本書原作者是數據倉庫傳奇人物Bill Inmon和數據倉庫專家Francesco Puppini，在行業內是全球公認的權威專家，本書可幫助讀者掌握用於構建分析型應用*敏捷和靈活的設計方式：統一星型模型。在國內書籍中尚無該類書籍，填補市場空缺。本書特點：統一星型模型是一個高性能的有效工具，能夠幫助交付和使用業務信息。本書原作者是數據倉庫傳奇人物Bill Inmon和數據倉庫專家Francesco Puppini，在行業內是全球公認的權威專家，本書可幫助讀者掌握用於構建分析型應用*敏捷和靈活的設計方等

●序言一
序言二
前言
推薦語
致謝
第一部分體繫結構
第1章數據集市與維度模型
第2章維度建模概念
第3章數據集市演變
第4章轉換
第5章集成數據集市的方法
第6章監控數據集市環境
被頻繁使用的數據與不被頻繁使用的數據
刪除不被頻繁使用的數據
丟棄舊版本的數據集市
第7章數據集市環數據和文檔
數據
數數據
加載數據
數據
數據
第8章向集成型數據集市演變
數據不一致
糟糕的公司決策
進入數據倉庫：單一版本事實
第二部分統一星型模型的應用
第9章統一星型模型簡介
架構
統一星型建模方法
獵食者與獵物
循環
中央表
去範式化的威脅
第10章數據丟失
基於Sales表和Products表的示例
延遲連接
統一星型模型的核心：Bridge表
統一星型模型命名約定
統一星型模型如何解決數據丟失
使用TibcoSpotfire實施
第11章扇形陷阱
面向數據模型的約定
扇形陷阱的定義
基於Sales表和Shipments表的示例
一對多關繫可視化
統一星型模型如何解決扇形陷阱
使用MicrosoftPowerBI實現
你的BI工具支持關聯嗎
拆分度量
將所有度量移到Bridge表
JSON扇形陷阱
第12章Chasm陷阱
笛卡兒乘積
Chasm陷阱的定義
基於LinkedIn的示例
Chasm陷阱行數計算方法
有度量的Chasm陷阱
USS如何解決Chasm陷阱
Tableau應用
基於多表的Chasm陷阱
JSONChasm陷阱
第13章多事實查詢
直接連接的多事實查詢（一對多）
無直接連接的多事實查詢（多對多）
基於Sales表和Purchases表的示例
聯合
BI工具中聚合的彈簧效應
統一星型模型如何解決多事實查詢
用TibcoSpotfire實施
第14章循環
基於客戶關繫管理繫統的例子
使用傳統技術解決循環
用聯合（Union）來處理循環
統一星型模型如何解決循環問題
采用SAPBusinessObjects實現統一星型模型
第15章非一致粒度
基於Sales表和Targets表的示例
了解挑戰
重新範式化
統一星型模型怎樣解決非一致粒度
QlikView實現
處理聚合和詳細信息
第16章Northwind案例學習
Northwind的面向數據模型
發現問題
了解陷阱的影響
安全區
從即席查詢到自助式商業智能
具有挑戰性的業務需求示例
如何在Northwind數據庫中實現統一星型模型
使用各種商業智能工具實施
總結

數據模型作為倉庫和集市的核心組成部分，它的價值不言而喻。而統一星型模型是一種構建分析型應用的非常敏捷和靈活的設計方式，與傳統的維度模型相比，它具有諸多優勢。這本書是數據倉庫之父BIllInmon強力推薦的，書中可看到統一星型模型作為單一星型模型的強大功能。Inmon和FrancescoPupplin在書中闡述了為什麼統一星型模型是當前商業智能設計的優選方法，介紹了它的發展歷程、背景、設計方法以及如何解決業務問題。統一星型模型是實現業務價值的關鍵，從數據丟失、Chasm陷阱、多事實查詢、循環、非一致粒度等方面都展示了它的優勢。所以對於企業來說，不論是現在的業務還是將來的業務，統一模型都可以作為基礎業務模型，為企業業務的數字化轉型保駕護航。

(美)比爾·因蒙,(美)弗朗切斯科·普皮尼 著 上海市靜安區國際數據管理協會 譯