Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est une ressource pour l'apprentissage de la modélisation des données avec E/R Studio, fournissant un mélange de conseils utiles et de critiques concernant son contenu et sa qualité. Si certains utilisateurs apprécient sa clarté, ses exemples et sa couverture des modèles 3NF et d'entrepôt de données, d'autres trouvent le style inefficace et la matière superficielle.
Avantages:Bien écrit, idéal pour les débutants, couvre bien les modèles 3NF et d'entrepôt de données, facile à lire, beaucoup d'exemples, une meilleure ressource que la documentation d'Idera.
Inconvénients:Le style et les exemples sont inefficaces, le traitement des sujets est superficiel, la profondeur est inadéquate, l'impression et le papier sont de mauvaise qualité, et certains utilisateurs ont estimé qu'il ne démontrait pas efficacement les modèles dimensionnels.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Modeling Made Simple with ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World
Contenu du livre :
Acquérir une connaissance pratique des concepts et des meilleures pratiques de modélisation des données, ainsi que de la manière d'appliquer ces principes avec ER/Studio. Cette deuxième édition comprend de nombreuses mises à jour et de nouvelles sections, notamment un aperçu de la prise en charge du développement agile par ER/Studio, ainsi qu'une description de certaines des nouvelles fonctionnalités d'ER/Studio pour NoSQL, telles que la structure de confinement de MongoDB. Vous construirez de nombreux modèles de données ER/Studio en cours de route, en appliquant les meilleures pratiques pour maîtriser ces dix objectifs :
⬤ Savoir pourquoi un modèle de données est nécessaire et quels modèles ER/Studio sont les plus appropriés pour chaque situation.
⬤ Comprendre chaque composant du modèle de données et comment les représenter et les créer dans ER/Studio.
⬤ Savoir comment tirer parti des dernières fonctionnalités d'ER/Studio, notamment celles qui aident les équipes agiles et l'ingénierie en amont et en aval des bases de données NoSQL.
⬤ Savoir appliquer toutes les fonctionnalités fondamentales d'ER/Studio.
⬤ Savoir construire des modèles de données relationnels et dimensionnels conceptuels, logiques et physiques dans ER/Studio.
⬤ Être capable d'appliquer des techniques telles que l'indexation, les transformations et l'ingénierie en amont pour transformer un modèle de données logique en une conception physique efficace.
⬤ Améliorer la qualité du modèle de données et les résultats de l'analyse d'impact en exploitant la fonctionnalité de lignage et l'utilitaire de comparaison/fusion d'ER/Studio.
⬤ Être capable d'appliquer les fonctions de dictionnaire de données d'ER/Studio.
⬤ Apprendre à partager le modèle de données par le biais de rapports et de l'exportation du modèle dans divers formats.
⬤ Exploiter la fonctionnalité de dénomination d'ER/Studio pour améliorer la cohérence des dénominations, y compris la nouvelle fonction de traduction automatique des dénominations.
Ce livre contient quatre sections :
La section I présente la modélisation des données et l'environnement ER/Studio. Apprenez pourquoi la modélisation des données est si importante pour le développement de logiciels et, plus important encore, pourquoi la modélisation des données est si importante pour comprendre l'entreprise. Vous découvrirez les dernières fonctionnalités d'ER/Studio (y compris les fonctionnalités relatives au big data et à l'agilité), ainsi que l'environnement ER/Studio. À la fin de cette section, vous aurez créé et sauvegardé votre premier modèle de données dans ER/Studio et serez prêt à commencer la modélisation dans la Section II.
La section II explique tous les symboles et le texte d'un modèle de données, y compris les entités, les attributs, les relations, les domaines et les clés. Lorsque vous aurez terminé cette section, vous serez en mesure de "lire" un modèle de données de n'importe quelle taille ou complexité et de créer un modèle de données complet dans ER/Studio.
La section III explore les trois différents niveaux de modèles : conceptuel, logique et physique. Un modèle conceptuel de données (MCD) représente un besoin de l'entreprise dans un champ d'application défini. Le modèle logique de données (MLD) représente une solution commerciale détaillée, capturant les exigences commerciales sans compliquer le modèle avec des préoccupations de mise en œuvre telles que le logiciel et le matériel. Le modèle de données physiques (MDP) représente une solution technique détaillée. Le MDP est le modèle de données logique compromis souvent pour améliorer les performances ou la facilité d'utilisation. Le PDM compense les déficiences de notre technologie. À la fin de cette section, vous serez en mesure de créer des modèles de données conceptuels, logiques et physiques dans ER/Studio.
La section IV traite des fonctionnalités supplémentaires d'ER/Studio. Ces fonctionnalités comprennent le dictionnaire de données, le lignage des données, l'automatisation des tâches, le référentiel et le portail, l'exportation et la création de rapports, les normes de dénomination et les fonctionnalités de comparaison et de fusion.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781634620925 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2015 |
| Nombre de pages : | 350 |
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