构建数据湖仓/DAMA数据管理知识体系指南系列丛书
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作者（美）比尔·恩门（Bill Inmon），（美）玛丽·莱文斯（Mary Levins），（美）兰吉特·斯里瓦斯塔瓦（Ranjeet Srivastava）著；上海市静安区国际数据管理协会译
出版社清华大学出版社
ISBN9787302624479
出版时间2023-03
装帧平装
开本其他
定价68元
货号31721526
上书时间2024-05-27
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作者简介
胡博，国际数据管理协会（DAMA）中国理事，国家重点研发计划课题负责人。发表过学术论文20余篇，在云平台、数据中台等方面授权国家发明专利12项；是中国计算机学会高级会员、中国计算机协会服务计算专委会执行委员、SCI期刊IJWSR执行主编、华中农业大学、深圳大学、武汉科技大学和海南师范大学硕士生导师。
目录
引言
第一章 向数据湖仓演进
1.技术的演进
2.组织内的全部数据
3.商业价值在哪里？
4.数据湖
5.当前数据架构的挑战
6.数据湖仓的出现
第二章 数据科学家和终端用户
1.数据湖
2.分析基础设施
3.不同的受众
4.分析工具不同
5.分析目的不同
6.分析方法不同
7.数据类型不同
第三章 数据湖仓中的不同类型数据
1.数据的类型
2.不同数据的容量
3.跨越不同类型数据的关联数据
4.基于访问概率对数据进行分片
5.模拟和物联网环境中的关联数据
6.分析基础设施
第四章 开放的湖仓环境
1.开放系统的演进
2.与时俱进的创新
3.建立在开放、标准文件格式之上的非结构化湖仓
4.开源数据湖仓软件
5.数据湖仓提供超越SQL的开放API
6.数据湖仓支持开放数据共享
7.数据湖仓支持开放数据探索
8.数据湖仓通过开放数据目录简化数据发现
9.利用云原生架构的数据湖仓
10.向开放的数据湖仓演进
第五章 机器学习和数据湖仓
1.机器学习
2.机器学习需要湖仓提供什么？
3.从数据中挖掘出新价值
4.解决这个难题
5.非结构化数据问题
6.开源的重要性
7.发挥云的弹性优势
8.为数据平台设计“MLOps”
9.案例：运用机器学习对胸透x光片进行分类
10.数据湖仓的非结构化组件的演进
第六章 数据湖仓中的分析基础设施
1.元数据
2.数据模型
3.数据质量
4.ETL
内容摘要
数据湖仓是一个现代化的开放式架构，可用于存储、了解和分析所有数据。数据湖仓一体不仅具备数据仓库的强大功能和丰富性，而且还拥有当今热门的开源数据技术的广度和灵活性。
本书主要围绕数据湖仓的所有新增要素进行展开叙述，主要内容包括数据分析和机器学习所用的分析基础
设施的介绍，包括大家广为熟悉的或有些陌生或略带新鲜感的概念，比如元数据、
数据血缘、数据体量的度量、数据创建的历史记录、数据转换描述、数据湖仓的架构及其能力、数据分析规划等，图文并茂，生动有趣，适合数据管理人员、数据相关项目的解决方案提供者、
业务部门数据分析和报表统
计人员、信息科技部门数据平台开发、运维及安全管理人员等读书阅读和使用。
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