Avis des lecteurs
Résumé:Cet ouvrage constitue une introduction approfondie et solide à la modélisation des données, particulièrement utile pour les modélisateurs de données moins expérimentés. Il met l'accent sur les meilleures pratiques et introduit le concept de « modèle d'information commerciale » au lieu du traditionnel « modèle conceptuel de données ». Cependant, il n'explore pas suffisamment de sujets plus larges et n'approfondit pas la deuxième phase de la modélisation, en particulier la création d'un modèle logique détaillé.
Avantages:⬤ Présentation complète et approfondie des pratiques de modélisation des données.
⬤ Rédigé par un auteur expérimenté ayant plus de 40 ans d'expérience dans le domaine.
⬤ Un langage clair et simple le rend accessible aux lecteurs.
⬤ Table des matières bien organisée et index utile pour une référence rapide.
⬤ Compilation des meilleures pratiques bénéfiques pour les modélisateurs de données, qu'ils soient novices ou expérimentés.
⬤ Conseils pratiques et discussions sur les décisions clés en matière de modélisation des données.
⬤ Offre une vision conventionnelle de la modélisation des données avec peu d'exploration des sujets plus importants affectant les modèles de données.
⬤ Discussion limitée sur les techniques de modélisation avancées au-delà de la phase initiale du « modèle conceptuel ».
⬤ Les débutants peuvent avoir besoin d'une introduction supplémentaire à la modélisation des données, car ce livre n'est pas un tutoriel.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Modeling for Quality
Contenu du livre :
Ce livre s'adresse à tous les modélisateurs de données, architectes de données et concepteurs de bases de données, qu'il s'agisse de novices désireux d'apprendre ce qu'implique la modélisation de données ou de modélisateurs expérimentés souhaitant rafraîchir leurs compétences.
Un novice n'obtiendra pas seulement une vue d'ensemble de la modélisation des données, il apprendra également à suivre le processus de modélisation des données, y compris les activités requises pour chaque étape. Le praticien expérimenté découvrira (ou redécouvrira) des techniques permettant de s'assurer que les modèles de données reflètent bien les besoins de l'entreprise. Ce livre décrit des approches rigoureuses mais faciles à mettre en œuvre pour :
⬤ La modélisation des besoins d'information de l'entreprise pour examen par les parties prenantes de l'entreprise avant le développement du modèle logique de données.
⬤ La normalisation des données, basée sur des questions simples plutôt que sur des définitions formelles que de nombreux modélisateurs trouvent intimidantes.
⬤ Nommer et définir les concepts et les attributs.
⬤ la modélisation des données variables dans le temps
⬤ la documentation des règles d'entreprise régissant à la fois le monde réel et les données.
⬤ la modélisation des données dans le cadre d'un projet Agile
⬤ La gestion du changement de modèle de données dans tout type de projet.
⬤ la transformation d'un modèle d'information commerciale en un modèle de données logique sur lequel les développeurs peuvent coder.
⬤ La mise en œuvre du modèle de données logique dans un SGBD relationnel traditionnel, un SGBD conforme à SQL:2003, un SGBD relationnel-objet ou en XML.
La partie 1 décrit en détail les modèles d'information commerciale, y compris :
⬤ l'importance de la modélisation des exigences en matière d'informations commerciales avant de s'engager dans un modèle de données logique.
⬤ les concepts métier (classes d'entités)
⬤ les attributs des concepts métier.
⬤ les classes d'attributs comme alternative aux types de données des SGBD
⬤ les relations entre les concepts commerciaux
⬤ les données variables dans le temps
⬤ la généralisation et la spécialisation des concepts commerciaux
⬤ Nommer et définir les composants du modèle d'information commerciale.
⬤ les règles de gestion régissant les données, y compris la distinction entre les règles du monde réel et les règles relatives aux données.
La deuxième partie passe des exigences à une ressource de données opérationnelle, couvrant :
⬤ les exigences en matière de données.
⬤ le développement du modèle d'information de l'entreprise.
⬤ la communication aux parties prenantes de l'entreprise pour examen, à la fois sous forme de diagrammes et verbalement.
⬤ la gestion des modifications du modèle de données
⬤ la transformation du modèle d'information commerciale en un modèle logique de données stockées à mettre en œuvre dans un SGBD relationnel ou relationnel-objet.
⬤ la représentation des valeurs d'attributs et les contraintes de données (importantes mais souvent négligées).
⬤ Les données de modélisation, les données dimensionnelles et les données XML.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781634629133 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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