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數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書
包郵 數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書
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數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書 版權(quán)信息
- ISBN：9787111679608
- 條形碼：9787111679608 ; 978-7-111-67960-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書 本書特色
“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父”Inmon和“Data Vault之父”Linstedt領(lǐng)銜撰寫，全面了解數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本概念和原則
數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書 內(nèi)容簡(jiǎn)介
近年來，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)備受關(guān)注，數(shù)據(jù)架構(gòu)已經(jīng)成為企業(yè)決策制定過程中不可或缺的組成部分。本書由數(shù)據(jù)和商業(yè)智能領(lǐng)域的三位引領(lǐng)者撰寫，幫助讀者從宏觀視角了解數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本概念和原則，是數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和管理者的推薦參考讀物。 全面講解數(shù)據(jù)架構(gòu)的理論知識(shí)，添加了文本管理和分析等來自不同行業(yè)的實(shí)例，幫助讀者從整體上清晰地認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)。創(chuàng)新性地提出終端狀態(tài)架構(gòu)的概念，把握數(shù)據(jù)收集、治理、提取、分析等不同階段的核心技術(shù)，從而將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。新增關(guān)于可視化和大數(shù)據(jù)的章節(jié)，涵蓋對(duì)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值和數(shù)據(jù)管理等的綜合介紹，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來發(fā)展提供新的思路。
數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書 目錄
獻(xiàn)詞 譯者序 第1章 數(shù)據(jù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)類型1 1.1 數(shù)據(jù)架構(gòu)簡(jiǎn)介1 1.1.1 細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)1 1.1.2 重復(fù)性和非重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2 1.1.3 數(shù)據(jù)的“分水嶺”2 1.1.4 文本數(shù)據(jù)和非文本數(shù)據(jù)3 1.1.5 各種形式的數(shù)據(jù)3 1.1.6 商業(yè)價(jià)值4 1.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施4 1.2.1 重復(fù)性數(shù)據(jù)的兩種類型4 1.2.2 重復(fù)性結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5 1.2.3 重復(fù)性大數(shù)據(jù)6 1.2.4 兩種基礎(chǔ)設(shè)施6 1.2.5 基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化7 1.2.6 比較兩種基礎(chǔ)設(shè)施8 1.3 分水嶺8 1.3.1 企業(yè)數(shù)據(jù)的分類8 1.3.2 什么是分水嶺9 1.3.3 重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)9 1.3.4 非重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)10 1.3.5 不同的環(huán)境12 1.4 企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖13 1.5 企業(yè)數(shù)據(jù)分析16 1.6 數(shù)據(jù)的生命周期：理解時(shí)間線上的數(shù)據(jù)19 1.7 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)史23 1.7.1 紙帶和打孔卡23 1.7.2 磁帶23 1.7.3 磁盤存儲(chǔ)器24 1.7.4 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)24 1.7.5 耦合處理器24 1.7.6 在線事務(wù)處理24 1.7.7 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)25 1.7.8 并行數(shù)據(jù)管理25 1.7.9 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱25 1.7.10 大數(shù)據(jù)25 1.7.11 分水嶺26 第2章 終端狀態(tài)架構(gòu)——“世界地圖”27 2.1 架構(gòu)組件27 2.2 終端狀態(tài)架構(gòu)中不同類型的數(shù)據(jù)28 2.3 通過模型塑造數(shù)據(jù)29 2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在哪里30 2.5 不同類型的問題在終端狀態(tài)架構(gòu)中得到不同的回答31 2.6 數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)31 2.7 終端狀態(tài)架構(gòu)中的元數(shù)據(jù)32 2.8 網(wǎng)絡(luò)化元數(shù)據(jù)32 2.9 演變的經(jīng)驗(yàn)33 2.10 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)34 第3章 終端狀態(tài)架構(gòu)中的轉(zhuǎn)換35 3.1 冗余數(shù)據(jù)35 3.2 轉(zhuǎn)換35 3.3 定制數(shù)據(jù)36 3.4 轉(zhuǎn)換文本37 3.5 轉(zhuǎn)換應(yīng)用數(shù)據(jù)37 3.6 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為定制狀態(tài)38 3.7 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為批量存儲(chǔ)38 3.8 自動(dòng)生成數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換39 3.9 轉(zhuǎn)換批量數(shù)據(jù)39 3.10 轉(zhuǎn)換和冗余40 第4章 大數(shù)據(jù)41 4.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)史41 4.1.1 類比—占領(lǐng)制高點(diǎn)41 4.1.2 占領(lǐng)制高點(diǎn)42 4.1.3 IBM 360的標(biāo)準(zhǔn)化42 4.1.4 在線事務(wù)處理42 4.1.5 Teradata和MPP處理43 4.1.6 Hadoop和大數(shù)據(jù)43 4.1.7 IBM和Hadoop43 4.1.8 堅(jiān)守制高點(diǎn)43 4.2 何謂大數(shù)據(jù)43 4.2.1 另一種定義44 4.2.2 大體量44 4.2.3 廉價(jià)存儲(chǔ)44 4.2.4 羅馬人口普查方法44 4.2.5 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)45 4.2.6 大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)46 4.2.7 重復(fù)性數(shù)據(jù)的語境46 4.2.8 非重復(fù)性數(shù)據(jù)47 4.2.9 非重復(fù)性數(shù)據(jù)的語境47 4.3 并行處理49 4.4 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)53 4.4.1 無處不在的文本信息53 4.4.2 基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的決策53 4.4.3 商業(yè)價(jià)值建議54 4.4.4 重復(fù)性和非重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化信息54 4.4.5 易于分析55 4.4.6 語境化56 4.4.7 一些語境化方法56 4.4.8 Map Reduce57 4.4.9 手工分析58 4.5 將重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語境化58 4.5.1 解析重復(fù)性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)59 4.5.2 重鑄輸出數(shù)據(jù)59 4.6 文本消歧59 4.6.1 從敘述性數(shù)據(jù)庫(kù)到分析性數(shù)據(jù)庫(kù)60 4.6.2 文本消歧的輸入60 4.6.3 映射61 4.6.4 輸入/輸出61 4.6.5 文檔分解和命名值處理62 4.6.6 文檔預(yù)處理63 4.6.7 電子郵件63 4.6.8 電子表格64 4.6.9 報(bào)告反編譯器64 4.7 分類法65 4.7.1 數(shù)據(jù)模型和分類法66 4.7.2 分類法的適用性67 4.7.3 什么是分類法67 4.7.4 多種語言的分類法68 4.7.5 商業(yè)分類法還是私人分類法68 4.7.6 分類法和文本消歧的動(dòng)態(tài)過程68 4.7.7 分類法和文本消歧的分離技術(shù)68 4.7.8 分類法的不同類型69 4.7.9 分類法—隨著時(shí)間的推移進(jìn)行維護(hù)70 第5章 孤島式應(yīng)用環(huán)境71 5.1 孤島式應(yīng)用的挑戰(zhàn)71 5.2 構(gòu)建孤島式應(yīng)用73 5.3 孤島式應(yīng)用是什么樣的74 5.4 當(dāng)前值數(shù)據(jù)74 5.5 *低限度的歷史數(shù)據(jù)75 5.6 高可用性76 5.7 孤島式應(yīng)用之間的重疊76 5.8 凍結(jié)業(yè)務(wù)需求77 5.9 拆除孤島式應(yīng)用77 第6章 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱78 6.1 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0簡(jiǎn)介78 6.1.1 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱的起源和背景78 6.1.2 什么是數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0建模80 6.1.3 如何定義數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0方法論81 6.1.4 為什么需要數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0架構(gòu)81 6.1.5 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0的實(shí)施范圍81 6.1.6 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0的商業(yè)利益81 6.1.7 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱1.0簡(jiǎn)介82 6.2 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱建模簡(jiǎn)介83 6.2.1 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱模型的概念83 6.2.2 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱模型的定義83 6.2.3 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱模型的組成部分83 6.2.4 業(yè)務(wù)鍵為何如此重要84 6.2.5 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系85 6.2.6 如何轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱建模85 6.2.7 為什么要對(duì)暫存區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行限制86 6.2.8 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱模型的基本規(guī)則86 6.2.9 為什么需要很多鏈接結(jié)構(gòu)87 6.2.10 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱2.0的主鍵選項(xiàng)87 6.3 數(shù)據(jù)保險(xiǎn)箱架構(gòu)簡(jiǎn)介93
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數(shù)據(jù)架構(gòu)(數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一本書原書第2版)/數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書 作者簡(jiǎn)介
丹尼爾·林斯泰特（Daniel Linstedt），“Data Vault之父”。他是Empowered Holdings公司的創(chuàng)始人及CEO，致力于為世界各地的商業(yè)和政府組織提供Data Vault、大數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化信息管理、敏捷方法等方面的咨詢和服務(wù)。
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