作者简介 图片 内容简介 本书从数据仓库的方法论入手，为读者系统而又全面地介绍敏捷数据分析的相关工具：ADW、OAC，内容涵盖Oracle ADW的技术特征、数据加载及应用开发等部分；在OAC方面，深入地介绍了OAC的技术与强大的功能，同时也加入了诸多的高级主题。另外，本书的第4部分介绍了其他相关知识。本书内容在保证深度的基础上兼顾了技术的广度，并结合了大量实战性操作和案例，使读者可以在较短的时间内全面了解敏捷数据分析的相关知识。希望本书可以抛砖引玉，让更多的人关注ADW和增强分析技术。 谨以此书献给Oracle， 并祝Oracle在云计算的道路上披荆斩棘，一往无前！ 序 敏捷数据分析是相对于数据仓库和BI而言的新一代数据分析的思维框架和工具，相关变革已历经了一段时间，但就其范围、深度和影响而言才刚刚开始。新的工具不断出现，新的名词也层出不穷，如可视化分析、增强分析等，但数据分析变革的实质在于向敏捷转变，因为传统数据仓库和BI在适应创新业务方面的最大缺点是不够敏捷。数据分析的敏捷性可以概括为四点：业务导向、由小及大、迭代解析、增强展现。 “业务导向”和“由小及大”体现的是“敏”，具体来说就是为了追求某一业务结果从某一业务问题精确切入；“迭代解析”和“增强展现”体现的是“捷”，具体来说就是从一个小的表征问题，通过维度的试错和数据集的不断加载，完成数据探索，提出解决问题的方案。实际上，这里的“敏捷”远超出了“快”的一般意义，它体现的是敏锐地捕捉到“是什么”并精确描述，进一步简捷地解析“为什么”并释义因果关联。 上述的敏捷数据分析在实际应用中不仅需要思维的改变，还需要快速地完成从探索主题到数据集市的构建，进一步到分析画布的呈现。同时，底层支撑还需要有低技术门槛的数据集成能力和计算资源的配置能力。阅读本书可以基于Oracle的ADW和OAC获得对敏捷数据分析实现能力的…