数据星河:构建现代化数据仓库之路pdf电子书下载

作者:程志远、左岩、翟文麟

出版社:清华大学出版社

出版时间:2025年05月

编辑推荐

本书旨在为广大读者提供全面、系统、实用的数据仓库建设参考和指导。无论是从事数据仓库设计和管理的专业人士，还是具备基本数据库知识的技术爱好者都能够从本书中找到适合自己的学习和实践路径，助力企业走向数据驱动的未来。

内容简介

本书以数据仓库建设内容为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式地学习数据仓库建设版图中所需知识。通过认识数据基建、数据质量、数据安全、实时技术、数据治理、数据资产、数据服务、数据应用等8个模块及常见遇到项目，使读者能够了解日常数据仓库开发流程及数据仓库工作具体内容，从而快速上手数据仓库建设工作。
本书共14章，分为基础篇、基建篇、应用篇、评价篇、展望篇。基础篇（第1章和第2章）介绍数据仓库框架和数据模型建设知识点；基建篇（第3~8章）详细讲述数据仓库中每个板块建设，由简入深剖析搭建背景及搭建中细节；应用篇（第9~11章）通过实战讲解，快速上手数据仓库常见项目；评价篇（第12章和第13章）结合数据仓库基建和项目，阐述完整数据仓库需要具备的条件，并补充评价体系指标；展望篇（第14章）结合当前AIGC应用衍生出数据仓库未来发展探索；本书示例代码丰富，实际性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。
本书适合初学者入门，也适合工作多年数据仓库开发者借鉴学习，亦可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。

作者简介

程志远，前阿里巴巴数据技术及产品部下数据研发工程师，现某大型互联网公司数据仓库工程师，数据仓库全局版图规划者，全链路数据保障提出者及建设者，主导过2021阿里巴巴某业务线双十一实时链路建设，能够对多场景业务线提供解决架构方案。
左岩，中国电信股份有限公司技术专家，有着多年的数据领域从业经验，擅长实时数据、数据治理、数据分析等方面的设计与实施。Apache Flink、Apache Doris、Flink CDC 、StarRocks、Fluss等开源项目Contributor，对于流式计算、实时数仓等技术有深入的研究。
翟文麟，曾担任美团点评、京东等互联网大厂资深数据研发工程师。负责部门数据架构制定与规划，参与集团数据治理与数据应用的规划和制定。从业务角度出发，将数据转化为资产，最终实现技术价值。

目　　录

本书源码
7.4推动上下游开展数据治理活动方法
第9章数据资产
10.1.1数据服务概念
评价篇
第12章评价数据仓库的好坏
12.1数据质量层面评估
12.1.1数据质量问题产生的原因
12.1.2数据质量评估方法
12.2数据模型层面评估
12.2.1数据模型问题产生的原因
12.2.2数据模型评估方法
12.3数据安全层面评估
12.3.1数据安全问题产生的原因

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前　　言

尊敬的读者，在当今大数据时代，数据已成为企业发展和竞争的重要资源之一。然而，由于数据来源复杂、数据量庞大、数据类型多样等因素，企业往往难以有效地利用这些数据来支持业务决策和创新发展。

现如今，解决数据问题的方案有很多，如数据库、数据仓库、数据湖等。各种技术架构也层出不穷。同时随着云计算的普及，以上架构也分为云集群和本地集群，这两种方案的人力成本和物力成本千差万别。在如此繁多且复杂的架构中，如何选出适合自身业务的一款是重中之重。本书也会对不同的架构进行详细介绍，并给出具体场景以供参考。

数据仓库是解决这一矛盾的有效手段之一。它将分散的数据集成、整合，提供一致的数据视图和查询接口，帮助企业更好地理解自己的业务情况和市场趋势，从而做出更明智的决策。

本书旨在介绍数据仓库的基本概念、架构设计、实施方法和应用案例，全面阐述数据仓库的建设过程和管理方法。具体来讲，书中包含以下14章。

第1章： 认识数据仓库，介绍数据仓库的基本定义、历史背景和发展趋势，帮助读者深入了解数据仓库的意义和作用。

第2章： 数据仓库模型建设，介绍数据仓库的模型结构、维度建模方法和设计原则，帮助读者理解数据仓库的数据模型和关系结构。

第3章： 元数据，介绍元数据的定义、分类、建模和管理方法，帮助读者全面掌握元数据管理的重要性和实现方法。

第4章： 数据指标体系，介绍数据指标的概念、分类、设计和应用方法，帮助读者了解数据指标的本质和作用。

第5章： 数据质量，介绍数据质量的定义、评估、提升和监控方法，帮助读者掌握数据质量管理的技术和实践。

第6章： 数据安全，介绍数据安全的定义、威胁、保障和监管方法，帮助读者理解数据安全的重要性和保护方法。

第7章： 数据治理，介绍数据治理的定义、框架、流程和实施方法，帮助读者理解数据治理的目标和实践。

第8章： 实时技术，介绍实时计算技术的原理、架构和实现方法，帮助读者掌握实时数据仓库的设计和实现方法。

第9章： 数据资产，介绍数据资产的定义、价值、管理和利用方法，帮助读者充分发挥数据资产的价值和效能。

第10章： 数据服务，介绍数据服务的概念、分类、架构和实现方法，帮助读者了解数据服务的本质和应用方法。

第11章： 数据应用，介绍数据应用的概念、类型、开发和部署方法，帮助读者掌握数据应用的设计和实现技术。

第12章： 评价数据仓库的好坏，介绍数据仓库在建设后的评价体系，以及评价标准，帮助读者了解数据仓库建设过程的缺陷。

第13章： 数据价值，介绍数据对业务侧提供数据支撑带来的价值收益评估，帮助读者量化数据带来的影响。

第14章： AIGC对数据发展的影响，介绍数据与人工智能结合实现业务提效所带来的业务发展，帮助读者了解当前最新数据产品框架。

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本书旨在为广大读者提供全面、系统、实用的数据仓库建设参考和指导。无论是从事数据仓库设计和管理的专业人士，还是具备基本数据库知识的技术爱好者都能够从本书中找到适合自己的学习和实践路径，助力企业走向数据驱动的未来。希望本书能够为您提供有益的帮助和启示。