Bewertung:
Das Buch bietet einen grundlegenden Überblick über die Data-Lake-Architektur, wobei der Schwerpunkt auf Prinzipien und Verwaltungsstrategien liegt. Obwohl es sich schnell liest und ansprechend ist, kritisieren viele Rezensenten den Mangel an technischer Tiefe und umsetzbarer Anleitung und bezeichnen es eher als theoretische Einführung denn als praktisches Handbuch.
Vorteile:** Ansprechendes und gut strukturiertes Layout. ** Gute Einführung für Anfänger in Data-Lake-Konzepte. ** Bietet wertvolle Prinzipien und einen Rahmen für diejenigen, die Daten effektiv verwalten wollen. ** Geschrieben von einem glaubwürdigen Autor auf diesem Gebiet, Bill Inmon. ** Bietet Einblicke in Data Governance und den Umgang mit Unternehmensdaten. ** Schnelle Lektüre, die in ein paar Tagen abgeschlossen werden kann.
Nachteile:** Es fehlt an Tiefe und umsetzbaren technischen Anleitungen. ** Der Inhalt ist zu allgemein und auf hohem Niveau für Datenexperten. ** Häufige Diagramme sind vereinfachend und tragen nicht zum Verständnis bei. ** Wird als ein Verkaufsargument für die Software des Autors wahrgenommen. ** Irreführender Titel; nicht geeignet für diejenigen, die einen technischen Implementierungsfahrplan suchen. ** Einige Rezensenten waren der Meinung, dass sich das Buch wiederholt und keine neuen Erkenntnisse liefert.
(basierend auf 22 Leserbewertungen)
Data Lake Architecture: Designing the Data Lake and Avoiding the Garbage Dump
Unternehmen investieren unglaublich viel Zeit und Geld in die Beschaffung und anschließende Speicherung großer Datenmengen in Datenspeichern, den so genannten Data Lakes. Aber wie viele dieser Unternehmen können die Daten tatsächlich in einer brauchbaren Form wieder herausholen? Nur sehr wenige schaffen es, den Data Lake in eine Informationsgoldmine zu verwandeln. Die meisten enden mit Müllhalden.
In Data Lake Architecture wird erklärt, wie man einen nützlichen Data Lake aufbaut, in dem Datenwissenschaftler und Datenanalysten geschäftliche Herausforderungen lösen und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren können. Lernen Sie, wie Sie Data Lakes sowie analoge, anwendungsbezogene und textbasierte Datenpools so strukturieren, dass sie einen maximalen Geschäftswert bieten. Verstehen Sie die Rolle des Rohdatenpools und wann Sie einen Archivdatenpool verwenden sollten. Nutzen Sie die vier wichtigsten Zutaten für den Erfolg von Data Lakes: Metadaten, Integrationsmapping, Kontext und Metaprozess.
Bill Inmon hat uns die Augen für die Architektur und die Vorteile eines Data Warehouse geöffnet, und jetzt führt er uns auf die nächste Ebene der Data Lake-Architektur.
| ISBN: | 9781634621175 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 166 |
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