English version

Książki:

• wydawnictwa polskie
podział tematyczny
 
• wydawnictwa anglojęzyczne
podział tematyczny
 
Newsletter:

• Zamów informacje o nowościach z wybranego tematu
 
Informacje:

• sposoby płatności i dostawy

• kontakt

• Cookies na stronie

• Regulamin zakupów
 
 
Szukasz książki?
Pomożemy Ci!
Zadzwoń
512 994 090
 
Napisz
poczta@ksiazki24h.pl

Korporacyjne jezioro danych


Wykorzystaj potencjał big data w swojej organizacji

---

Koncepcja big data, nauka o danych i analityka danych wspomagają dziś procesy decyzyjne w przedsiębiorstwach w niespotykanym wcześniej zakresie. Zwiększają poziom efektywności pracy w wielu różnych branżach. Korporacje zaczęły więc eksperymenty z wykorzystaniem big data i technologii chmury, aby budować jeziora danych oraz tworzyć oparte na nich systemy podejmowania decyzji. Niejeden z tych projektów się nie powiódł, gdyż nie został dostosowany do kultury i potrzeb przedsiębiorstwa. Najwyraźniej zabrakło wiedzy, w jaki sposób skutecznie przeprowadzać tak radykalną transformację.

Ta książka jest praktycznym przewodnikiem, który ułatwia wdrażanie architektury jeziora danych (ang. data lake) w przedsiębiorstwie.

Omówiono tu różne podejścia do jej uruchamiania i rozwijania, w tym kałuże danych (analityczne piaskownice) i stawy danych (hurtownie danych), a także budowanie jezior danych od podstaw. Opisano konfigurowanie różnych stref, co pozwala na odpowiednie rozmieszczenie zarówno surowych, jak i starannie zarządzanych i przetworzonych danych. Wyjaśniono znaczenie zarządzania dostępem do stref. Zawarto tu również wskazówki umożliwiające zachowanie zgodności z regułami zarządzania danymi przedsiębiorstwa.

W tej książce:

• wprowadzenie do hurtowni danych, big data i nauki o danych
• praktyczne techniki budowania jezior danych
• najlepsze praktyki dostarczania analitykom dostępu do danych
• projektowanie architektury jeziora danych oraz różne techniki implementacji
• zalety i wady różnych podejść do budowania magazynów danych i zarządzania nimi

---

Wstęp 9

1. Wprowadzenie do jezior danych 13

Dojrzewanie jeziora danych 15
Kałuże danych 17
Stawy danych 17
Udane tworzenie jeziora danych 18
Właściwa platforma 18
Właściwe dane 19
Właściwy interfejs 20
Bagno danych 22
Wskazówki dotyczące sukcesu w budowaniu jezior danych 23
Tworzenie jeziora danych 24
Organizowanie jeziora danych 24
Konfiguracja jeziora danych pod kątem samoobsługi 26
Architektury jeziora danych 30
Jeziora danych w chmurze publicznej 31
Logiczne jeziora danych 31
Podsumowanie 34

2. Perspektywa historyczna 37

Dysk do danych samoobsługowych - narodziny baz danych 37
Imperatyw analityczny - narodziny hurtowni danych 40
Ekosystem hurtowni danych 41
Przechowywanie i kwerendowanie danych 42
Ładowanie danych - narzędzia do integracji danych 47
Organizowanie danych i zarządzanie nimi 50
Konsumowanie danych 55
Podsumowanie 56

3. Wprowadzenie do big data i nauki o danych 57

Hadoop przewodzi historycznemu przejściu na big data 57
System plików Hadoop 58
Współdziałanie przetwarzania i przechowywania w zadaniu MapReduce 59
Schemat odczytu 60
Projekty Hadoop 61
Nauka o danych 62
Uczenie maszynowe 66
Zdolność wyjaśnienia 67
Zarządzanie zmianami 68
Podsumowanie 69

4. Budowanie jeziora danych 71

Co to jest Hadoop i dlaczego z niego korzystamy? 71
Zapobieganie rozprzestrzenianiu się kałuż danych 74
Wykorzystanie big data 74
Nauka o danych jako główny czynnik 75
Strategia 1. - przeniesienie istniejącej funkcjonalności 77
Strategia 2. - jeziora danych dla nowych projektów 79
Strategia 3. - ustanowienie centralnego punktu zarządzania 79
Który sposób jest odpowiedni dla Ciebie? 80
Podsumowanie 82

5. Od stawów danych, czyli hurtowni danych big data, do jezior danych 83

Podstawowe funkcje hurtowni danych 84
Modelowanie wymiarowe dla analityki 85
Integrowanie danych z różnych źródeł 86
Zachowywanie historii za pomocą powoli zmieniających się wymiarów 86
Ograniczenia hurtowni danych jako repozytorium historycznego 86
Przejście do stawu danych 87
Utrzymywanie historii w stawie danych 87
Wdrażanie powoli zmieniających się wymiarów w stawie danych 88
Rozrastanie się stawów danych w jeziora danych - ładowanie danych, które nie znajdują się w hurtowni danych 90
Surowe dane 91
Dane zewnętrzne 91
Internet rzeczy (IoT) i inne dane strumieniowe 94
Architektura Lambda 94
Transformacje danych 97
Systemy docelowe 99
Hurtownie danych 100
Operacyjne magazyny danych 100
Aplikacje czasu rzeczywistego i produkty oparte na danych 100
Podsumowanie 101

6. Optymalizacja pod kątem samoobsługi 103

Początki samoobsługi 103
Analitycy biznesowi 105
Znajdowanie i zrozumienie danych - dokumentowanie przedsiębiorstwa 106
Budowanie zaufania 109
Dostarczanie 115
Przygotowanie danych do analizy 116
Przygotowywanie danych w jeziorze danych 117
Umiejscowienie przygotowywania danych w Hadoop 118
Powszechne przypadki użycia dla przygotowywania danych 119
Analiza i wizualizacja 120
Podsumowanie 123

7. Architektura jeziora danych 125

Organizacja jeziora danych 125
Strefa lądowania lub surowa 126
Strefa złota 127
Strefa robocza 129
Strefa wrażliwa 129
Wiele jezior danych 131
Zalety utrzymywania osobnych jezior danych 131
Zalety scalania jezior danych 131
Jeziora danych w chmurze 132
Wirtualne jeziora danych 135
Federacja danych 135
Wirtualizacja big data 136
Eliminacja redundancji 137
Podsumowanie 139

8. Katalogowanie jeziora danych 141

Organizowanie danych 141
Metadane techniczne 142
Metadane biznesowe 146
Znakowanie 148
Automatyczne katalogowanie 149
Logiczne zarządzanie danymi 150
Zarządzanie wrażliwymi danymi i kontrola dostępu 150
Jakość danych 152
Powiązanie różnych danych 154
Ustanawianie pochodzenia 155
Dostarczanie danych 156
Narzędzia służące do budowania katalogu 157
Porównanie narzędzi 158
Ocean danych 159
Podsumowanie 159

9. Zarządzanie dostępem do danych 161

Autoryzacja lub kontrola dostępu 162
Zasady dostępu do danych oparte na znacznikach 163
Anonimizacja wrażliwych danych 166
Suwerenność danych i zgodność z przepisami 169
Samoobsługowe zarządzanie dostępem 171
Dostarczanie danych 174
Podsumowanie 180

10. Perspektywy dla różnych branż 181

Big data w usługach finansowych 182
Konsumenci, cyfryzacja i dane zmieniają znane nam finanse 182
Ratowanie banku 183
Nowe możliwości oferowane przez nowe dane 186
Kluczowe procesy korzystania z jeziora danych 188
Wartość dodana przez jeziora danych w usługach finansowych 190
Jeziora danych w branży ubezpieczeniowej 191
Inteligentne miasta 193
Big data w medycynie 194
Skorowidz 196

---

200 stron, Format: 17.0x23.0cm, oprawa miękka