Building a Data Warehouse
With Examples in SQL Server
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 106.99
-
44 374 Ft (42 261 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 8 875 Ft off)
- Kedvezményes ár 35 499 Ft (33 809 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
44 374 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma First Edition
- Kiadó Apress
- Megjelenés dátuma 2008. január 7.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9781590599310
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem523 oldal
- Méret 235x178 mm
- Súly 1198 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk XVI, 523 p. 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server describes how to build a data warehouse completely from scratch and shows practical examples on how to do it. Author Vincent Rainardi also describes some practical issues he has experienced that developers are likely to encounter in their first data warehousing project, along with solutions and advice. The relational database management system (RDBMS) used in the examples is SQL Server; the version will not be an issue as long as the user has SQL Server 2005 or later.
The book is organized as follows. In the beginning of this book (chapters 1 through 6), you learn how to build a data warehouse, for example, defining the architecture, understanding the methodology, gathering the requirements, designing the data models, and creating the databases. Then in chapters 7 through 10, you learn how to populate the data warehouse, for example, extracting from source systems, loading the data stores, maintaining data quality, and utilizing the metadata. After you populate the data warehouse, in chapters 11 through 15, you explore how to present data to users using reports and multidimensional databases and how to use the data in the data warehouse for business intelligence, customer relationship management, and other purposes. Chapters 16 and 17 wrap up the book: After you have built your data warehouse, before it can be released to production, you need to test it thoroughly. After your application is in production, you need to understand how to administer data warehouse operation.
This book offers practical explanations of essential topics in implementing a data warehouse that readers who wish to embark on a data warehousing journey will need to understand in order to build their first data warehouse. It also provides SQL Server code so that they can go ahead and implement the data warehouse, create reports, utilize business intelligence, CRM, and more.
There are three audiences for the book. The first are the people who implement the data warehouse. This could be considered a field guide for them. The second is database users/admins who want to get a good understanding of what it would take to build a data warehouse. The third is managers who must make decisions about aspects of the data warehousing task before them and use the book to learn about these issues.
TöbbTartalomjegyzék:
to Data Warehousing.- Data Warehouse Architecture.- Data Warehouse Development Methodology.- Functional and Nonfunctional Requirements.- Data Modeling.- Physical Database Design.- Data Extraction.- Populating the Data Warehouse.- Assuring Data Quality.- Metadata.- Building Reports.- Multidimensional Database.- Using Data Warehouse for Business Intelligence.- Using Data Warehouse for Customer Relationship Management.- Other Data Warehouse Usage.- Testing Your Data Warehouse.- Data Warehouse Administration.
Több
Memory
25 315 Ft
22 784 Ft