电子商务中的数据仓库技术

译者序
前言
第1章   电子商务的机遇与挑战  1
1.1   从现实世界到电子世界  1
1.2   三个挑战：数据量. 速度和多样性  3
1.2.1   数据量  3
1.2.2   数据周转速度  3
1.2.3   数据格式的多样性  4
1.3   电子商务通道  6
1.3.1   企业对企业（B2B）：集中交易与新兴市场  6
1.3.2   企业对消费者（B2C）：消费环境  8
1.3.3   企业对员工（B2E）  9
1.4   电子零售带来的冲击  9
1.5   电子商务经济  11
1.5.1   新旧经济的比较  12
1.5.2   电子商务对经济周期的影响  13
1.6   区分事务周期和客户生存周期  15
1.7   支持合作伙伴关系管理  16
1.8   迎接当前电子商务基础设施的挑战  17
1.8.1   基础设施的机遇：从仓库到Web, 从Web到仓库  19
1.8.2   基础设施的挑战：从Web到数据仓库  19
1.9   从金融角度来看信息  20
1.10   小结  21
第2章   CIF和电子商务  23
2.1   CIF的组成部分  23
2.1.1   定义Web环境  24
2.1.2   小结  30
2.2   定义电子商务体系结构需求  31
2.3   理解点击流数据  35
2.3.1   使用先前站点信息  39
2.3.2   与ODS结合起来  40
2.4   利用元数据转化语言来解释信息  42
2.4.1   企业应用集成  44
2.4.2   小结  46
2.5   理解CIF和电子商务接口  46
2.5.1   发送事务到操作型环境中  49
2.5.2   数据经过粒度管理器  49
2.5.3   数据经过ODS  51
2.6   小结  54
第3章   迭代地构建电子商务基础设施  55
3.1   采用迭代的方法来开发  55
3.1.1   元数据的重要性  56
3.1.2   创建一个循环迭代的周期  57
3.2   系统实施中的方法论  58
3.2.1   项目规划  60
3.2.2   过程设计  66
3.2.3   部署  68
3.2.4   管理和操作  69
3.3   小结  73
第4章   识别电子商务用户  75
4.1   识别内部用户群体  76
4.1.1   分析型用户  76
4.1.2   终端用户群  78
4.2   识别外部用户  80
4.2.1   业务合作伙伴  81
4.2.2   消费者  82
4.2.3   社区  85
4.3   获得过程  89
4.4   支持所有用户  90
4.5   小结  93
第5章   电子商务与企业数据的整合  95
5.1   粒度级别  95
5.2   数据模型的作用  96
5.2.1   主题域模型  97
5.2.2   企业逻辑数据模型（企业数据模型）  97
5.2.3   数据仓库和数据集市模型  99
5.2.4   Web站点ODS模型  100
5.2.5   企业ODS模型  102
5.3   模型之间的关系  105
5.4   小结  106
第6章   电子商务环境中的性能  107
6.1   从第一天就开始关注性能  107
6.2   交易处理和性能  109
6.2.1   简单交易  110
6.2.2   更复杂的交易  111
6.2.3   交易小结  112
6.3   管理Web网站的性能  112
6.3.1   ODS和性能  113
6.3.2   监视Web环境  114
6.4   高性能数据库设计技术  116
6.4.1   创建数据索引  117
6.4.2   使用数组  117
6.4.3   表合并  117
6.4.4   建立冗余数据  118
6.4.5   聚集数据  118
6.4.6   拆分事务使I/O操作最少  118
6.4.7   管理Web网站的工作日  119
6.4.8   容量计划及管理  120
6.4.9   管理大容量数据  120
6.5   数据集市与性能  121
6.6   网络性能  122
6.7   DBMS技术与性能  123
6.8   ETL效率与性能  124
6.9   其他增强性能的技术  126
6.9.1   移动少量数据  126
6.9.2   使用日志文件  127
6.9.3   生成在线报表  127
6.9.4   创建滚动式汇总数据结构  127
6.9.5   物理上并列存放的数据  128
6.9.6   闲时数据处理  128
6.9.7   重复查询  129
6.9.8   预先序列化事务  129
6.10   培训终端用户以提高性能  129
6.11   小结  129
第7章   电子商务的数据存储技术  131
7.1   数据存储的本质  131
7.1.1   离散与连续信息  132
7.1.2   持久性  132
7.1.3   延迟  133
7.1.4   访问  135
7.2   存储容量与性能  135
7.2.1   缓存  137
7.2.2   常规磁盘  139
7.2.3   高密度磁盘  139
7.2.4   光存储  140
7.2.5   近线存储  141
7.3   存储技术创新的快速步伐  141
7.4   存储的层次结构  142
7.5   建立存储基础设施  144
7.6   无线矩阵  146
7.7   小结  147
第8章   电子商务中的应用  149
8.1   定义分析型应用  149
8.1.1   经典财务和操作型报表  150
8.1.2   以客户为中心的报表  151
8.1.3   以产品为中心的报表  152
8.1.4   事务分析  154
8.1.5   纯信息型网站分析  156
8.1.6   网站内部导航分析  157
8.2   网站滞留时间：确立网站有效性基准  157
8.3   网站内基于内容的分析  158
8.4   小结  159
第9章   电子商务中的探索  161
9.1   时间  161
9.2   操作型探索  162
9.3   经典商业价值和探索  163
9.4   建立模型  165
9.4.1   定义探索的目标  165
9.4.2   定义接近的模式  166
9.4.3   初始的接触和联系  168
9.4.4   推断性关联  169
9.5   在探索中确定客户的价值  171
9.5.1   电子商务中的同属家庭处理  172
9.5.2   探索中不同的地址联系  172
9.6   小结  173
第10章   适应电子商务中的变化  175
10.1   品牌淡化和损失  176
10.2   对电子商务灵活性的需求  177
10.2.1   移动化  177
10.2.2   敏感度  177
10.3   电子商务灵活性面临的挑战  178
10.4   电子商务起步阶段的特点  180
10.5   企业性能：盈利能力的水平  184
10.5.1   关系型盈利能力  184
10.5.2   企业盈利能力  186
10.6   为企业性能而管理信息资产  187
10.7   小结  189
10.8   展望  189
术语表  191
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