Note :
Les critiques indiquent que « The Data Warehouse ETL Toolkit » est une ressource complète et précieuse pour comprendre et mettre en œuvre les processus ETL dans l'entreposage de données. Les lecteurs apprécient les idées pratiques, les conseils détaillés sur les meilleures pratiques et l'accent mis sur la qualité des données et la gestion de projet. Toutefois, certaines critiques portent sur l'ancienneté de l'ouvrage, avec des suggestions de contenu obsolète et de sécheresse dans l'écriture. En outre, des problèmes spécifiques liés à l'état du livre au moment de l'achat et des difficultés avec la version Kindle sont notés.
Avantages:⬤ Couverture complète des processus ETL
⬤ directives pratiques et meilleures pratiques
⬤ accent sur la qualité des données
⬤ utile pour les professionnels à tous les niveaux
⬤ bons conseils en matière de gestion de projet
⬤ présentation claire et bien organisée.
⬤ Le contenu peut être dépassé
⬤ le style d'écriture est considéré comme sec et complexe par moments
⬤ problèmes avec les versions physique et Kindle, en particulier avec les pages manquantes et les diagrammes mal formatés
⬤ peut être trop simpliste pour les professionnels expérimentés.
(basé sur 63 avis de lecteurs)
The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data
⬤ Rédigé par Ralph Kimball, l'autorité mondiale en matière d'entreposage de données, dont les livres précédents se sont vendus à plus de 150 000 exemplaires.
⬤ Il propose des solutions concrètes pour la partie de l'entreposage de données qui demande le plus de temps et de travail, à savoir la mise à disposition des données ou le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).
⬤ Il présente les meilleures pratiques pour extraire les données de sources dispersées, supprimer les données redondantes et inexactes, transformer les données restantes en structures de données correctement formatées, puis charger le produit final dans l'entrepôt de données.
⬤ Il propose des techniques ETL éprouvées qui permettent de gagner du temps, des conseils complets sur la création de structures dimensionnelles et des conseils cruciaux pour garantir la qualité des données.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)