Ocena:
Książka została skrytykowana za to, że jest pełna modnych słów i brakuje w niej praktycznych wskazówek, jak wdrożyć omawiane w niej koncepcje. Mimo że zawiera ona teoretyczny przegląd, nie zagłębia się w szczegóły niezbędne dla praktyków, zwłaszcza tych z zaawansowaną wiedzą na temat architektury danych. Dodatkowo, fizyczna jakość książki i styl pisania zostały zakwestionowane.
Zalety:Książka służy jako teoretyczny elementarz koncepcji Data LakeHouse, który może być korzystny dla początkujących lub tych, którzy szukają ogólnego przeglądu.
Wady:Oferuje ona niewielki wgląd w praktyczne zastosowania i techniki implementacji, jest krytykowana za niską jakość druku i nadmierną ilość treści wypełniających, zawiera liczne błędy ortograficzne i gramatyczne oraz może być zbyt ogólna dla doświadczonych profesjonalistów.
(na podstawie 4 opinii czytelników)
Building the Data Lakehouse
Data Lakehouse to następna generacja hurtowni danych i jeziora danych, zaprojektowana w celu spełnienia dzisiejszych złożonych i stale zmieniających się wymagań w zakresie analityki, uczenia maszynowego i nauki o danych. Poznaj funkcje i architekturę hurtowni danych oraz jej potężną infrastrukturę analityczną.
Docenisz sposób, w jaki uniwersalny wspólny łącznik łączy dane strukturalne, tekstowe, analogowe i IoT. Utrzymanie jeziora danych dla przyszłych pokoleń poprzez Data Lakehouse Housekeeping i Data Future-proofing.
Dowiedz się, jak włączyć Lakehouse do istniejącej strategii zarządzania danymi. Włącz katalogi danych, narzędzia do tworzenia linii danych i oprogramowanie open source do swojej architektury, aby zapewnić naukowcom zajmującym się danymi, analitykom i użytkownikom końcowym szczęśliwe życie.
