Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Data Modeling Made Simple with CA ERwin Data Modeler r8 » est salué pour son approche complète et facile à comprendre de la modélisation des données, qui convient aussi bien aux débutants qu'aux utilisateurs expérimentés d'ERwin r8. Les auteurs, Steve Hoberman et Donna Burbank, sont félicités pour leur expertise et leur style d'enseignement clair. Cependant, certains évaluateurs ont exprimé leur insatisfaction, qualifiant ce livre de perte de temps ou désignant l'un des auteurs de façon négative.
Avantages:Excellente couverture des fonctionnalités avancées, bien structuré avec des captures d'écran claires, adapté à la fois aux débutants et aux utilisateurs avancés, comprend de nombreux exemples et scénarios pratiques, recommandé par de nombreux utilisateurs pour sa clarté et sa valeur pédagogique.
Inconvénients:Quelques critiques négatives d'utilisateurs qui ont estimé que le livre était une perte de temps, un évaluateur avait une plainte personnelle grave contre l'un des auteurs, et des versions mises à jour peuvent être nécessaires pour les dernières fonctionnalités.
(basé sur 16 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Modeling Made Simple with CA ERwin Data Modeler r8
Contenu du livre :
Data Modeling Made Simple with CA ERwin Data Modeler r8 (La modélisation des données en toute simplicité avec CA ERwin Data Modeler r8) fournit aux professionnels de l'entreprise ou de l'informatique une connaissance pratique des concepts et des meilleures pratiques en matière de modélisation des données, ainsi que de la manière d'appliquer ces principes avec CA ERwin Data Modeler r8. Vous construirez de nombreux modèles de données CA ERwin en cours de route, en maîtrisant d'abord les principes fondamentaux et, plus tard dans le livre, les fonctionnalités plus avancées de CA ERwin Data Modeler. Ce livre combine l'expérience du monde réel et les meilleures pratiques avec des conseils terre à terre, de l'humour et même des dessins animés pour vous aider à maîtriser les dix objectifs suivants :
⬤ Comprendre les bases de la modélisation des données et de la théorie relationnelle, et comment appliquer ces compétences à l'aide de CA ERwin Data Modeler.
⬤ Lire un modèle de données, quelle que soit sa taille et sa complexité, avec la même confiance qu'en lisant un livre.
⬤ Comprendre la différence entre les modèles conceptuels, logiques et physiques, et comment construire efficacement ces modèles à l'aide de l'architecture de la couche de conception de CA ERwin Data Modelers.
⬤ Appliquer des techniques pour transformer un modèle de données logique en une conception physique efficace et vice-versa par le biais de l'ingénierie avant et arrière, tant pour la conception "descendante" que pour la conception "ascendante".
⬤ Apprenez à créer des domaines réutilisables, des normes de dénomination, des UDP et des modèles dans CA ERwin Data Modeler afin de réduire le temps de modélisation, d'améliorer la qualité des données et d'accroître la cohérence de l'entreprise.
⬤ Partager les informations du modèle de données avec différents publics à l'aide de techniques de formatage et de présentation du modèle, de reporting et d'échange de métadonnées.
⬤ Utilisez les nouvelles fonctionnalités de personnalisation de l'espace de travail dans CA ERwin Data Modeler r8 pour créer un flux de travail adapté à vos besoins individuels.
⬤ Utilisez les nouvelles fonctions d'édition en masse de CA ERwin Data Modeler r8 pour des mises à jour massives de métadonnées, ainsi que l'importation et l'exportation avec Microsoft Excel.
⬤ Comparez et fusionnez les modifications apportées au modèle à l'aide des fonctions de comparaison complète de CA ERwin Data Modeler.
⬤ Optimisez l'organisation et la présentation de vos modèles de données grâce à l'utilisation de domaines, de diagrammes, de thèmes d'affichage, etc.
La section I présente une vue d'ensemble de la modélisation des données : ce qu'elle est et pourquoi elle est nécessaire. Les fonctionnalités de base de CA ERwin Data Modeler sont présentées à l'aide d'un exemple simple et facile à suivre.
La section II présente les éléments de base d'un modèle de données, notamment les entités, les relations, les clés, etc. Des exemples pratiques utilisant CA ERwin Data Modeler sont fournis pour chacun de ces blocs de construction, ainsi que des scénarios "réels" pour le contexte.
La section III couvre la création de normes réutilisables et leur importance dans l'organisation. Des constructions de modélisation de données standard telles que les domaines aux fonctionnalités spécifiques à CA ERwin telles que les UDP, cette section présente des exemples étape par étape de la création de ces normes dans CA ERwin Data Modeling, de la création à la construction de modèles, en passant par le partage des normes avec les utilisateurs finaux par le biais de rapports et de requêtes.
La section IV traite des modèles de données conceptuels, logiques et physiques et fournit une étude de cas complète utilisant CA ERwin Data Modeler pour montrer les interrelations entre ces modèles à l'aide de l'architecture de la couche de conception de CA ERwin. Des exemples concrets sont fournis, depuis la collecte des exigences jusqu'à la collaboration avec les sponsors commerciaux, en passant par les détails pratiques de la construction des modèles de données conceptuels, logiques et physiques à l'aide de CA ERwin Data Modeler r8.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781935504092 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2011 |
| Nombre de pages : | 536 |
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