
5.13 历史记录
5.14 数据划分
5.15 终端用户的观点
5.16 总结

第6章 DW2.0的方法与途径
6.1 螺旋式方法——主要特点综述
6.2 七流法——总览
6.3 企业参考模型流
6.4 企业知识协调流
6.5 信息工厂开发流
6.6 数据归档定位流
6.7 数据纠正流（旧称数据清理流）
6.8 基础设施流
6.9 整体信息质量管理流
6.10 总结

第7章 统计处理和DW2.0
7.1 两种类型的处理
7.2 使用统计分析
7.3 比较的完整性
7.4 启发式分析
7.5 冻结的数据
7.6 探索型处理
7.7 分析频率
7.8 探索工具
7.9 探索型处理数据的来源
7.10 更新探索数据
7.11 基于项目的数据
7.12 数据集市和探索工具
7.13 数据回流
7.14 在内部使用探索数据
7.15 企业分析员的观点
7.16 总结

第8章 数据模型与DW2.0
8.1 智能路线图
8.2 数据模型和企业
8.3 整合范围
8.4 区别粒状型数据和概括型数据
8.5 数据模型的层次
8.6 数据模型和交互区
8.7 企业数据模型
8.8 模型转化
8.9 数据模型和非结构化数据
8.10 企业用户的观点
8.11 总结

第9章 监视DW2.0环境
9.1 监视DW2.0环境
9.2 事务监视
9.3 数据质量监视
9.4 数据仓库监视
9.5 事务监视——响应时间
9.6 高峰期处理
9.7 ETL数据质量监视
9.8 数据仓库监视工具
9.9 休眠数据
9.10 企业用户的观点
9.11 总结

第10章 DW2.0与安全
10.1 保护访问数据
10.2 加密技术
10.3 缺点
10.4 防火墙
10.5 使数据脱机
10.6 限制性加密
10.7 直接转储
10.8 数据仓库监视
10.9 检测攻击
10.10 近线区数据的安全
10.11 企业用户的观点
10.12 总结

第11章 时间相关数据
11.1 DW2.0中的所有数据——与时间相关
11.2 交互区中的时间相关性
11.3 DW2.0其他部分中的数据相关
11.4 整合区中的事务处理
11.5 离散数据
11.6 连续时间段数据
11.7 一个记录序列
11.8 非重叠记录集
11.9 开始和结束一个记录序列
11.10 数据的连续性
11.11 时间瓦解数据
11.12 归档区中的时间相关变量
11.13 企业用户的观点
11.14 总结

第12章 DW2.0的数据流
12.1 贯穿整个构架的数据流
12.2 进入交互区
12.3 ETL的角色
12.4 进入整合区的数据流
12.5 进入近线区的数据流
12.6 进入归档区的数据流
12.7 下降的数据访问概率
12.8 数据的异常流
12.9 企业用户的观点
12.10 总结

第13章 ETL处理与DW2.0
13.1 转换数据状态
13.2 ETL适用范围
13.3 应用数据到企业数据的转换
13.4 ETL工作模式
13.5 源和目标
13.6 ETL映射
13.7 状态转换——实例
13.8 更加复杂的转换
13.9 ETL与吞吐量
13.10 ETL与元数据
13.11 ETL与审核记录
13.12 ETL与数据质量
13.13 创建ETL
13.14 代码创建或参数驱动的ETL
13.15 ETL与丢弃
13.16 变化数据的捕获
13.17 ELT
13.18 企业用户的观点
13.19 总结

第14章 DW2.0与粒度管理器
14.1 粒度管理器
14.2 提高粒度级别
14.3 过滤数据
14.4 粒度管理器的功能
14.5 本地与第三方粒度管理器的比较
14.6 粒度管理器的并行化
14.7 作为副产品的元数据
14.8 企业用户眼中的粒度管理器
14.9 总结

第15章 DW2.0和性能
15.1 好的性能——DW2.0的基石
15.2 在线响应时间
15.3 分析响应时间
15.4 数据的流动
15.5 队列
15.6 启发式处理
15.7 分析的生产率和响应时间
15.8 索引
15.9 移除休眠数据
15.10 终端用户培训
15.11 监控环境
15.12 容量规划
15.13 元数据
15.14 批处理的并行
15.15 事务处理的并行
15.16 工作负荷量的管理
15.17 数据集市
15.18 探索工具
15.19 将事务分为不同的类
15.20 服务标准协议
15.21 保护交互区
15.22 数据分割
15.23 选择合适的硬件
15.24 区分“农民”和“探索者”
15.25 数据的物理分组
15.26 检查自动产生的代码
15.27 企业用户的观点
15.28 总结

第16章 迁移
16.1 房屋和城市
16.2 在一个完美情况中迁移
16.3 完美情况几乎永远不会发生
16.4 增量式添加组件
16.5 添加归档区
16.6 建立企业元数据
16.7 建立元数据基础结构
16.8 “吞没”源系统
16.9 作为缓冲器的ETL
16.10 迁移到非结构化的环境
16.11 企业用户的观点
16.12 总结

第17章 成本验证和DW2.0
17.1 DW2.0的成本值吗
17.2 宏观层次的价值验证
17.3 微观层次的价值验证
17.4 公司B拥有DW2.0
17.5 生成新的分析
17.6 按步骤执行
17.7 总成本是多少
17.8 考虑公司B
17.9 考虑DW2.0的成本
17.10 信息的现实情况
17.11 DW2.0真正的经济效益
17.12 信息的时间价值
17.13 整合的价值
17.14 历史信息
17.15 第一代DW和DW2.0——在经济效益上的比较
17.16 企业用户的观点
17.17 总结

第18章 DW2.0中的数据质量
18.1 DW2.0中的数据质量工具集
18.2 数据分析工具和逆向工程数据模型
18.3 数据模型种类
18.4 数据分析不一致对自上而下建模的挑战
18.5 总结

第19章 DW2.0和非结构化数据
19.1 DW2.0和非结构化数据
19.2 文本读取
19.3 在哪里进行文本分析处理
19.4 文本整合
19.5 简单编辑
19.6 无用词
19.7 同义词替换
19.8 同义词串联
19.9 同形异义解析
19.10 建立主题
19.11 外部术语表/分类法
19.12 分词
19.13 替换拼写
19.14 跨语言的文本
19.15 直接搜索
19.16 间接搜索
19.17 术语
19.18 半结构化数据/值=名称数据
19.19 准备数据所需的技术
……
第20章 DW2.0与记录系统
第21章 多方面的话题
第22章 DW2.0环境中的处理
第23章 管理DW2.0环境