Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Data Modeling for the Business“ von Steve Hoberman und Co-Autoren wird allgemein für seinen praktischen Ansatz bei der Datenmodellierung gelobt, insbesondere bei der Abstimmung von Geschäftsanforderungen und IT. Der Schwerpunkt liegt auf Datenmodellen auf hoher Ebene und einer effektiven Kommunikation zwischen den Beteiligten. Einige Rezensenten sind jedoch der Meinung, dass das Buch zu allgemein gehalten und in seinem Umfang begrenzt ist, insbesondere für diejenigen, die mehr technische Einblicke oder detaillierte Methoden suchen.
Vorteile:Bietet praktische Ansätze und Werkzeuge für die Datenmodellierung auf hoher Ebene. Überbrückt effektiv die Kluft zwischen Geschäftsanforderungen und IT. Leicht zu lesen und zu verstehen, macht komplexe Themen zugänglich. Bietet klare Beispiele, Illustrationen und Fallstudien. Empfohlen für Unternehmensdatenarchitekten und Business-Analysten.
Nachteile:Zu generisch und grundlegend für detaillierte Modellierungsaktivitäten. Es fehlt an technologischen Einblicken und Verbindungen zu Tools. Einige Abschnitte können übermäßig vereinfachend oder mühsam sein, insbesondere in den ersten Kapiteln. Gilt als teuer und ist für fortgeschrittene Praktiker möglicherweise nicht von großem Wert.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Modeling for the Business: A Handbook for Aligning the Business with It Using High-Level Data Models
Inhalt des Buches:
Haben Sie schon einmal versucht, Geschäftsleute und IT-Mitarbeiter dazu zu bringen, sich auf den Projektumfang für eine neue Anwendung zu einigen? Oder haben Sie versucht, Marketing und Vertrieb dazu zu bringen, sich auf die Zielgruppe zu einigen? Oder haben Sie versucht, neue Teammitglieder mit den Hunderten von Tabellen in Ihrem Data Warehouse vertraut zu machen, ohne dass sie dabei einschlafen?
Unabhängig davon, ob Sie ein Geschäftsmann oder ein IT-Fachmann sind, können Sie in jedem dieser und hunderter anderer Szenarien der Held sein, indem Sie ein High-Level-Datenmodell erstellen. Das High-Level Data Model ist eine vereinfachte Sicht auf unsere komplexe Umgebung. Es kann ein leistungsfähiges Kommunikationsinstrument für die Schlüsselkonzepte in unseren Anwendungsentwicklungsprojekten, Business-Intelligence- und Stammdatenverwaltungsprogrammen sowie allen Unternehmens- und Brancheninitiativen sein.
Lernen Sie das High-Level-Datenmodell kennen und beherrschen Sie die Techniken zum Aufbau eines solchen Modells, einschließlich eines umfassenden Zehn-Schritte-Ansatzes und praktischer Übungen, die Ihnen helfen, die Themen selbst zu üben. In diesem Buch geben wir einen Überblick über die Grundlagen der Datenmodellierung und erklären, warum die in einem High-Level-Datenmodell gespeicherten Kernkonzepte erhebliche geschäftliche Auswirkungen auf ein Unternehmen haben können. Wir erläutern die technische Notation eines Datenmodells und gehen einige einfache Beispiele für den Aufbau eines High-Level-Datenmodells durch. Wir beschreiben auch, wie Datenmodelle mit anderen wichtigen Initiativen zusammenhängen, von denen Sie vielleicht schon gehört haben oder die Sie in Ihrem Unternehmen implementieren.
Dieses Buch enthält Best Practices für die Implementierung eines High-Level-Datenmodells sowie einige einfach zu verwendende Vorlagen und Richtlinien für ein schrittweises Vorgehen. Jeder Schritt wird anhand zahlreicher Beispiele illustriert, die auf tatsächlichen Projekten basieren, an denen wir gearbeitet haben. Die Namen wurden geändert, um die Unschuldigen zu schützen, aber die Schmerzpunkte und Lektionen sind erhalten geblieben. Ein Beispiel erstreckt sich über ein ganzes Kapitel und ermöglicht es Ihnen, den Aufbau eines High-Level-Datenmodells von Anfang bis Ende zu üben und Ihre Ergebnisse mit unseren zu vergleichen.
Der Aufbau eines High-Level-Datenmodells nach dem Zehn-Schritte-Ansatz, den Sie in diesem Buch kennenlernen werden, ist eine gute Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Sie die neuen Fähigkeiten, die Sie in diesem Buch erlernen, auch behalten werden.
Wie in vielen anderen Disziplinen auch, ist die Verwendung des richtigen Werkzeugs für die richtige Aufgabe entscheidend für den Gesamterfolg der Implementierung Ihres High-Level-Datenmodells. Um Sie bei der Toolauswahl zu unterstützen, werden in mehreren Kapiteln die Anforderungen an ein High-Level-Datenmodellierungs-Tool und ein Rahmenwerk für die Auswahl eines Datenmodellierungs-Tools im Allgemeinen erörtert.
Das Buch schließt mit einer Fallstudie aus der Praxis, die zeigt, wie ein internationales Energieunternehmen ein High-Level-Datenmodell erfolgreich eingesetzt hat, um seine Informationsmanagement-Praktiken zu rationalisieren und die Kommunikation im gesamten Unternehmen zu verbessern - sowohl zwischen den Geschäftsleuten als auch der IT.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780977140077 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2009 |
| Seitenzahl: | 285 |
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