Bewertung:
Das Buch ist eine wertvolle Ressource für Dateningenieure, insbesondere für diejenigen, die sich auf FAANG-Interviews vorbereiten und ihre Datenstrategien strukturieren wollen. Es bietet praktische Einblicke und Frameworks, die die Effektivität von Datenteams verbessern und die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenpipelines klären können.
Vorteile:⬤ Unverzichtbar für die Vorbereitung auf FAANG-Interviews.
⬤ Bietet einen strukturierten Ansatz und umsetzbare Metriken für den Aufbau von Datenplattformen.
⬤ Hilft, die Kluft zwischen Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern zu überbrücken.
⬤ Enthält nützliche Links zur weiteren Erforschung.
⬤ Bietet einen soliden konzeptionellen Rahmen für die Organisation von Datenstrategien.
⬤ Es fehlen detaillierte Leistungsindikatoren zur Erfolgsmessung.
⬤ Die erwähnten Open-Source-Tools sind nicht verlinkt, so dass die Leser ihre eigenen Verbindungen herstellen müssen.
⬤ Einige Einblicke können als historisch betrachtet werden, anstatt umsetzbare Lösungen für aktuelle Herausforderungen zu bieten.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
The Self-Service Data Roadmap: Democratize Data and Reduce Time to Insight
Datengestützte Erkenntnisse sind heute für jede Branche ein entscheidender Wettbewerbsvorteil, aber die Gewinnung von Erkenntnissen aus Rohdaten kann immer noch Tage oder Wochen dauern. Die meisten Unternehmen können ihre Data-Science-Teams nicht schnell genug skalieren, um mit den wachsenden Datenmengen Schritt zu halten, die verarbeitet werden müssen. Was ist die Lösung? Daten zur Selbstbedienung.
In diesem praktischen Buch erfahren Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Teammanager, wie sie eine Self-Service-Data-Science-Plattform aufbauen können, mit der jeder in Ihrem Unternehmen Erkenntnisse aus Daten gewinnen kann. Sandeep Uttamchandani stellt eine Scorecard zur Verfügung, mit der sich Engpässe, die die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verlangsamen, bei der Datenerfassung, -umwandlung, -verarbeitung und -produktion verfolgen und beheben lassen. Dieses Buch überbrückt die Kluft zwischen Datenwissenschaftlern, die durch die technischen Gegebenheiten in die Enge getrieben werden, und Dateningenieuren, die sich nicht im Klaren darüber sind, wie sie Self-Service umsetzen können.
⬤ Aufbau eines Self-Service-Portals zur Unterstützung von Data Discovery, Quality, Lineage und Governance.
⬤ Wählen Sie den besten Ansatz für jede Self-Service-Funktion unter Verwendung von Open-Source-Cloud-Technologien.
⬤ Schneiden Sie Self-Service auf die Mitarbeiter, Prozesse und den technologischen Reifegrad Ihrer Datenplattform zu.
⬤ Implementieren Sie Funktionen zur Demokratisierung von Daten und zur Verkürzung der Zeit bis zur Erkenntnis.
⬤ Skalieren Sie Ihr Self-Service-Portal, um eine große Anzahl von Benutzern in Ihrem Unternehmen zu unterstützen.
| ISBN: | 9781492075257 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 286 |
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