数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

时间地点：2011年11月2-5日 北京

培训费：4900元/人（含教材、证书、午餐、等）食宿统一安排，费用自理。

课程背景：

随着IT技术的发展、企业信息化建设的深入以及各行业市场竞争的加剧，企业的领导和管理层逐步意识到传统的经营手段和方式已经不能满足企业发展的需要，也不能适应当前商业环境下竞争的要求，于是考虑借助创新的IT手段和有效的信息资源以提升自身的竞争优势。如何从企业内部众多的信息系统中提取真正反映企业运营状况的有效信息资源、深入挖掘价值客户信息，从而提高经营管理决策的支撑能力和快速响应能力，以期对纷繁变化的市场和竞争对手有足够的洞察力、掌控力和预判力便成为企业下一阶段信息系统建设的目标和方向。而这一目标正是要靠IT领域中的数据仓库和商务智能技术来实现和达到。

数据仓库、数据集市、商务智能、多维模型、元数据等等这些新概念和新应用引入到国内还没有几个年头，但在国内很多行业及有实力的大企业内，数据仓库和商务智能的项目和应用已在如火如荼地铺开和建设了。并且，随着IT技术和社会的发展，以及企业内部管理和决策的转型，数据仓库和商务智能系统无疑是企业IT系统下一阶段建设的核心，也是企业IT系统建设过程中的必经之路。因此，深入了解数据仓库和商务智能的技术和应用对IT技术人员及企业中级管理者来说，更显得势在必行！

培训内容：

（一）数据仓库与商务智能概述

数据仓库的由来与发展

数据仓库与商务智能介绍

实施数据仓库商务智能的意义

数据仓库商务智能的应用领域

数据仓库与商务智能的发展前景

（二）数据仓库基本概念、体系架构和常见术语介绍

数据仓库的定义与特点

数据仓库的体系架构

数据仓库常见术语介绍

（三）商务智能应用介绍

商务智能基础介绍

商务智能的主要支撑技术

商务智能的典型应用：仪表盘简介

章节回顾 Q&A

（四）数据仓库核心技术和主要过程

数据仓库构建的主要过程和关键技术介绍

数据仓库的规划与设计

规划策略

设计原则

设计步骤

数据仓库的模型设计（维度建模）

核心过程ETL详解

定义和特点

开发模式

数据源的定义和抽取

数据转换和清洗

数据加载

数据治理和数据质量

调度与监控

设计流程

生命周期

通过实际案例和产品讲解并构建ETL过程

ETL环境的构建

ETL工具的实践

数据仓库的元数据

元数据的定义

元数据的分类

元数据的管理

数据仓库的管理和维护

数据仓库的部署

数据仓库的备份策略

数据仓库的安全管理

数据仓库性能调整的因素

数据仓库的生命周期

数据仓库项目开发团队的构建

如何衡量数据仓库项目是否成功

章节回顾 Q&A

（五）多维分析和数据挖掘专题介绍

多维分析介绍

多维分析的定义

多维分析的特性

多维分析的分析方法

企业应用中主题分析的介绍

数据挖掘介绍

数据挖掘的定义和特点

数据挖掘的步骤

数据挖掘的常用方法

数据挖掘的常用产品

多维分析和数据挖掘的联系与区别

结合分析展现工具Oracle BIEE讲解多维模型（CUBE）

章节回顾 Q&A

（六）主流数据仓库和商务智能系统产品及平台的选型

企业数据仓库产品选型依据介绍

主流数据仓库厂商及其产品概述

ORACLE数据仓库解决方案详解

ORACLE数据仓库体系架构

ORACLE数据仓库方法论

ORACLE ETL解决方案——OWB

ORACLE前端展现解决方案——BIEE

模拟搭建ORACLE数据仓库环境

其他厂商解决方案及常用工具详解

企业内构建DW常用架构介绍

企业内常用ETL工具——Informatica详解

借助INFA模拟构建数据仓库环境

企业内数据仓库的日常管理和调整

章节回顾 Q&A

（七）数据仓库商务智能项目实际案例分析

通过实际行业项目案例，重点学习和体会数据仓库商务智能项目在企业内具体实施中的过程和环节。

讲师介绍：

彭波：

在数据仓库领域具备坚实的理论基础和实践技能，在数据库和数据仓库业务和物理模型设计方面具备较深的理解和丰富的项目经验；在大型企业数据仓库过程体系架构的构建、技术咨询和项目实施方面有着丰富的项目经历和多年的实践经验。特别擅长数据仓库中核心过程ETL的整体解决方案、架构设计、技术咨询及项目实施。对大型企业数据库的管理与维护（TB级）有着较丰富的经验。