教學大綱表
請遵守智慧財產權，勿使用非法影印教科書，避免觸法。
課程名稱 (中文) 資料倉儲
(英文) Data Warehousing 		開課單位 資訊經營研究所
課程代碼 N5350A
授課教師 陳明賢
學分數 3.0 必/選修 選修 開課年級 研究所
先修科目或先備能力：資料庫系統及企業流程相關知識
課程概述與目標：The data warehouse industry has reached full maturity and acceptance across the business world. This course helps students get about the business of building and managing a data warehouse that is a platform for business intelligence applications.
教科書 1, Ralph Kimball & Margy Ross, "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling," 3nd Ed., Wiley, 2013, ISBN: 9781118530801
參考教材 1, Ralph Kimball, Margy Ross, "The Kimball Group reader : relentlessly practical tools for data warehousing and business intelligence," Wiley, 2015
圖書館電子書 http://www.sciencedirect.com/science/book/9780123743190
http://www.sciencedirect.com/science/book/9781558606845
http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-540-74405-4
http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-4302-0528-9
http://www.sciencedirect.com/science/book/9780123737267
https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-4842-0082-7
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119228912
課程大綱 學生學習目標 單元學習活動 學習成效評量 備註
週 單元主題 內容綱要
1 Evolution of Decision Support Systems 1. The Evolution
2. Problems with the naturally evolving architecture
3. The architected environment
4. Who is the user
5. The development life cycle 		1能具體描述DSS沿革
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		2節  
    2 The data warehouse environment 1. The structure of the data warehouse
    2. Subject orientation
    3. Day 1-day n phenomenon
    4. Granularity
    5. Cost justification     		1能具體描述資料倉儲特徵
    2能區別資料庫與資料倉儲之異同
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		2節  
    3 Introducing the Kimball Lifecycle 1. Lifecycle History Lesson
    2. Lifecycle Milestones
    3. Using the Lifecycle Roadmap
    4. Lifecycle Navigation Aids
    5. Lifecycle Vocabulary Primer     		1能按Kimball Lifecycle進行小型資料倉儲專案規畫
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		2節  
    4 Dimensional modeling primer 1. Dimensional modeling vocabulary
    2. Dimensional modeling myths     		1能描述何謂維度為模
    2區別維度模型與正規化模型之差異
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		1節  
    5 Retail Sales 1. Four-step demensional design process
    2. Declar the grain
    3. Choose the demensions
    4. Identify the facts     		1能以維度計設四步驟進行維設建模
    2能辨別不同的資料顆粒度
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    6 Inventory 1. Periodic snapshot
    2. Transaction snapshot
    3. Accumulation snapshot
    4. Data warehouse bus matrix
    5. Conformed dimensions and facts     		1能區別三種類型的資料顆粒度
    2在維度設計時能恰當選顆粒度
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    7 Procurement 1. Multiple- VS Single- transaction fact tables
    2. Slowly changing dimensions
    3. More rapidly changing demensions     		1能判斷何時該採單一事實表或多重事實表
    2具體描述三種不同類型的漸變維度
    3區別漸變維度與快變維度
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    8 Order Management 1. Fact normalization
    2. Dimension role-playing
    3. Degenerate dimension
    4. Junk dimensions     		1能運用維度角色扮演、退化維度、雜項維度等技巧於維度計設
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		2節  
    9 Other Dimensional modeling issues 1. Large changing dimensions
    2. Consolidated fact tables
    3. Time-stamped transaction tracking in a dimension
    4. outrigger dimension
    5. Household dimension
    6. Multivalued dimensions
    7. Surrogate keys     		1運用本單元所授的技巧於維度設計
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    10 Term project veview (1) Review the design of dimensional model 1運用於本課所習的知識，設計一小型資料倉儲
    2確認學期專題的維度模型之正確性
  • 討論
  • 個別或小組指導
  • 實作
  • 講授
    •
  • 專題
    •      		3節  
    11 Overall introducing Extract, Transformation, and Load 1. Round Up the Requirements
    2. Extracting Data
    3. Cleaning and Conforming Data
    4. Delivering Data for Presentation
    5. Managing the ETL Environment     		1能整體概述ETL
  • 講授
    •
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    12 Introducing Data Integration 1. Data Integration Concepts
    2. BigData Overview
    3. Velocity Methodology of Data Integration
    4. Introducing Informatica PowerCenter     		1具體描述業界常用的ETL產品
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 上機實習
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    13 Designing Data Integration Process with ETL Tools (1) 1. Extract, Transform, Load
    2. PowerCenter Components and User Interface
    3. Config Lab environment
    4. Processing Operational Data Store     		1ETL工具基本功能操作
    2運用ETL工具處理ODS
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 上機實習
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    14 Designing Data Integration Process with ETL Tools (2) 1. Processing Operational Data Store (cont.)
    2. Processing Dimension Tables     		1運用ETL工具處理維度表
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 上機實習
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    15 Designing Data Integration Process with ETL Tools (3) 1. Processing Dimension Tables (cont.)
    2. Processing Fact Tables     		1運用ETL工具處理事實表
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 上機實習
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    16 Introduce Profiling , Analyze and Data Quality 1. Introducing Data Profiling
    2. Introducing Data Analyze
    3. Introducing Data Quality     		能判斷資料來源的資料品質
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 上機實習
  • 平時考
  • 作業
    •      		3節  
    17 Term project review(2) Review the design of ETL process 1運用於本課所習的知識，設計一小型資料倉儲
    2確認學期專題的ETL程序之正確性
  • 討論
  • 個別或小組指導
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
    •
  • 專題
    •      		3節  
    18 Term project presnt, Mid Exam, Final Exam Term project present 1展示學期專題成果
  • 討論
  • 心得發表
  • 個別或小組指導
  • 實作
    •
  • 期末考
  • 期中考
  • 專題
    •      		3節 3節 3節  

    教學要點概述：
    教材編選： ■ 自編教材 ■ 教科書作者提供
    評量方法： 期末考：25%   期中考：25%   其他評量：10%   專題：20%   平時考：10%   作業：10%  
    教學資源： □ 教材電子檔 □ 課程網站
    扣考規定：http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504

    研究所：
    核心能力 期末考 期中考 其他評量 專題 平時考 作業
    核心能力一 學術研究能力 3/10 3 3 3 3 3 3
    核心能力二 技術發展能力 5/10 5 5 5 5 5 5
    核心能力三 服務管理能力 2/10 2 2 2 2 2 2