Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur Data Vault 2.0 est vivement recommandé aux débutants et aux praticiens expérimentés en matière d'entreposage de données. Il fournit des conseils complets, depuis les fondements conceptuels jusqu'à la mise en œuvre pratique à l'aide des outils Microsoft BI. Les lecteurs apprécient la profondeur du contenu, notamment les exemples détaillés et le code ETL. Cependant, il est entaché de nombreuses erreurs et de divergences entre le texte et les diagrammes, ainsi que de problèmes de qualité d'impression dans les copies physiques.
Avantages:Couverture exceptionnelle de la méthodologie Data Vault, conseils de mise en œuvre détaillés avec des exemples pratiques, approche complète des concepts à l'exécution, précieux pour les praticiens de Data Vault, excellente profondeur technique, adapté à la fois aux lecteurs novices et expérimentés.
Inconvénients:Erreurs significatives et divergences entre le texte et les diagrammes, mauvaise qualité d'impression qui affecte l'utilisabilité des copies physiques, rédaction trop longue et parfois alambiquée, absence d'errata de la part de l'éditeur.
(basé sur 50 avis de lecteurs)
Titre original :
Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0
Contenu du livre :
Le Data Vault a été inventé par Dan Linstedt au ministère américain de la défense, et la norme a été appliquée avec succès à des projets d'entreposage de données dans des organisations de différentes tailles, des petites aux grandes entreprises. Grâce à sa conception simplifiée, adaptée de la nature, la norme Data Vault 2. 0 permet d'éviter les échecs typiques des entrepôts de données.
» Building a Scalable Data Warehouse « couvre tout ce qu'il faut savoir pour créer un entrepôt de données évolutif de bout en bout, y compris une présentation de la technique de modélisation Data Vault, qui fournit les bases pour créer une couche technique d'entrepôt de données. Le livre explique comment construire l'entrepôt de données de manière incrémentale en utilisant la méthodologie agile Data Vault 2. 0. En outre, les lecteurs apprendront à créer la couche d'entrée (la couche d'étape) et la couche de présentation (le data mart) de l'architecture Data Vault 2. 0, y compris les meilleures pratiques de mise en œuvre. S'appuyant sur des années d'expérience pratique et utilisant de nombreux exemples ainsi qu'un cadre facile à comprendre, Dan Linstedt et Michael Olschimke discutent :
⬤ Comment charger chaque couche à l'aide de SQL Server Integration Services (SSIS), y compris l'automatisation des processus de chargement de Data Vault.
⬤ Les technologies et pratiques importantes en matière d'entrepôt de données.
⬤ Les services de qualité des données (DQS) et les services de données de référence (MDS) dans le contexte de l'architecture de Data Vault.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780128025109 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2015 |
| Nombre de pages : | 688 |
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