Data Architecture Big Data, Data Warehouse et Data Vault

Auteur: William Inmon
Langue: Anglais

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Auteur: William Inmon Daniel Linstedt
Co-auteur: Mary Levins
  • en
  • Broché
  • 9780128020449
  • 26 novembre 2014
  • 355 pages
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Résumé

Today, the world is trying to create and educate data scientists because of the phenomenon of Big Data. And everyone is looking deeply into this technology. But no one is looking at the larger architectural picture of how Big Data needs to fit within the existing systems (data warehousing systems). Taking a look at the larger picture into which Big Data fits gives the data scientist the necessary context for how pieces of the puzzle should fit together. Most references on Big Data look at only one tiny part of a much larger whole. Until data gathered can be put into an existing framework or architecture it can't be used to its full potential. Data Architecture a Primer for the Data Scientist addresses the larger architectural picture of how Big Data fits with the existing information infrastructure, an essential topic for the data scientist.

Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and an easy to understand framework. W.H. Inmon, and Daniel Linstedt define the importance of data architecture and how it can be used effectively to harness big data within existing systems. You'll be able to:

  • Turn textual information into a form that can be analyzed by standard tools.
  • Make the connection between analytics and Big Data
  • Understand how Big Data fits within an existing systems environment
  • Conduct analytics on repetitive and non-repetitive data
  • Discusses the value in Big Data that is often overlooked, non-repetitive data, and why there is significant business value in using it
  • Shows how to turn textual information into a form that can be analyzed by standard tools
  • Explains how Big Data fits within an existing systems environment
  • Presents new opportunities that are afforded by the advent of Big Data
  • Demystifies the murky waters of repetitive and non-repetitive data in Big Data

Spécifications produit

Contenu

Langue
en
Binding
Broché
Date de sortie initiale
26 novembre 2014
Nombre de pages
355
Illustrations
Non

Personnes impliquées

Auteur principal
William Inmon
Deuxième auteur
Daniel Linstedt
Coauteur
Mary Levins
Editeur principal
Morgan Kaufmann

Autres spécifications

Hauteur de l'emballage
191 mm
Hauteur du produit
24 mm
Largeur d'emballage
235 mm
Largeur du produit
191 mm
Livre d‘étude
Oui
Longueur d'emballage
235 mm
Longueur du produit
235 mm
Poids de l'emballage
750 g
Police de caractères extra large
Non

EAN

EAN
9780128020449

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Catégories
Langue
Anglais
Disponibilité
Disponible à l'adresse suivante
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Livre

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