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数据湖仓 版权信息
- ISBN：9787115638885
- 条形码：9787115638885 ; 978-7-115-63888-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据湖仓 本书特色
1.本书的一作为比尔·恩门，被誉为“数据仓库之父”，先提出数据仓库概念的学者，在数据库技术管理与数据库设计方面拥有超过35年的经验。 2.本书由国际专业的数据管理专业团体DAMA中国团队翻译。 3.本书涵盖数据湖仓的多个主题，包括基本概念、应用领域和案例分析等，内容丰富多样，语言易懂简洁，能够满足不同领域读者的需求。 4.本书不仅介绍数据湖仓构建的理论知识，而且包含非常有趣的案例分析，可以帮助读者更好地理解理论知识在实际问题中的应用。
数据湖仓 内容简介
数据湖仓是下一代数据仓库和数据湖，旨在满足复杂多变的现代信息系统的需求。本书主要展示了如何构建作为人工智能、机器学习和数据网格的基础的数据湖仓，同时介绍了数据湖仓的缺陷和使用技巧，以*大限度地提高数据湖仓的商业价值。
在本书中，我们将深入探讨数据湖仓的核心特性及其成功的关键因素。首先，我们将认识到数据质量的重要性，并通过检查输入错误、解决键的非兼容性问题以及维护良好的文档编制来提高数据的质量和可信度。其次，我们将学习数据湖仓的不同存储类型，包括未充分利用但极具价值的大容量存储器。我们也将针对数据湖仓中的3种主要数据类型——结构化数据、文本数据和模拟/物联网数据，学习如何为人工智能、机器学习和数据网格构建坚实的基础。同时，我们将探讨如何利用针对结构化数据的数据模型、针对文本数据的本体和分类标准，以及针对模拟/物联网数据的数据蒸馏算法，来抽象化这些数据，以满足未来的业务需求。*后，我们将学习如何应用ETL技术解决数据转换问题，确保构建一个高效、满足业务需求的数据湖仓。
数据湖仓 目录
第 1章 让数据可信 1
1.1 做一个成熟的终端用户 2
1.2 不断攀升的可信目标 5
1.3 可信数据的要素 7
1.4 小结 8
第 2章 基础数据 9
2.1 构建应用程序 9
2.2 以人工智能医疗为例 10
2.3 基础数据的组成要素 12
2.4 小结 14
第3章 如何避免不良数据 15
3.1 输入错误 16
3.2 键的问题 18
3.3 重复记录 18
3.4 拼写错误 19
3.5 兼容性 19
3.6 编制文档 21
3.7 小结 22
第4章 不同类型的数据 24
4.1 数据量 24
4.2 数据的业务价值 25
4.3 数据的访问概率 27
4.4 数据降级 29
4.5 基于大容量存储器的数据归档机制 30
4.6 小结 30
第5章 数据抽象 31
5.1 结构化数据模型 32
5.2 本体和分类标准 34
5.3 模拟/物联网数据的蒸馏算法 36
5.4 小结 37
第6章 结构化数据 39
6.1 业务交易生成的数据 40
6.2 结构化记录 40
6.3 键 42
6.4 联机事务处理 43
6.5 组织数据 45
6.6 小结 46
第7章 文本数据 48
7.1 文本数据的类型 48
7.2 使用文本数据时的语言障碍 50
7.3 多义词 51
7.4 提取业务的含义 51
7.5 小结 54
第8章 模拟/物联网数据 56
8.1 数据有用性的差异 57
8.2 摄像头 58
8.3 人工审视 59
8.4 日期分隔 60
8.5 数据筛选 61
8.6 阈值方法 61
8.7 时间排序方法 62
8.8 小结 63
第9章 大容量存储器与数据湖仓 65
9.1 大容量存储器的优缺点 66
9.2 访问概率 67
9.3 索引 70
9.4 元数据和大容量存储器 71
9.5 小结 71
第 10章 数据架构与数据工程 73
10.1 两个角色如何通力配合 74
10.2 角色与数据类型 75
10.3 小结 79
第 11章 业务价值 81
11.1 业务价值才是驱动力 81
11.2 一切都离不开钱 82
11.3 基础数据 83
11.4 难以协调 84
11.5 领域 85
11.6 小结 86
第 12章 数据需要的层次 87
12.1 数据获取 89
12.2 数据传输与存储 90
12.3 数据转换 91
12.4 数据标签、整合与汇聚 92
12.5 数据分析与机器学习 93
12.6 小结 95
第 13章 数据湖仓中的数据集成 97
13.1 不同种类数据的集成 98
13.2 自动集成 98
13.3 ETL 99
13.4 文本ETL 101
13.5 数据蒸馏算法 103
13.6 小结 104
第 14章 分析 105
14.1 结构化数据分析 105
14.2 文本数据分析 107
14.3 模拟/物联网数据分析 108
14.4 结构化数据和文本数据的结合 109
14.5 连接3个环境 111
14.6 执行分析 112
14.7 小结 113
第 15章 软数据 114
15.1 电子表格数据 115
15.2 互联网数据 116
15.3 政府数据 117
15.4 小结 117
第 16章 描述性数据 119
16.1 数据模型 121
16.2 元数据 122
16.3 结构化数据转换 123
16.4 结构化数据源 124
16.5 数据选择标准 125
16.6 数据定义语言 125
16.7 数据编码 126
16.8 数据关系 127
16.9 文本数据 128
16.10 本体 129
16.11 分类标准 131
16.12 关联 132
16.13 上下文情境 133
16.14 文本数据源 134
16.15 模拟/物联网数据 135
16.16 算法 136
16.17 阈值 136
16.18 时间排序 137
16.19 模拟/物联网数据源 138
16.20 数据血缘 138
16.21 小结 139
第 17章 数据目录 140
17.1 永久维护 141
17.2 开放 141
17.3 不同数据类型的内部结构 142
17.4 小结 143
第 18章 数据架构的演化 144
18.1 伊始 144
18.2 应用程序 145
18.3 磁带文件 146
18.4 硬盘存储 147
18.5 OLTP 148
18.6 个人计算机 149
18.7 4GL处理技术和数据抽取应用程序 150
18.8 数据仓库 152
18.9 数据集市 153
18.10 互联网和物联网数据 154
18.11 数据湖 155
18.12 数据湖仓 157
18.13 小结 158
展开全部
数据湖仓 作者简介
比尔·恩门，被誉为“数据仓库之父”，出版了60本书并被译为多种语言，《计算机世界》将他评为计算机专业历史上具影响力的十大人物之一。 戴夫·拉皮恩，是辛辛那提大学林德纳商学院的副教授，有着超过25年的教学经验，还开发和管理了许多不同行业的大规模数据集成系统。 瓦莱丽·巴特尔特，在印第安纳大学凯利商学院获得信息系统博士学位和商业硕士学位，并且在电信学院获得了沉浸式媒介环境硕士学位。
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