作为数据仓库和商业智能（DW/BI）行业中有影响力的领军人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典（第1版）》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典（第2版）成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。
　　从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，《数据仓库与商业智能宝典（第2版）：成功设计、部署和维护DW/BI系统》涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。
　　启动DW/BI项目和收集需求的注意事项
　　集成式企业数据仓库的必备要素，其中包括总线架构和矩阵
　　事实表的粒度性和三种基本类型
　　渐变维度技术
　　星型模式、外支架和桥接表
　　维度建模高级模式
　　提取、转换和加载（ETL）子系统与数据质量
　　BI应用实践
　　大数据注意事项
　　无论你正以何种身份参与数据仓库或商业智能项目，这本可轻易参考和最近更新的宝典可谓无价之宝。

　　Ralph Kimball，博士，自1982年以来，一直是数据仓库和商业智能行业的思想开拓者。自1996年以来，TheData Warehouse Toolkit系列书籍一直是受读者欢迎的畅销书。
　　
　　Margy Ross，Kimball集团总裁，她与RalphKimball合作撰写了5本工具箱系列书籍。她关注数据仓库和商业智能已有30多年的历史。

第1章 读本概览
1．1 抑制住立即开始编码的冲动
1．2 设置边界
1．3 数据争夺
1．4 流言终结者
1．5 划分数据世界
1．6 集成式企业数据仓库的必要步骤
1．6．1 集成式EDW会交付什么
1．6．2 集成的终极试金石
1．6．3 组织挑战
1．6．4 -致化维度和事实
1．6．5 使用总线矩阵与管理层交流
1．6．6 管理集成式EDW的主干
1．6．7 维度管理器
1．6．8 事实提供者
1．6．9 配置商业智能（BI）工具
1．6．10 连带责任
1．7 钻取以寻求原因
1．8 渐变维度
1．8．1 渐变维度的三种原生类型
1．8．2 高级渐变维度
1．9 通过维度评价BI工具
1．10 事实表
1．10．1 忠实于粒度
1．10．2 从最低的可能粒度进行构建
1．10．3 三类事实表
1．11 开发利用事实表
1．11．1 前端：聚合导航
1．11．2 前端：钻取不同的粒度
1．11．3 前端：将约束暴露给不同的业务过程
1．11．4 后端：事实表代理键
第2章 深入研究之前
2．1 RalphKimball和施乐帕克研究中心（XeroxPARC）
2．2 数据库市场分化
2．3 提出超市概念（Kimball经典）
2．3．1 危机规划
2．3．2 具有架构的数据集市
2，3．3 -致化维度的重要性
2．3．4 设计一致化维度
2．3．5 做出承诺
2．3．6 允许的一致化维度变体
2．3．7 建立标准事实定义
2．3．8 粒度的重要性
2．3．9 更高级别的数据集市
2．3．10 解决烟囱问题
2．3．11 不需要一致化维度的情形
2，3．12 清晰视角
2．4 数据仓库的全新需求
2．5 应对全新需求
2．5．1 数据集市和维度建模
2．5．2 将数据集市插入数据仓库总线架构中
2．6 挑起事端
2．7 设计约束和不可避免的现实
2．7．1 设计约束
2，7．2 不可避免的现实
2．7．3 摆脱困境
2．8 两个强有力的观点
2．8．1 分离系统
2．8．2 对称的星型结构和多维数据集
2．8．3 巨大的回报
2．8．4 我们已经取得了什么成果
2．9 数据仓库就餐体验（Kimball经典）
2．9．1 厨房
2．9．2 就餐区
2．10 用于更艰难问题的更简单方法
2．10．1 增量集成
2．10．2 递增的数据质量
2．11 扩展数据仓库的边界
……

第3章 项目／程序规划
第4章 需求定义
第5章 数据架构
第6章 维度建模基础
第7章 维度建模任务和职责
第8章 事实表核心概念
第9章 维度表核心概念
第10章 更多的维度模式和注意事项
第11章 后台ETL和数据质量
第12章 技术架构注意事项
第13章 前台商业智能应用程序
第14章 维护和发展的注意事项
第15章 最后的思考

　　Kimball Group的文章和Design Tip归档文件一直都是我们网站（www.kimballgroup.com）上浏览量最大的。回顾20年前Ralph最初于1995年发表的DBMS杂志文章，这些归档文件探究了超过250个主题，有时比我们的书籍或课程探究的程度还要深。
　　在《数据仓库与商业智能宝典（第2版）成功设计、部署和维护DW/BI系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和DesignTip一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。
　　经过慎重的讨论之后，我们决定更新整本书中的时间基准以及内容，以便提供2015的视角，而不是将旧日期或者过时的概念留在这些文章中。因此，2007年所写的文章可能会在一个示例中使用2015年这一时间！当出现涉及过去多少年的文章时，我们已经将这些时间基准更新为相对于2015年而言。例如，如果一篇2005年的文章最初描述“在过去5年之间”，那么该文章现在就会描述为“在过去15年之间”。在提及关于我们多年来的经验、售出的图书量、编写的文章或者教过的学生时，这些也都被更新为2015年的描述。最后，我们偶尔会将像“调制解调器”这样过时技术的引用变更为更加现代的技术，尤其是“互联网”。我们相信，这些变更不会造成误导或引起混淆，相反，它们会让本书的阅读体验变得更好。本书读者对象和目标
　　本书的主要读者是正在交付数据仓库以便为商业智能提供支持的分析师、设计者、建模者或者管理者。本书中的文章描绘了DW/BI系统开发的整个生命周期，从最初的业务需求收集直到最后的部署。我们相信，这一系列文章会充当DW/BI系统开发过程中出现的数以百计的问题和情况具有深度的极佳参考。
　　这些文章的范围涵盖了对于高度技术性重点的关注，在所有情况下，这些文章的基调都力求提供咨询。在过去的20年中，这些文章在KimballGroup网站上每天都会被访问数千次，因此我们确信它们是有用的。通过组织这些归档文件以及系统地编辑这些文章以便确保其一致性和相关性，为本书增加了重要价值。