Budowanie nieustrukturyzowanej hurtowni danych: Architektura, analiza i projektowanie

Opinie czytelników

Książka otrzymała mieszane recenzje, przy czym niektórzy czytelnicy uważają ją za bardzo cenną dla zrozumienia i wdrożenia analizy tekstu w hurtowniach danych, podczas gdy inni krytykują ją za przestarzałość i brak głębi.

⬤ Dostarcza jasnych wyjaśnień koncepcji analizy tekstu, ułatwiając komunikację z kierownictwem.
⬤ Oferuje nowe spojrzenie na strategie przechowywania i indeksowania, korzystne dla zespołów hurtowni danych.
⬤ Zawiera cenne pomysły, które mogą poprawić obsługę danych i praktyki zarządzania.

⬤ Niektórzy czytelnicy uznali ją za zbyt drogą i pozbawioną wystarczającej ilości przydatnych informacji.
⬤ Krytyka powtarzających się treści i opieranie się na przestarzałych koncepcjach tradycyjnej hurtowni danych.
⬤ Inni zwrócili uwagę na niezdolność autora do skutecznego odniesienia się do nieustrukturyzowanych danych, określając książkę jako wypełnioną żargonem i paplaniną.

(na podstawie 6 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design

Zawartość książki:

Dowiedz się od legendy hurtowni danych, Billa Inmona, jak zbudować środowisko raportowania, którego potrzebuje Twoja firma.

Odpowiedzi na wiele cennych pytań biznesowych kryją się w tekście. Jak dobrze istniejące środowisko raportowania może wyodrębnić niezbędny tekst z wiadomości e-mail, arkuszy kalkulacyjnych i dokumentów oraz umieścić go w użytecznym formacie do analizy i raportowania? Przekształcenie tradycyjnej hurtowni danych w wydajną hurtownię danych nieustrukturyzowanych wymaga dodatkowych umiejętności od analityka, architekta, projektanta i programisty. Ta książka przygotuje Cię do pomyślnego wdrożenia nieustrukturyzowanej hurtowni danych, a dzięki jasnym wyjaśnieniom, przykładom i studiom przypadków poznasz nowe techniki i wskazówki, jak skutecznie pozyskiwać i analizować tekst.

Opanuj te dziesięć celów:

⬤ Zbuduj nieustrukturyzowaną hurtownię danych przy użyciu 11-etapowego podejścia.

⬤ Zintegrować tekst i opisać go pod względem jednorodności, trafności, nośnika, objętości i struktury.

⬤ Przezwyciężenie wyzwań, takich jak: nijakość, wieża Babel i brak naturalnych relacji.

⬤ Unikaj złomowiska danych i walcz z "pajęczą siecią".

⬤ Ponowne wykorzystanie technik udoskonalonych w tradycyjnej hurtowni danych i hurtowni danych 2. 0, w tym rozwój iteracyjny.

⬤ Stosowanie podstawowych technik wyodrębniania, przekształcania i ładowania tekstu (ETL), takich jak rozpoznawanie fraz, filtrowanie słów stop i zastępowanie synonimów.

⬤ Projektowanie systemu inwentaryzacji dokumentów i łączenie nieustrukturyzowanego tekstu z ustrukturyzowanymi danymi.

⬤ Wykorzystanie indeksów do wydajnej analizy tekstu i taksonomii do użytecznej kategoryzacji zewnętrznej.

⬤ Zarządzanie dużymi ilościami danych przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak wskaźniki wsteczne.

⬤ Ocenianie technologii odpowiednich do przetwarzania danych nieustrukturyzowanych, takich jak urządzenia hurtowni danych.