掌握用于構(gòu)建分析型應(yīng)用敏捷和靈活的設(shè)計方式：統(tǒng)一星型模型（USS�睻nified Star Schema）。與傳統(tǒng)的維度模型相比，統(tǒng)一星型模型有很多優(yōu)勢。在這本書里你可以看到統(tǒng)一星型模型作為單一星型模型的強大功能，對于你的公司來說，不論是現(xiàn)在的業(yè)務(wù)還是將來的業(yè)務(wù)，都可以作為你的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)模型來使用。
數(shù)據(jù)倉庫傳奇人物Bill Inmon（比爾?因蒙）和數(shù)據(jù)倉庫專家Francesco Puppini（弗朗切斯科?普皮尼）逐步解釋了為什么統(tǒng)一星型模型方法是當今商業(yè)智能設(shè)計的方法，并通過許多示例來驗證這一點。
本書分為兩部分。
部分，體系結(jié)構(gòu)。介紹了數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點，包括組織如何發(fā)展到當前的分析狀態(tài)，以及當前商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)所面臨的挑戰(zhàn)。部分共分為8章：
�r第1章數(shù)據(jù)集市與維度模型：了解數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市背后的驅(qū)動力以及特征。
�r第2章維度建模概念：掌握維度模型的概念，包括事實表、維表、星型模型和雪花模型。
�r第3章數(shù)據(jù)集市演變：了解多個數(shù)據(jù)集市的優(yōu)勢，以及由于數(shù)據(jù)集市管理不當而引起的數(shù)據(jù)質(zhì)量、版本控制和可信度問題。
�r第4章轉(zhuǎn)換：了解數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）的過程，以及提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）為報告帶來的價值。
�r第5章集成數(shù)據(jù)集市的方法：了解數(shù)據(jù)倉庫如何為您的公司報表工作帶來收益。
�r第6章監(jiān)控數(shù)據(jù)集市環(huán)境：了解監(jiān)控數(shù)據(jù)集市的動機。確定需要修改的數(shù)據(jù)，區(qū)分活躍數(shù)據(jù)和非活躍數(shù)據(jù)，以及如何清除休眠數(shù)據(jù)。
�r第7章數(shù)據(jù)集市環(huán)境中的元數(shù)據(jù)和文檔：了解數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中元數(shù)據(jù)的不同類型，包括簡單表和元素的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)來源元數(shù)據(jù)、加載日期型元數(shù)據(jù)、組合型元數(shù)據(jù)和使用型元數(shù)據(jù)。
�r第8章向集成型數(shù)據(jù)集市演變：了解當前數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的演變?nèi)〉玫倪M展。
第二部分，統(tǒng)一星型模型的應(yīng)用。涵蓋了統(tǒng)一星型模型方法以及它如何解決部分中討論的挑戰(zhàn)。第二部分包含8章：
前言�r第9章統(tǒng)一星型模型簡介：熟悉統(tǒng)一星型模型。了解其架構(gòu)和用例，以及統(tǒng)一星型模型方法與傳統(tǒng)構(gòu)建模型方法的差異。統(tǒng)一星型模型的關(guān)鍵概念舉例，如獵人和獵物以及與電話線相連的房屋。了解去范式化的危險。
�r第10章數(shù)據(jù)丟失：了解數(shù)據(jù)丟失的原因，以及為什么不建議在數(shù)據(jù)集市中進行完全外連接(full outer join)的原因。根據(jù)定義，所有其他連接（內(nèi)連接、左連接和右連接）均會丟棄某些數(shù)據(jù)。因此，使用這些連接構(gòu)建的數(shù)據(jù)集市也只能解決一部分的問題。然而，統(tǒng)一星型模型方法不會創(chuàng)建任何連接，因此，它不會丟失任何數(shù)據(jù)。join被引入統(tǒng)一星型模型命名約定中，可使開發(fā)人員和終用戶的日常工作更加輕松。另外，需要了解Bridge表，并了解其如何連接到其他表。跟隨Spotfire的實際效果，它能讓終用戶在沒有數(shù)據(jù)專家的情況下也很容易創(chuàng)建儀表盤所需要的展示內(nèi)容。
�r第11章扇形陷阱：了解面向數(shù)據(jù)模型的規(guī)范，并通過示例學習扇形陷阱的危險。了解一對多關(guān)系的另一種表示法。區(qū)分連接和關(guān)聯(lián)，并能意識到內(nèi)存關(guān)聯(lián)是扇形陷阱的解決方案。另外，應(yīng)了解“拆分度量（Splitting the Measures）”和“將所有度量移至Bridge表(moving all the measures to the Bridge)”的技術(shù)。后了解習慣于使用JSON的相關(guān)人員遇到的陷阱及其修復(fù)方法的示例。
�r第12章Chasm陷阱：回顧笛卡兒乘積，會看到一個基于LinkedIn的Chasm陷阱示例，該示例說明Chasm陷阱會產(chǎn)生不需要的重復(fù)項。了解Chasm陷阱如何呈線性增長以及呈平方增長。了解Chasm陷阱行計數(shù)的方法，該方法有助于計算所得表的準確行數(shù)。Bridge表基于一個聯(lián)合體（Union），它不會創(chuàng)建任何重復(fù)項。后，請參閱JSON Chasm陷阱的示例及其修復(fù)方法。
�r第13章多事實查詢：區(qū)分直接連接的多個事實與無直接連接的多個事實。了解盡管具有多對多關(guān)系的操作是聯(lián)合（Union），但該聯(lián)合很難創(chuàng)建并且會造成混亂。探索BI工具如何能夠構(gòu)建聚合的虛擬行（Rows），以及統(tǒng)一星型模型方法在Bridge表的基礎(chǔ)上如何自然地嵌入聯(lián)合（Union）中。跟隨Spotfire中的實現(xiàn)，了解終用戶可以多么容易地構(gòu)建有價值的儀表盤（Dashboard）。
�r第14章循環(huán)：了解有關(guān)循環(huán)和解決循環(huán)的5種傳統(tǒng)技術(shù)的更多信息。統(tǒng)一星型模型方法是一種很好的循環(huán)解決方案。在SAP Business Objects實踐中，說明使用統(tǒng)一星型模型方法，終用戶可以擁有真正的“自助服務(wù)體驗”。
�r第15章非一致粒度：通過示例了解非一致粒度。當維度不符合要求時，創(chuàng)建BI解決方案會帶來許多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)傳統(tǒng)上是通過創(chuàng)建臨時查詢或通過構(gòu)建沒有集成的儀表盤來解決的。了解統(tǒng)一星型模型引入了一種稱為“重新范式化”的解決方案。它的優(yōu)勢在于，只在統(tǒng)一星型模型的設(shè)置階段需要開發(fā)人員，同時統(tǒng)一星型模型不依賴于業(yè)務(wù)需求，因此終用戶可以自由地生成其個性化的報告和儀表盤（Dashboard）。
�r第16章Northwind案例學習：見證使用ODM檢測Northwind缺陷有多么簡單。驗證涉及產(chǎn)生扇形陷阱和Chasm陷阱的表，它們的連接存在產(chǎn)生不正確總數(shù)的風險。