敏捷分析-價值驅動的商業智能和數據倉庫系統開發 (Agile Analytics: A Value-Driven Approach to Business Intelligence and Data Warehousing)

科勒爾 (Ken Collier)

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商品描述

<內容簡介>

使用敏捷方式,可以為任何數據倉庫(DW)、商業智能(BI)或分析項目帶來更多的創新、價值和更高的質量。然而,必須仔細地調整傳統的敏捷方式,以適應DW∕BI項目的獨特之處。在科勒爾編著的這本《敏捷分析(價值驅動的商業智能和數據倉庫系統開發)》中,敏捷先驅Ken Collier會告訴我們如何去做。
    全書分為兩部分,共10章,從架構到管理,從自動化測試到持續集成,通過豐富的工作實例,系統而深入地講解敏捷DW∕BI的基本原理、關鍵技術和項目管理實踐,為在真實商業智能和數據倉庫項目上應用敏捷分析方法提供系統實用指南。從管理角度,詳細介紹敏捷分析的基本原則,敏捷項目管理的有效實踐,包括章程、規劃、執行和檢測敏捷分析項目的有效實踐,以及成立高度協作項目團隊的指導原則和實踐,展現如何使用案例和用戶故事驅使價值持續傳遞,並講解團隊管理和領導的敏捷風格如何有效地替代傳統命令控制風格;從技術角度,深入講解能夠持續傳遞商業價值並有質量保障的技術方法,包括最優設計推進、測試驅動的數據倉庫開發、版本控制和項目自動化,以及應用敏捷分析時的一些註意事項。
    《敏捷分析(價值驅動的商業智能和數據倉庫系統開發)》內容全面,講解深入,並且涵蓋許多經過實踐檢驗的解決方案,適合IT決策者、數據倉庫專業人士、數據庫管理員、商業智能專家和數據庫開發人員參考。

<目錄>

譯者序
序一
序二
前言
第一部分  敏捷分析:管理方法
第1章  敏捷分析概述
  1.1  阿爾卑斯風格的系統開發
  1.2  什麼是敏捷分析
    1.2.1  敏捷分析的含義
    1.2.2  指導原則
    1.2.3  傳言與誤解
  1.3  數據倉庫架構和技能
    1.3.1  數據倉庫概念架構
    1.3.2  多樣化、截然不同的技能
  1.4  為什麼我們需要敏捷分析
    1.4.1  第一個事實:建立DW/BI系統是困難的
    1.4.2  第二個事實:DW/BI開發項目經常失敗
    1.4.3  第三個事實:最好是快速失敗和適應
    1.4.4  敏捷真的很好嗎
    1.4.5  敏捷分析的困難
  1.5  FlixBuster分析
  1.6  小結
第2章  敏捷項目管理
  2.1  什麼是敏捷項目管理
  2.2  連續性分階段的DW/BI開發
  2.3  設想—探索取代計劃—執行
    2.3.1  設想階段
    2.3.2  探索階段
  2.4  改變項目管理角色
  2.5  搞清楚敏捷「口味」的意義
  2.6  敏捷原則
    2.6.1  恰到好處設計
    2.6.2  同步日報
    2.6.3  把每件事都放到時間盒子中
    2.6.4  同處一室的團隊
    2.6.5  註重技術債
    2.6.6  計劃能力和監控速率
    2.6.7  跟蹤每日進展
    2.6.8  監控故事完成,而不是任務時間
  2.7  小結
第3章  社區、客戶、協作
  3.1  什麼是敏捷社區和敏捷協作
  3.2  敏捷項目社區
  3.3  信任等級
  3.4  協作機制
  3.5  消費者協作
  3.6  執行者協作
  3.7  決策者協作
  3.8  敏捷先決條件
  3.9  小結

第4章  BI系統的用戶故事
  4.1  什麼是用戶故事
  4.2  用戶故事與需求
  4.3  從角色到用例,再到用戶故事
    4.3.1  用戶角色
    4.3.2  用例建模
    4.3.3  在事件流中找到用戶故事
    4.3.4  用例場景
  4.4  分解敘事文
  4.5  什麼是最短小、最簡單的用戶故事
  4.6  故事優先級和待辦事項管理
    4.6.1  基於價值來評定優先級
    4.6.2  基於性能來評定優先級
    4.6.3  評定優先級的過程
    4.6.4  待辦事項管理
  4.7  評估故事的分值
  4.8  停車場圖表
  4.9  小結
第5章  自我規劃可以提升團隊表現
  5.1  什麼是自我規劃的團隊
  5.2  自我規劃需要自律
  5.3  自我規劃需要責任共擔
  5.4  自我規劃需要團隊工作協議
  5.5  自我規劃需要遵守承諾
  5.6  自我規劃需要透明開發
  5.7  自我規劃需要遵守公司標準
  5.8  小結

第二部分  敏捷分析:技術方法
第6章  不斷發展卓越的設計
  6.1  什麼是進化設計
  6.2  需要多少前期設計
  6.3  敏捷建模
  6.4  數據模型模式
  6.5  管理技術債
  6.6  重構
    6.6.1  什麼是重構
    6.6.2  什麼時候重構
    6.6.3  如何重構
    6.6.4  關於重構最後的話
  6.7  部署倉庫更改
    6.7.1  藍綠部署
    6.7.2  數據庫版本化
  6.8  其他採用發展方法的原因
  6.9  案例研究:自適應倉庫架構
    6.9.1  產品演變
    6.9.2  架構概述
    6.9.3  觀察型消息模型
  6.10  小結
第7章  測試驅動的數據倉庫開發
  7.1  什麼是敏捷分析測試
  7.2  敏捷測試框架
  7.3  BI自動化測試
    7.3.1  BI測試過程
    7.3.2  數據庫測試工具
    7.3.3  測試什麼
  7.4  沙箱開發
  7.5  測試優先的BI開發
    7.5.1  單元測試驅動開發
    7.5.2  故事測試驅動的DW/BI開發
    7.5.3  生成故事測試
  7.6  BI測試指引
  7.7  安裝時刻
  7.8  功能性的BI測試
  7.9  小結
第8章  數據倉庫的版本控制
  8.1  什麼是版本控制
  8.2  存儲庫
    8.2.1  什麼數據要存儲
    8.2.2  什麼數據不存儲
  8.3  用文件夾來工作
    8.3.1  什麼是版本
    8.3.2  打標、分支、合併
    8.3.3  解決衝突
  8.4  組織管理存儲庫
    8.4.1  註釋文件
    8.4.2  目錄
  8.5  打標和分支
    8.5.1  什麼時候打標和分支
    8.5.2  為標籤和分支命名
    8.5.3  保持簡單
  8.6  選擇有效的工具
  8.7  小結
第9章  項目自動化
  9.1  什麼是項目自動化
  9.2  快速入門
  9.3  構建自動化
    9.3.1  簡易自動構建
    9.3.2  更加先進的自動構建
    9.3.3  什麼時候開始
  9.4  持續集成
    9.4.1  構建頻率
    9.4.2  默認構建
    9.4.3  觸發構建
    9.4.4  設置持續集成
  9.5  按鈕發布
    9.5.1  什麼是發布
    9.5.2  準備發布
    9.5.3  綁定發布
  9.6  小結

第10章  最後的話
  10.1  專註於真正的問題
  10.2  做到敏捷和執行敏捷
  10.3  粗糙問題
  10.4  新興技術
  10.5  採用的策略
    10.5.1  可預見的混亂
    10.5.2  領導責任
    10.5.3  目標和商業校準
    10.5.4  敏捷採用路標方式
    10.5.5  培訓和輔導
    10.5.6  衡量成功
  10.6  結束語
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