The Data Warehouse Mentor: Gyakorlati adattárház és üzleti intelligencia betekintés

Olvasói vélemények

A könyv átfogó áttekintést nyújt az adattárházakról, és értékes betekintést nyújt mind a kezdők, mind a szakmabeliek számára. Hangsúlyozza a megfelelő adatszervezés és adatminőség fontosságát a sikeres megvalósításokban. Egyes olvasók azonban az írásmódot tekervényesnek és nehezen követhetőnek találják.

Nagyszerű áttekintést nyújt az adattárház-építési fogalmakról, jól szervezett fejezeteket kínál logikus példákkal, gyakorlati tanácsokat, értékes betekintést az adatkezelésbe, és az adattárház építésének teljes körű, az elejétől a végéig tartó megközelítését. Különösen hasznos az ETL-fejlesztők és a területen kezdők számára.

Az írás néha nem egyértelmű és ismétlődő, ami megnehezíti egyes olvasók számára a főbb pontok megértését. Ráadásul a könyv a Kindle számára szabványos mobi helyett DRM-elt PDF formátumban készült, ami rossz olvasási élményt eredményez.

(12 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

Egyedi, agilis adattárház- és üzleti intelligenciaarchitektúra kifejlesztése.

Adja meg a felhasználóknak a lehetőséget, és a szakértő fejlesztő és oktató részletes útmutatásai és bevált gyakorlatai segítségével javítsa a döntéshozatal hatékonyságát az egész vállalaton belül. Az adattárház mentor: Gyakorlati adattárház és üzleti intelligencia betekintés megmutatja, hogyan tervezzen, tervezzen, építsen fel és adminisztráljon egy integrált, végponttól végpontig tartó DW/BI-megoldást. Megtanulja, hogyan válassza ki a megfelelő komponenseket, hogyan építsen fel egy vállalati adatmodellt, hogyan konfigurálja az adatmárkákat és adattárházakat, hogyan hozza létre az adatáramlást, és hogyan csökkentse a kockázatokat. A változáskezelés, az adatkezelés és a biztonság is szerepel ebben az átfogó útmutatóban.

⬤ Tudja meg a BI- és adattárházrendszerek összetevőit.

⬤ Meghatározza a projektcélokat és hatékony telepítési tervet hajt végre.

⬤ Pontos logikai és fizikai vállalati adatmodellek létrehozása.

⬤ Adatbányászattal nyerjen betekintést a vállalati tranzakciókba.

⬤ Adatok bevitele, tisztítása és normalizálása ETL (Extract, Transform, and Load) technikák segítségével.

⬤ Szerkesztett bemeneti fájlok használata az adatkövetelmények meghatározásához.

⬤ Felülről lefelé, alulról felfelé és hibrid tervezési módszerek alkalmazása.

⬤ Biztonság kezelése és a teljesítmény optimalizálása adatkezelési eszközökkel.

Robert Laberge több internetes vállalkozás alapítója és az IBM Industry Models and Assets Lab vezető tanácsadója, amely az adattárházakra és üzleti intelligencia megoldásokra összpontosít.