Data Warehouse Project Management (Paperback)
暫譯: 數據倉儲專案管理 (平裝本)

Sid Adelman

  • 出版商: Addison Wesley
  • 出版日期: 2000-09-24
  • 定價: $2,145
  • 售價: 6.0$1,287
  • 語言: 英文
  • 頁數: 442
  • 裝訂: Paperback
  • ISBN: 0201616351
  • ISBN-13: 9780201616354
  • 相關分類: 專案管理 PM
  • 立即出貨(限量) (庫存=9)

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商品描述


Description

A complete, start-to-finish roadmap for the data warehouse project manager!

  • Best practices, templates, examples, checklists, and much more.
  • Specific solutions to the complex problems that arise most often in data warehousing projects.
  • CD-ROM includes hands-on workshops and easy-to-adapt project templates.
The average data warehouse takes three years to build and costs $3-5 million -- yet many data warehouse project managers are thrown into the position with no clear idea of their roles, authority, or even objectives. It's no wonder that 85% of all data warehouse projects fall short of their objectives, and 40% fail completely. In Data Warehouse Project Management, two leading data warehouse project management consultants present start-to-finish best practices for getting the job done right. Sid Adelman and Larissa Terpeluk Moss cover the entire lifecycle, from proposing a data warehouse project through staffing a team, developing project scope, justifying, negotiating, and marketing the data warehouse project internally, and then implementing the data warehouse. They present real-world case studies identifying the key pitfalls that arise repeatedly in data warehouse projects -- and offer proven solutions for addressing these challenges. The book and CD-ROM contain an extensive library of templates and checklists, plus self-tests to determine whether an organization is really ready for data warehousing.

Sid Adelman is a world-recognized data warehousing consultant. He is Chairman of the International Data Warehousing Board, and President & Founder of Sid Adelman & Associates. Larissa Terpeluk Moss, also an internationally known data warehousing consultant, is President and Founder of MethodFocus, Inc. Larissa is the developer of RSDM-2000, a Relational System Development Methodology. Both have published extensively in DM Review.

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Table Of Contents

List of Figures.
Foreword.
Preface.
Acknowledgments.
1. Introduction to Data Warehousing.
Traditional Development.
Data Warehousing.
The Role of Project Management.
Difficulty of Managing Data Warehouse Projects.
Summary.
Workshop.

2. Goals and Objectives.
Traditional Decision Support Deficiencies.
Data Management Solutions.
Data Warehouse Short-Term Objectives.
Data Warehouse Long-Term Objectives.
Summary.
Workshop.

3. Indicators of Success.
Measures of Success.
Critical Success Factors.
Measuring Results.
Summary.
Workshop.

4. Risks.
Types of Failures.
Types of Risks.
Poison People.
Summary.
Workshop.

5. Satisfying the User.
Understanding the Business.
Types of Users.
Communicating with the Users.
Requirements.
Internal Selling.
Summary.
Workshop.

6. Cost Benefit.
The Need for Cost Justification.
Costs.
Benefits.
Summary.
Workshop.

7. Selecting Software.
Data Warehouse Tools.
Where the Tools Fit in the Technical Architecture.
Product Requirements.
Vendor Evaluation.
Research.
Making the Decision.
Summary.
Workshop.

8. Organization and Cultural Issues.
Current Situation.
Cultural Imperatives.
Organization to Support the Data Warehouse.
Data Warehouse Roles.
Advisory Boards.
Recruiting and Retention.
The Data Warehouse Team.
Training.
Summary.
Workshop.

9. Methodology.
Data Warehouse Iterations.
Prototyping as a Development Approach.
Parallel Development Tracks.
Major Development Steps.
Summary.
Workshop.

10. Data Models.
Logical Data Model.
Physical Data Model.
Summary.
Workshop.

11. Data Quality.
Data Management and Data Delivery.
The Cost of Data Chaos.
Defining Data Quality for the Data Warehouse.
Data Cleansing Categories.
Triaging Data Cleansing Activities.
Summary.
Workshop.

12. Project Planning.
Need for Project Planning.
The Project Plan.
Estimating.
Controlling the Project.
First Project Selection.
Communication.
Summary.
Workshop.

Appendix.
Data Warehouse Applications by Industry.
User Responsibility Problem.
User Validation Template.
Words to Use/Words Not to Use.
Sample Letter to Interviewees.
Interview Results Template.
User Satisfaction Survey.
User Scorecard.
Benefits Analysis for Health Care.
Benefits Analysis for Finance.
Desired Types of References.
Questions for the References.
Vendor Rules of Engagement.
Plan to Select Products.
Data Warehouse Product Categories.
Organizational Structures.
Salary Survey.
Service Level Agreement Standards.
Questions for External Data Vendors.
Project Plan Task Template.
Sample Project Plan.
Disaster Examples.

Index. 0201616351T04062001


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商品描述(中文翻譯)

描述

一個完整的數據倉儲專案經理的從頭到尾的路線圖!
- 最佳實踐、範本、範例、檢查清單,以及更多內容。
- 針對數據倉儲專案中最常出現的複雜問題提供具體解決方案。
- CD-ROM 包含實作工作坊和易於調整的專案範本。

平均而言,建立一個數據倉儲需要三年時間,成本在 300 萬到 500 萬美元之間——然而,許多數據倉儲專案經理在沒有明確角色、權限或目標的情況下被推入這個職位。難怪 85% 的數據倉儲專案未能達成其目標,40% 完全失敗。在《數據倉儲專案管理》中,兩位領先的數據倉儲專案管理顧問提供了從頭到尾的最佳實踐,以確保專案的成功。Sid Adelman 和 Larissa Terpeluk Moss 涵蓋了整個生命週期,從提議數據倉儲專案到組建團隊、開發專案範圍、內部證明、談判和推廣數據倉儲專案,然後實施數據倉儲。他們提供了真實案例研究,指出數據倉儲專案中反覆出現的關鍵陷阱——並提供針對這些挑戰的有效解決方案。這本書和 CD-ROM 包含了大量的範本和檢查清單,以及自我測試以確定組織是否真的準備好進行數據倉儲。

Sid Adelman 是全球知名的數據倉儲顧問。他是國際數據倉儲委員會的主席,也是 Sid Adelman & Associates 的總裁和創始人。Larissa Terpeluk Moss 也是國際知名的數據倉儲顧問,是 MethodFocus, Inc. 的總裁和創始人。Larissa 是 RSDM-2000(關聯系統開發方法論)的開發者。兩人都在《DM Review》上發表了大量文章。

目錄
- 圖表清單。
- 前言。
- 序言。
- 感謝詞。
- 1. 數據倉儲介紹。
- 傳統開發。
- 數據倉儲。
- 專案管理的角色。
- 管理數據倉儲專案的困難。
- 總結。
- 工作坊。

- 2. 目標與目的。
- 傳統決策支持的缺陷。
- 數據管理解決方案。
- 數據倉儲短期目標。
- 數據倉儲長期目標。
- 總結。
- 工作坊。

- 3. 成功指標。
- 成功的衡量標準。
- 關鍵成功因素。
- 測量結果。
- 總結。
- 工作坊。

- 4. 風險。
- 失敗類型。
- 風險類型。
- 毒害人員。
- 總結。
- 工作坊。

- 5. 滿足用戶需求。
- 理解業務。
- 用戶類型。
- 與用戶溝通。
- 需求。
- 內部推銷。
- 總結。
- 工作坊。

- 6. 成本效益。
- 成本證明的必要性。
- 成本。
- 效益。
- 總結。
- 工作坊。

- 7. 選擇軟體。
- 數據倉儲工具。
- 工具在技術架構中的位置。
- 產品需求。
- 供應商評估。
- 研究。
- 做出決策。
- 總結。
- 工作坊。

- 8. 組織與文化問題。
- 當前情況。
- 文化要求。
- 支持數據倉儲的組織。
- 數據倉儲角色。
- 諮詢委員會。
- 招募與留任。
- 數據倉儲團隊。
- 培訓。
- 總結。
- 工作坊。

- 9. 方法論。
- 數據倉儲迭代。
- 原型開發作為開發方法。
- 平行開發路徑。
- 主要開發步驟。
- 總結。
- 工作坊。

- 10. 數據模型。
- 邏輯數據模型。
- 實體數據模型。
- 總結。
- 工作坊。

- 11. 數據質量。
- 數據管理與數據交付。
- 數據混亂的成本。
- 為數據倉儲定義數據質量。
- 數據清理類別。
- 數據清理活動的優先排序。
- 總結。
- 工作坊。

- 12. 專案規劃。
- 專案規劃的必要性。
- 專案計劃。
- 估算。
- 控制專案。
- 首次專案選擇。
- 溝通。
- 總結。
- 工作坊。

- 附錄。
- 按行業劃分的數據倉儲應用。
- 用戶責任問題。
- 用戶驗證範本。
- 使用的詞語/不使用的詞語。
- 面試者的範本信件。
- 面試結果範本。
- 用戶滿意度調查。
- 用戶評分卡。
- 醫療保健的效益分析。
- 財務的效益分析。
- 所需的參考類型。
- 參考問題。
- 供應商參與規則。
- 選擇產品的計劃。
- 數據倉儲產品類別。
- 組織結構。
- 薪資調查。
- 服務水平協議標準。
- 對外數據供應商的問題。
- 專案計劃任務範本。
- 專案計劃範本。
- 災難範例。

索引。 0201616351T04062001