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| 《数据仓库工具箱：面向SQL Server 2005和Microsoft商业智能工具集》的主要读者是在Microsoft SQL Server平台上启动项目的新的DW/BI团队，我们假定您并没有构建DW/BI系统的经验，但假定您对Microsoft世界有一个基本的认识：操作系统、基础设施组件以及资源。我们也假定您对关系数据库（表、列和简单SQL）有一个基本认识，并且对SQL Server 2000关系数据库有一定认识，尽管这并不是一个必备条件。贯穿全书，我们提供了许多其他书和资源的参考。 第二个读者群是有Kimball Method DW/BI使用经验但首次接触Microsoft SQL Server 2005工具集的读者，这些读者可能需要阅读一些资料以便了解基础结构，特别是如果您从来没有使用过Windows Server更需如此。我们将指出对于那些曾经阅读过我们的Toolkit书籍以及实践过我们的方法的读者需要复习哪些部分和章节，不过再次阅读这些材料并没有坏处。 不管您的背景如何，如果您从一个新项目开始将从本书受益匪浅。尽管我们确实提供了运转现有的数据仓库的建议，但在理想情况下，您不会对任何已有的数据仓库或数据集市满意，至少在新系统部署后对仍然留在原处的系统不会满意。 |
| 曼蒂（Joy Mundy），Kimball Group小组的成员，她负责咨询、编写和讲授商业智能和数据仓库。作为Microsoft SQL Server产品开发团队的实现者、顾问和成员，她在商业智能方面具有广泛的经验。 |
| 第Ⅰ部分 需求、实施和体系结构 第1章 定义业务需求 1.1 长期成功的最重要的决定因素 1.2 揭示业务价值 1.3 业务需求示例：Adventure Works Cycles 1.4 小结 第2章 业务过程维度模型设计 2.1 维度建模概念和术语 2.2 其他设计概念和技术 2.3 维度建模过程 2.4 案例研究:创建Adventure Works Cycles订单维度模型 2.5 小结 第3章 工具集 3.1 Microsoft DW/BI 工具集 3.2 使用Microsoft工具集的原因 3.3 Microsoft DW/BI系统的体系结构 3.4 Microsoft工具概述 3.5 小结 第Ⅱ部分 开发和填充数据库 第4章 设置和物理设计 4.1 系统规模考虑事项 4.2 系统配置考虑 4.3 软件安装和配置 4.4 物理数据仓库数据库设计 4.5 小结 第5章 设计ETL系统 5.1 SQL Server Integration Services简介 5.2 高级计划 5.3 更新Analysis Services数据库 5.4 ETL系统物理设计 5.5 开发详细的规范 5.6 小结 第6章 开发ETL系统 6.1 起始 6.2 维度处理 6.3 事实处理 6.4 补充介绍 6.5 小结 第7章 设计Analysis Services OLAP数据库 7.1 选择Analysis Services的原因 7.2 设计OLAP结构 7.3 物理设计的考虑因素 7.4 小结 第Ⅲ部分 商业智能应用程序的开发 第8章 商业智能应用程序 8.1 商业智能的基本概念 8.2 商业智能应用程序的价值 8.3 交付平台选项 8.4 BI应用程序的开发过程 8.5 小结 第9章 在Reporting Services中构建BI应用程序 9.1 报表高层次的体系结构 9.2 报表的构建和传送 9.3 小结 第10章 数据挖掘的加入 10.1 数据挖掘的定义 10.2 SQL Server数据挖掘体系结构的概述 10.3 Microsoft数据挖掘的算法 10.4 数据挖掘的过程 10.5 数据挖掘的示例 10.6 小结 第Ⅳ部分 DW/BI系统的部署和管理 第11章 使用现有的数据仓库进行工作 11.1 事情的现状 11.2 从SQL Server 2000转换到SQL Server 2005 11.3 与非SQL Server 2005组件的集成 11.4 小结 第12章 安全 12.1 确定安全管理员 12.2 保护硬件 12.3 保护操作系统 12.4 保护开发环境 12.5 保护数据 12.6 使用情况的监控 12.7 保护隐私 12.8 小结 第13章 元数据规划 13.1 元数据的基础 13.2 元数据标准 13.3 SQL Server 2005元数据 13.4 实用的元数据方法 13.4 小结 第14章 部署 14.1 系统部署 14.2 数据仓库和BI文档 14.3 用户的培训 14.4 用户支持 14.5 台式计算机的准备和配置 14.6 小结 第15章 运行与维护 15.1 提供用户支持 15.2 系统管理 15.3 小结 第Ⅴ部分 DW/BI系统的扩充 第16章 成长的管理 16.1 生命周期的迭代：成长的DW/BI系统 16.2 销售和期望的管理 16.3 系统互连 16.4 小结 第17章 实时商业智能 17.1 为（和不为）实时数据创建事例 17.2 实时地执行报表 17.3 实时地加载DW/BI系统 17.4 使用Analysis Services来传送实时数据 17.5 小结 第18章 目前的需要以及未来的展望 18.1 DW/BI项目中的很大风险 18.2 Microsoft BI工具集中受欢迎的部分 18.3 未来的方向：改进的空间 18.4 小结 |
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