Mentor hurtowni danych: Praktyczne spostrzeżenia dotyczące hurtowni danych i analizy biznesowej

Opinie czytelników

Książka zapewnia kompleksowy przegląd hurtowni danych, oferując cenne spostrzeżenia zarówno początkującym, jak i profesjonalistom w tej dziedzinie. Podkreśla znaczenie właściwej organizacji i jakości danych w udanych wdrożeniach. Jednak niektórzy czytelnicy uważają, że styl pisania jest zawiły i trudny do naśladowania.

Oferuje świetny przegląd koncepcji hurtowni danych, dobrze zorganizowane rozdziały z logicznymi przykładami, praktyczne porady, cenne spostrzeżenia na temat zarządzania danymi oraz kompletne podejście od początku do końca do budowy hurtowni danych. Jest to szczególnie przydatne dla programistów ETL i początkujących w tej dziedzinie.

Tekst może być niejasny i powtarzalny, co utrudnia niektórym czytelnikom zrozumienie głównych punktów. Dodatkowo, książka jest sformatowana jako DRM PDF zamiast standardowego mobi dla Kindle, co prowadzi do słabych wrażeń z czytania.

(na podstawie 12 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence Insights

Zawartość książki:

Opracuj niestandardową, zwinną architekturę hurtowni danych i analizy biznesowej.

Wzmocnij pozycję swoich użytkowników i usprawnij proces podejmowania decyzji w całym przedsiębiorstwie dzięki szczegółowym instrukcjom i najlepszym praktykom opracowanym przez doświadczonego programistę i trenera. The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence Insights pokazuje, jak zaplanować, zaprojektować, zbudować i administrować zintegrowanym, kompleksowym rozwiązaniem DW/BI. Dowiedz się, jak wybrać odpowiednie komponenty, zbudować model danych przedsiębiorstwa, skonfigurować magazyny danych i hurtownie danych, ustalić przepływ danych i ograniczyć ryzyko. W tym kompleksowym przewodniku omówiono również zarządzanie zmianą, zarządzanie danymi i bezpieczeństwo.

⬤ Zrozumienie komponentów systemów BI i hurtowni danych.

⬤ Ustalenie celów projektu i wdrożenie skutecznego planu wdrożenia.

⬤ Tworzenie dokładnych logicznych i fizycznych modeli danych przedsiębiorstwa.

⬤ Uzyskać wgląd w transakcje firmy dzięki eksploracji danych.

⬤ Wprowadzanie, czyszczenie i normalizowanie danych przy użyciu technik ETL (Extract, Transform, and Load).

⬤ Używanie ustrukturyzowanych plików wejściowych do definiowania wymagań dotyczących danych.

⬤ Stosowanie odgórnych, oddolnych i hybrydowych metodologii projektowania.

⬤ Obsługa zabezpieczeń i optymalizacja wydajności przy użyciu narzędzi do zarządzania danymi.

Robert Laberge jest założycielem kilku przedsięwzięć internetowych i głównym konsultantem w IBM Industry Models and Assets Lab, które koncentruje się na hurtowniach danych i rozwiązaniach business intelligence.