OracleBI构建与实施_公开课

第一天
数据仓库和BI的概念
数据仓库和BI
BI的演化
 早期的管理信息系统
 从操作系统中分析数据
 为什么OLTP不适合分析报表
 一般数据抽取技术所面临的问题
 数据仓库和BI的关系 
数据仓库处理环境的优势
 BI的定义和用途
 数据仓库业务驱动因素
 BI的要求
 多版本非集成环境的问题
 Oracle的BI工具

数据仓库的设计和实施
数据仓库的概念和实施方法
数据仓库的定义
 数据仓库的四大属性
 数据仓库和OLAP的特点
 企业级数据仓库的特点
 数据仓库和数据集市的区别
 典型数据仓库的组件 
数据仓库的开发途径
 自顶向下方法
 自底向上方法
 增量方法
 数据仓库处理组件
 数据仓库实现阶段

第二天
数据仓库的设计和实施(续)
业务模型逻辑模型维模型
数据仓库模型面临的主要问题
 数据仓库环境的数据结构
 星型模式
 雪花模式
 数据仓库的设计阶段
 定义业务模型
 执行策略分析
 使用业务处理矩阵分析业务模型
 识别业务测量指标和维
 定义颗粒度
 定义业务定义和规则
 编制元数据 
业务元数据元素
 定义逻辑模型
 定义维模型
 星型维模式
 星型维模式优点
 实事表的特征
 识别基本测量指标和驱动测量指标
 维表特点
 缓慢变化维
 数据库键类型
 定义维的层次
 数据钻取
物理模型
定义物理模型
 转换维模型到物理模型
 物理模型架构要求
 硬件要求
 存储和性能考量
 评估数据库容量 
数据分区考量
 索引技术
 星型查询优化
 并行数据处理
 使用聚合技术
 设计数据仓库的安全性
ETL过程设计和实施
ETL过程--抽取数据 ETL过程--转换数据
ETL过程
 ETL任务重要性和开销
 ETL中的数据源
 Oracle数据抽取技术
 Oracle改变数据捕获
 设计抽取过程
 维护抽取元数据
 可能的ETL失败
 维护ETL质量
 Oracle支持的ETL功能
 Oracle ETL解决方案 
数据转换平台选择
 数据标准化
 数据转换日常活动
 数据转换常见问题和解决方案
 多键问题
 多标准问题
 多文件问题
 缺失值问题
 重复值问题
 元素名称问题
 元素意义问题
 输入格式问题
 参照完整性问题 
名字地址问题
 数据质量
 数据转换技术
 合并数据
 增加时间戳
 增加键
 聚合数据
 维护转换元数据
 转换时间和地点规划
 数据转换跟踪和监控
 Oracle转换工具选择

第三天
聚合设计和实施
数据仓库数据刷新为捕获改变数据开发刷新策略
 调查用户刷新要求
 定义刷新时间窗
 规划装载窗口
 安排装载窗口计划任务
 改变数据捕获的方法
 捕获改变数据方法选择
 Oracle数据库的刷新机制
 应用改变数据的几种技术
 Oracle裁剪和归档历史数的方法
 发布数据
Oracle BI汇总管理 
提高BI响应时间的方法有哪些？
 为什么需要聚合表
 聚合导航的方法有哪些？
 管理数据仓库的历史聚合数据
 Oracle的聚合管理方法
 Oracle的聚合导航技术
 Oracle的查询重写机制
 为什么维是重要的
 用维来实现聚合导航
元数据管理
数据仓库元数据定义
 使用元数据的最终用户有哪些？
 数据仓库元数据类型
 开发元数据策略
 定义元数据目标
 选择元数据的技术 
元数据的存储位置
 管理元数据
 元数据的集成
 管理元数据的变化
 增加元数据的方法
 CWM元数据管理标准
 OWB与OMG-CWM数据管理标准
MOLAP在ORACLE中的实现
OLAP的概念
什么是OLAP?
 典型的业务问题
 OLAP查询的例子
 ROLAP和MOLAP的比较
 多维逻辑模型
 测量指标
 测量指标的类型
 在报表中测量指标的例子
 纬度
 在报表中维度的例子
 共享维度
 层次的概念 
层次的例子
 级别的概念
 层次的类型
 属性的概念
 属性和级别的例子
 纬度逻辑模型的例子
 OLAP的历史表示
 部署一个独立的多维数据库
 在关系型数据库中实现维模式
 在Oracle中管理多维模式
 多维模式的查询性能
 多维模式准备数据的时间
理解Oracle OLAP技术
Oracle OLAP体系架构
 Oracle OLAP的组件
 分析工作区的查询处理
 Oracle BI的电子表格插件
 Oracle BI Discoverer
 Oracle BI Beans 
Oracle BI Reports
 Oracle Application Express
 构建分析工作区的工具
 Analytic Workspace Manager
 使用AWM构建分析工作区
构建分析工作区
构建分析工作区逻辑模型的例子
 Oracle OLAP中的立方体
 开始AWM
 创建分析工作区
 分析工作区的权限管理
 分析工作区的多语言支持
 在分析工作区中创建维
 在分析工作区中创建级别
 在分析工作区中创建层次
 在分析工作区中的属性
 映射维表到维、显示映射选项
 装载维数据、使用数据查看器
 使用模版、配置模版源
 使用模版创建维、创建立方体
 创建测量、映射实事表到测量
 装载实事表到立方体
 显示测量
高级维设计和立方体处理技术
向多维逻辑模型增加维测量和立方体
 向多维逻辑模型增加维和层次
 向多维逻辑模型增加属性
 生成代理键
 创建用户属性
 高级立方体设置
 稀疏维
 压缩立方体
 分区立方体
 汇总方法
 理解汇总
 汇总操作选项
 汇总策略
 运行时缓存
 在压缩立方体中的测量
 汇总和多层
 刷新数据
创建计算测量
计算测量的特征
 计算测量和继承维
 创建一个计算测量
 AWM中的测量模版
 创建共享测量
 共享测量的例子
 从计算中创建百分比差异
 创建移动平均计算
 修改计算测量
 使用测量文件夹
使用Oracle BI电子表格插件查询数据
使用Oracle BI电子表格插件
 连接Oracle OLAP数据源
 使用OLAP查询向导
 选择测量
 在Oracle BI电子表格布局数据
 选择维成员
 使用条件
 实现等级查询
 显示报表
 修改查询
 插入图表显示OLAP数据
 格式化OLAP数据
 创建OLAP计算
 定制缺省选项

第四天
OracleBI数据展现技术
使用Oracle BI Discoverer Plus OLAP创建分析报表
Oracle BI Discoverer 组件
 Oracle BI Discoverer Plus OLAP
 连接Discoverer Plus OLAP
 创建工作簿和工作单
 选择测量
 布局报表
 选择维成员
 Discoverer Plus OLAP 工作区的例子
 使用项面板
 访问和编辑工作簿
 创建保存选择器
 使用保存选择器
 从报表中删除项
 在查询中应用用户属性
 使用图表
 在不同维中合并测量
 创建高亮格式报表
 在Discoverer中创建计算测量
Oracle OLAP高级特性
高级Oracle OLAP平台
 OLAP AW API接口
 OLAP DML接口
 AWM查看器选项
 使用AWM对象查看器选项
 使用OLAP工作簿接口
 在OLAP工作簿中使用SQL
 Oracle OLAP 的计算特征
 Oracle OLAP 模式
 使用模式
 模式的好处
 理解关于更多的计算测量
 使用客户表达式计算测量
 使用客户表达式修改显示行为
 范例
 通过视图显示元数据
 使用用户定义的函数
 创建用户定义的函数
 通过SQL访问工作区
 与访问工作区交互的几种方法
介绍Oracle数据挖掘
Oracle的数据挖掘
 介绍SQL Developer数据挖掘接口
 配置Oracle Data Miner  访问 Data Miner图形接口
 Data Miner的工作流程
Oracle数据挖掘技术
使用分类模型
评估分类模型
 增加数据源到分类工作流中
 使用数据源导航
 创建分类模型
 检查分类模型
 比较模型
使用回归模型
评估回归模型
 增加数据源到回归工作流中
 使用数据源导航
 创建回归模型
 检查回归模型
使用聚类模型
评估聚类模型
 增加数据源到聚类工作流中
 使用数据源导航
 创建聚类模型
 检查聚类模型
使用预测模型
评估预测模型
 增加数据源到预测工作流中
 使用数据源导航
 创建预测模型
 检查预测模型

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