Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Analytical Puzzle: Profitable Data Warehousing, Business Intelligence & Analytics de David Haertzen

Analytical Puzzle: Profitable Data Warehousing, Business Intelligence & Analytics

Autor David Haertzen
en Limba Engleză Paperback – 18 oct 2012

Diferența majoră între documentația tehnică standard și Analytical Puzzle rezidă în abordarea sa pragmatică, tratând construcția unui depozit de date nu doar ca pe o provocare de inginerie, ci ca pe un proiect de business strategic. Descoperim aici o metodologie imparțială care ghidează cititorul prin întreg ciclul de viață al unei soluții de Business Intelligence (BI), de la fundamentarea necesității investiției până la implementarea fizică. Notăm cu interes modul în care David Haertzen reușește să integreze tehnologiile moderne — cloud, big data și analiza predictivă — într-un cadru de lucru coerent.

Structura volumului este riguros organizată pentru a asigura o progresie logică. Începem cu stabilirea bazei teoretice și a cazului de business, trecem prin arhitectura tehnică și ajungem la nucleul tehnic: modelarea datelor. Autorul explică în detaliu limbajul modelării dimensionale (măsuri, dimensiuni, cuburi), oferind tipare de design aplicabile imediat. Complementar volumului The Data Warehouse Mentor de Robert Laberge, care se concentrează pe instrucțiuni detaliate de dezvoltare, Analytical Puzzle acoperă mai profund zona de planificare strategică și guvernare a datelor, elemente esențiale pentru a evita eșecurile comune în proiectele de amploare. De asemenea, spre deosebire de Successful Business Intelligence, care pune accent pe ROI, lucrarea de față oferă un echilibru între viziunea de ansamblu și specificațiile tehnice de infrastructură.

Ne-a atras atenția capitolul dedicat guvernării datelor și managementului metadatelor, aspecte adesea ignorate în manualele pur tehnice, dar vitale pentru menținerea integrității informațiilor într-o organizație modernă. Tonul este unul direct, orientat spre soluții, transformând complexitatea arhitecturală într-un parcurs etapizat, ușor de urmărit de către echipele de dezvoltare și management.

Citește tot Restrânge

Preț: 22914 lei

Preț vechi: 33920 lei
-32%

Puncte Express: 344

Carte disponibilă

Livrare economică 05-19 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781935504207
ISBN-10: 1935504207
Pagini: 346
Dimensiuni: 210 x 255 x 26 mm
Greutate: 0.84 kg
Editura: Technics Publications LLC
Colecția Technics Publications LLC (US)
Locul publicării:United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte arhitecților de date și managerilor BI care doresc să depășească simpla stocare a informațiilor. Veți câștiga o metodologie clară pentru a construi sisteme scalabile, adaptate la cloud și big data. Este un ghid practic care vă învață cum să transformați datele brute în indicatori de performanță (KPI) relevanți, asigurând în același timp o guvernare riguroasă a activelor informaționale ale companiei.

Despre autor

David Haertzen este un arhitect de depozite de date cu o carieră solidă, oferind consultanță pentru o gamă largă de organizații, de la start-up-uri la multinaționale. Expertiza sa acoperă modelarea datelor, arhitectura informațională și inteligența de afaceri. Pe lângă activitatea de consultant, David este educator și editor al centrului de management al datelor Infogoal.com. Deține un MBA de la University of St. Thomas și este absolvent al University of Minnesota, experiența sa academică și practică reflectându-se în capacitatea de a traduce cerințele complexe de business în soluții tehnice viabile.

Descriere

Do you enjoy completing puzzles? Perhaps one of the most challenging (yet rewarding) puzzles is delivering a successful data warehouse suitable for data mining and analytics. The Analytical Puzzle describes an unbiased, practical, and comprehensive approach to building a data warehouse which will lead to an increased level of business intelligence within your organisation. New technologies continuously impact this approach and therefore this book explains how to leverage big data, cloud computing, data warehouse appliances, data mining, predictive analytics, data visualisation and mobile devices. This book describes an unbiased, practical, and comprehensive approach to building a data warehouse which will lead to an increased level of business intelligence within your organisation. New technologies continuously impact this approach and therefore this book explains how to leverage big data, cloud computing, data warehouse appliances, data mining, predictive analytics, data visualisation and mobile devices.

Cuprins

Develop a foundational knowledge of data warehousing, business intelligence & analytics; Build the business case needed to sell your data warehousing project, & then produce a project plan that avoids common pitfalls ; Elicit & organize business intelligence & data warehousing business requirements; Specify the technical architecture of the data warehousing system, including software & infrastructure components, technology stack, & non-functional requirements. Gain an understanding of cloud based data warehousing & data warehouse appliances; Learn about data attributes including metrics & key performance indicators (KPIs), the raw material of data warehousing & business intelligence; Learn about data modeling & how to apply design patterns for each part of the data warehouse; Speak the dimensional modeling language of measures, dimensions, facts, cubes, stars, & snowflakes; Organize a successful data governance program. Learn how to manage metadata for your data warehousing & business intelligence project; Identify useful data sources & implement a data quality program; Use database technology for your data warehousing project, & understand the impact of data warehouse appliances, big data, in memory databases, columnar databases & OnLine Analytical Processing (OLAP); Apply data integration & understand the role data mapping, data cleansing, data transformation, & loading data play in a successful data warehouse; Use the business intelligence (BI) operations of slice, dice, drill down, roll up, & pivot to analyze & present data; Learn about descriptive & predictive statistics, & calculate mean, median, mode, variance & standard deviation; Harness analytical methods such as regression analysis, data mining, & statistics to make profitable decisions & anticipate the future; Appreciate the components & design patterns that compose a successful analytic application; Gain an understanding of the uses & benefits of scorecards & dashboards including support of mobile device users; Gain insight into applications of business intelligence that could profit your organization, including risk management, finance, marketing, government, healthcare, science & sports; Perform customer analytics to better understand & segment your customers; Test, roll out, & sustain the data warehouse.