Bewertung:
Das Buch gibt einen umfassenden Überblick über Data Warehousing und bietet sowohl Anfängern als auch Fachleuten auf diesem Gebiet wertvolle Einblicke. Es unterstreicht die Bedeutung einer angemessenen Datenorganisation und -qualität für erfolgreiche Implementierungen. Einige Leser finden jedoch den Schreibstil unübersichtlich und schwer nachvollziehbar.
Vorteile:Das Buch bietet einen hervorragenden Überblick über Data-Warehousing-Konzepte, gut gegliederte Kapitel mit logischen Beispielen, praktische Ratschläge, wertvolle Einblicke in die Data Governance und einen vollständigen Ansatz für den Aufbau eines Data Warehouse von Anfang bis Ende. Es ist besonders nützlich für ETL-Entwickler und Anfänger auf diesem Gebiet.
Nachteile:Der Text kann unklar und sich wiederholend sein, so dass es für manche Leser schwierig ist, die wichtigsten Punkte zu erfassen. Außerdem ist das Buch als DRM-geschützte PDF-Datei formatiert und nicht als Standard-Mobi für Kindle, was zu einem schlechten Leseerlebnis führt.
(basierend auf 12 Leserbewertungen)
The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence Insights
Entwickeln Sie eine benutzerdefinierte, agile Data-Warehousing- und Business-Intelligence-Architektur.
Geben Sie Ihren Anwendern die Möglichkeit, mit detaillierten Anleitungen und Best Practices eines erfahrenen Entwicklers und Trainers die Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen zu verbessern. Der Data-Warehouse-Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence Insights zeigt, wie man eine integrierte End-to-End DW/BI-Lösung plant, entwirft, aufbaut und verwaltet. Sie erfahren, wie Sie geeignete Komponenten auswählen, ein Unternehmensdatenmodell aufbauen, Data Marts und Data Warehouses konfigurieren, den Datenfluss einrichten und Risiken minimieren. Change Management, Data Governance und Sicherheit werden in diesem umfassenden Leitfaden ebenfalls behandelt.
⬤ Verstehen Sie die Komponenten von BI- und Data-Warehouse-Systemen.
⬤ Festlegen von Projektzielen und Implementieren eines effektiven Implementierungsplans.
⬤ Erstellen Sie genaue logische und physische Unternehmensdatenmodelle.
⬤ Gewinnen Sie mit Data Mining Einblicke in die Transaktionen Ihres Unternehmens.
⬤ Eingabe, Bereinigung und Normalisierung von Daten mithilfe von ETL-Techniken (Extrahieren, Transformieren und Laden).
⬤ Strukturierte Eingabedateien zur Definition von Datenanforderungen verwenden.
⬤ Anwendung von Top-Down-, Bottom-Up- und hybriden Entwurfsmethodiken.
⬤ Umgang mit Sicherheit und Optimierung der Leistung mithilfe von Data-Governance-Tools.
Robert Laberge ist der Gründer mehrerer Internet-Unternehmen und Hauptberater des IBM Industry Models and Assets Lab, das sich auf Data-Warehousing- und Business-Intelligence-Lösungen konzentriert.
| ISBN: | 9780071745321 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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