数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美，威廉，H，英蒙，W ... 著，唐富年 译

图书标签:

• 数据架构
• 大数据
• 数据仓库
• Data Vault
• 数据建模
• 数据治理
• 数据集成
• ETL
• BI
• 数据分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115438430

版次：1

商品编码：12011707

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：277

正文语种：中文

编辑推荐

借助多年的实践经验，采用大量示例和易于理解的框架，W.H. Inmon和Daniel Linstedt准确解释了数据架构的重要意义，研究了如何使用它在已有系统中高效驾驭大数据。

- 探讨了大数据中经常被忽视的价值，研究了非重复型数据，并且阐述了为什么它的使用会带来显著的业务价值
- 展示了如何将文本信息转换成标准工具可以分析的形式
- 解释了如何使大数据适用于已有系统环境
- 介绍了大数据的出现所带来的新机遇
- 澄清了大数据中重复型数据和非重复型数据的不明确之处

内容简介

本书是数据仓库之父Inmon的新作，探讨数据的架构和如何在现有系统中有效地利用数据。本书的主题涵盖企业数据、大数据、数据仓库、Data Vault、业务系统和架构。主要内容包括：在分析和大数据之间建立关联，如何利用现有信息系统，如何导出重复型数据和非重复型数据，大数据以及使用大数据的商业价值，等等。

作者简介

W.H. Inmon
数据仓库之父，早期的数据仓库概念提出者，在数据库技术管理与数据库设计方面拥有30多年的经验。2007年，Inmon被ComputerWorld杂志评为计算机行业颇具影响力的十大名人之一。

Daniel Linstedt
世界知名数据仓库专家、商业智能分析家，Empowered Holdings公司创始人兼主席，有20余年的IT行业打拼经验。Linstedt还是下一代数据仓库模型Data Vault的发明者。

目录

目录

第1章　企业数据 1
1．1　企业数据　1
1．1．1　企业的全体数据　1
1．1．2　非结构化数据的划分　2
1．1．3　业务相关性　3
1．1．4　大数据　3
1．1．5　分界线　4
1．1．6　大陆分水岭　5
1．1．7　企业数据全貌　6
1．2　数据基础设施　6
1．2．1　重复型数据的两种类型　7
1．2．2　重复型结构化数据　7
1．2．3　重复型大数据　8
1．2．4　两种基础设施　9
1．2．5　优化了什么　10
1．2．6　对比两种基础设施　11
1．3　分界线　12
1．3．1　企业数据分类　12
1．3．2　分界线　12
1．3．3　重复型非结构化数据　13
1．3．4　非重复型非结构化数据　15
1．3．5　不同的领域　17
1．4　企业数据统计图　17
1．5　企业数据分析　22
1．6　数据的生命周期——随时间推移理解数据　27
1．7　数据简史　31
1．7．1　纸带和穿孔卡片　31
1．7．2　磁带　32
1．7．3　磁盘存储器　32
1．7．4　数据库管理系统　32
1．7．5　耦合处理器　33
1．7．6　在线事务处理　33
1．7．7　数据仓库　34
1．7．8　并行数据管理　34
1．7．9　Data Vault　35
1．7．10　大数据　35
1．7．11　分界线　35
第2章　大数据　37
2．1　大数据简史　37
2．1．1　打个比方——占领制高点　37
2．1．2　占领制高点　38
2．1．3　IBM360带来的标准化　38
2．1．4　在线事务处理　39
2．1．5　Teradata的出现和大规模并行处理　39
2．1．6　随后到来的Hadoop和大数据　39
2．1．7　IBM和Hadoop　39
2．1．8　控制制高点　40
2．2　大数据是什么　40
2．2．1　另一种定义　40
2．2．2　大数据量　40
2．2．3　廉价存储器　41
2．2．4　罗马人口统计方法　41
2．2．5　非结构化数据　42
2．2．6　大数据中的数据　42
2．2．7　重复型数据中的语境　43
2．2．8　非重复型数据　44
2．2．9　非重复型数据中的语境　44
2．3　并行处理　45
2．4　非结构化数据　50
2．4．1　随处可见的文本信息　50
2．4．2　基于结构化数据的决策　51
2．4．3　业务价值定位　51
2．4．4　重复型和非重复型的非结构化信息　52
2．4．5　易于分析　53
2．4．6　语境化　54
2．4．7　一些语境化方法　55
2．4．8　MapReduce　56
2．4．9　手工分析　56
2．5　重复型非结构化数据的语境化　57
2．5．1　解析重复型非结构化数据　57
2．5．2　重组输出数据　58
2．6　文本消歧　58
2．6．1　从叙事到分析数据库　58
2．6．2　文本消歧的输入　59
2．6．3　映射　60
2．6．4　输入/输出　61
2．6．5　文档分片/指定值处理　61
2．6．6　文档预处理　62
2．6．7　电子邮件——一个特例　62
2．6．8　电子表格　63
2．6．9　报表反编译　63
2．7　分类法　65
2．7．1　数据模型和分类法　65
2．7．2　分类法的适用性　66
2．7．3　分类法是什么　66
2．7．4　多语言分类法　68
2．7．5　分类法与文本消歧的动态　68
2．7．6　分类法和文本消歧——不同的技术　69
2．7．7　分类法的不同类型　70
2．7．8　分类法——随时间推移不断维护　70
第3章　数据仓库　71
3．1　数据仓库简史　71
3．1．1　早期的应用程序　71
3．1．2　在线应用程序　71
3．1．3　抽取程序　72
3．1．4　4GL技术　73
3．1．5　个人电脑　73
3．1．6　电子表格　74
3．1．7　数据完整性　75
3．1．8　蛛网系统　76
3．1．9　维护积压　77
3．1．10　数据仓库　78
3．1．11　走向架构式环境　78
3．1．12　走向企业信息工厂　78
3．1．13　DW 2．0　79
3．2　集成的企业数据　81
3．2．1　数量众多的应用程序　81
3．2．2　放眼企业　82
3．2．3　多个分析师　83
3．2．4　ETL技术　84
3．2．5　集成的挑战　86
3．2．6　数据仓库的效益　86
3．2．7　粒度的视角　87
3．3　历史数据　89
3．4　数据集市　92
3．4．1　颗粒化的数据　92
3．4．2　关系数据库设计　93
3．4．3　数据集市　93
3．4．4　关键性能指标　94
3．4．5　维度模型　94
3．4．6　数据仓库和数据集市的整合　95
3．5　作业数据存储　96
3．5．1　集成数据的在线事务处理　96
3．5．2　作业数据存储　97
3．5．3　ODS和数据仓库　98
3．5．4　ODS分类　99
3．5．5　将外部数据更新到ODS　99
3．5．6　ODS/数据仓库接口　100
3．6　对数据仓库的误解　101
3．6．1　一种简单的数据仓库架构　101
3．6．2　在数据仓库中进行在线高性能事务处理　101
3．6．3　数据完整性　102
3．6．4　数据仓库工作负载　102
3．6．5　来自数据仓库的统计处理　103
3．6．6　统计处理的频率　104
3．6．7　探查仓库　104
第4章　Data Vault　106
4．1　Data Vault简介　106
4．1．1　Data Vault 2．0建模　107
4．1．2　Data Vault 2．0方法论定义　107
4．1．3　Data Vault 2．0架构　107
4．1．4　Data Vault 2．0实施　108
4．1．5　Data Vault 2．0商业效益　108
4．1．6　Data Vault 1．0　109
4．2　Data Vault建模介绍　110
4．2．1　Data Vault模型概念　110
4．2．2　Data Vault模型定义　110
4．2．3　Data Vault模型组件　111
4．2．4　Data Vault和数据仓库　112
4．2．5　转换到Data Vault建模　112
4．2．6　数据重构　113
4．2．7　Data Vault建模的基本规则　114
4．2．8　为什么需要多对多链接结构　114
4．2．9　散列键代替顺序号　115
4．3　Data Vault架构介绍　116
4．3．1　Data Vault 2．0架构　116
4．3．2　如何将NoSQL适用于本架构　117
4．3．3　Data Vault 2．0架构的目标　117
4．3．4　Data Vault 2．0建模的目标　118
4．3．5　软硬业务规则　118
4．3．6　托管式SSBI与DV2架构　119
4．4　Data Vault方法论介绍　120
4．4．1　Data Vault 2．0方法论概述　120
4．4．2　CMMI和Data Vault 2．0方法论　120
4．4．3　CMMI与敏捷性的对比　122
4．4．4　项目管理实践和SDLC与CMMI和敏捷的对比　123
4．4．5　六西格玛和Data Vault 2．0方法论　123
4．4．6　全质量管理　124
4．5　Data Vault实施介绍　125
4．5．1　实施概述　125
4．5．2　模式的重要性　126
4．5．3　再造工程和大数据　127
4．5．4　虚拟化我们的数据集市　128
4．5．5　托管式自助服务BI　128
第5章　作业环境　130
5．1　作业环境——简史　130
5．1．1　计算机的商业应用　130
5．1．2　最初的应用程序　131
5．1．3　Ed Yourdon和结构化革命　132
5．1．4　系统开发生命周期　132
5．1．5　磁盘技术　132
5．1．6　进入数据库管理系统时代　133
5．1．7　响应时间和可用性　133
5．1．8　现代企业计算　136
5．2　标准工作单元　136
5．2．1　响应时间要素　136
5．2．2　沙漏的比喻　137
5．2．3　车道的比喻　138
5．2．4　你的车跑得跟前面的车一样快　139
5．2．5　标准工作单元　139
5．2．6　服务等级协议　139
5．3　面向结构化环境的数据建模　140
5．3．1　路线图的作用　140
5．3．2　只要粒度化的数据　140
5．3．3　实体关系图　141
5．3．4　数据项集　142
5．3．5　物理数据库设计　143
5．3．6　关联数据模型的不同层次　143
5．3．7　数据联动的示例　144
5．3．8　通用数据模型　146
5．3．9　作业数据模型和数据仓库数据模型　146
5．4　元数据　146
5．4．1　典型元数据　146
5．4．2　存储库　147
5．4．3　使用元数据　148
5．4．4　元数据用于分析　149
5．4．5　查看多个系统　150
5．4．6　数据谱系　150
5．4．7　比较已有系统和待建系统　150
5．5　结构化数据的数据治理　151
5．5．1　企业活动　151
5．5．2　数据治理的动机　152
5．5．3　修复数据　152
5．5．4　粒度化的详细数据　153
5．5．5　编制文档　153
5．5．6　数据主管岗位　154
第6章　数据架构　156
6．1　数据架构简史　156
6．2　大数据/已有系统的接口　166
6．2．1　大数据/已有系统的接口　166
6．2．2　重复型原始大数据/已有系统接口　167
6．2．3　基于异常的数据　168
6．2．4　非重复型原始大数据/已有系统接口　169
6．2．5　进入已有系统环境　170
6．2．6　“语境丰富”的大数据环境　171
6．2．7　将结构化数据/非结构化数据放在一起分析　172
6．3　数据仓库/作业环境接口　172
6．3．1　作业环境/数据仓库接口　172
6．3．2　经典的ETL接口　173
6．3．3　作业数据存储/ETL接口　173
6．3．4　集结区　174
6．3．5　变化数据的捕获　175
6．3．6　内联转换　175
6．3．7　ELT处理　176
6．4　数据架构——一种高层视角　177
6．4．1　一种高层视角　177
6．4．2　冗余　177
6．4．3　记录系统　178
6．4．4　不同的群体　180
第7章　重复型分析　181
7．1　重复型分析——必备基础　181
7．1．1　不同种类的分析　181
7．1．2　寻找模式　182
7．1．3　启发式处理　183
7．1．4　沙箱　186
7．1．5　标准概况　187
7．1．6　提炼、筛选　188
7．1．7　建立数据子集　188
7．1．8　筛选数据　190
7．1．9　重复型数据和语境　192
7．1．10　链接重复型记录　193
7．1．11　日志磁带记录　193
7．1．12　分析数据点　194
7．1．13　按时间的推移研究数据　195
7．2　分析重复型数据　196
7．2．1　日志数据　198
7．2．2　数据的主动/被动式索引　199
7．2．3　汇总/详细数据　200
7．2．4　大数据中的元数据　202
7．2．5　相互关联的数据　203
7．3　重复型分析　204
7．3．1　内部、外部数据　204
7．3．2　通用标识符　205
7．3．3　安全性　205
7．3．4　筛选、提炼　207
7．3．5　归档结果　208
7．3．6　指标　210
第8章　非重复型分析　211
8．1　非重复型数据　211
8．1．1　内联语境化　213
8．1．2　分类法/本体处理　214
8．1．3　自定义变量　215
8．1．4　同形异义消解　216
8．1．5　缩略语消解　217
8．1．6　否定分析　218
8．1．7　数字标注　219
8．1．8　日期标注　220
8．1．9　日期标准化　220
8．1．10　列表的处理　220
8．1．11　联想式词处理　221
8．1．12　停用词处理　222
8．1．13　提取单词词根　222
8．1．14　文档元数据　223
8．1．15　文档分类　223
8．1．16　相近度分析　224
8．1．17　文本ETL中功能的先后顺序　225
8．1．18　内部参照完整性　225
8．1．19　预处理、后处理　226
8．2　映射　227
8．3　分析非重复型数据　229
8．3．1　呼叫中心信息　229
8．3．2　医疗记录　237
第9章　作业分析1　242
第10章　作业分析2　249
第11章　个人分析　259
第12章　复合式的数据架构　264
词汇表　268

《数据之巅：洞悉信息洪流的奥秘》 在信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动决策、赋能创新、塑造未来的核心资产。然而，随着数据量的指数级增长、来源的多样化以及复杂性的不断攀升，如何有效地采集、存储、管理、分析并最终从这些海量数据中提炼出有价值的洞见，成为了企业和组织面临的巨大挑战。本书《数据之巅：洞悉信息洪流的奥秘》正是一本旨在带领读者穿越数据迷雾，掌握驾驭信息洪流的强大能力的指南。 本书并非仅仅是一本技术手册，它更像是一位经验丰富的向导，循序渐进地引导读者理解数据世界的底层逻辑和高级策略。我们将从数据的本质出发，探讨数据在现代商业和社会活动中所扮演的关键角色，以及为什么建立一个坚实、灵活且可扩展的数据基础如此至关重要。 第一部分：数据思维的基石——理解数据的价值与形态 在深入技术细节之前，理解数据本身的价值和形态是必不可少的。本部分将首先解析“数据”这个概念的广泛含义，从结构化数据到非结构化数据，再到半结构化数据，我们会详细阐述它们各自的特点、常见的表现形式以及在不同场景下的应用。 数据的多样性与挑战： 我们将探讨为什么原始数据往往是混乱、不一致且难以直接使用的。从传感器数据、社交媒体文本、交易记录到图像和视频，每一种数据类型都带来了独特的存储、处理和分析挑战。理解这些挑战是解决问题的第一步。 数据驱动的决策： 本部分还将深入剖析数据如何成为现代决策的核心驱动力。从市场趋势分析、客户行为预测到运营效率优化，我们将通过生动的案例说明，一个基于数据的洞察力能够带来何种颠覆性的商业价值。 建立数据意识： 培养“数据思维”是成功的关键。本书将引导读者思考如何从组织层面建立数据意识，如何让数据分析的思维渗透到每一个部门和每一个决策环节，从而将数据转化为真正的战略优势。 第二部分：构筑数据的生命线——高效的数据采集与集成 数据并非凭空产生，它的价值在于能够被有效地捕捉和汇聚。本部分将聚焦于数据采集和集成的关键技术与最佳实践，确保组织能够获取全面、准确、实时的源数据。 数据采集的艺术： 我们将探索多种数据采集技术，包括但不限于： API 集成： 如何通过应用程序接口（API）从第三方服务、SaaS应用中高效获取数据。 数据爬虫与网络抓取： 在合规的前提下，如何利用技术手段从公开网站上收集信息。 IoT 数据收集： 针对物联网设备产生的海量传感器数据，有哪些高效的收集和预处理方案。 日志分析： 如何从应用程序、服务器、网络设备的日志文件中提取关键事件和用户信息。 ETL/ELT 流程设计： 深入讲解数据提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）以及提取、加载、转换（ELT）的核心流程，包括数据清洗、去重、格式转换等关键步骤。 数据集成策略： 将来自不同源头、不同格式的数据整合成一个统一、可用的视图是极具挑战性的任务。本部分将讨论： 数据联邦与数据虚拟化： 在不移动数据的情况下，如何实现跨数据源的统一访问。 数据湖与数据仓库的协同： 如何利用数据湖的灵活性和数据仓库的结构化优势，构建一个完整的数据集成架构。 实时数据集成： 针对需要即时响应的场景，如何实现近乎实时的数据流处理和集成。 元数据管理： 强调元数据在理解、管理和使用集成数据中的重要作用。 第三部分：数据的存储与管理——坚实的基础设施 海量数据的存储和高效管理是后续分析的基础。本部分将深入探讨数据存储的各类技术及其适用场景，帮助读者选择最适合自身需求的解决方案。 关系型数据库的演进与应用： 经典 RDBMS： 讨论 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 等传统关系型数据库在结构化数据存储中的核心地位，以及其 ACID 特性带来的数据一致性保障。 SQL 优化与性能调优： 如何通过索引、查询优化、分区等技术，提升关系型数据库的处理性能。 NoSQL 数据库的崛起与多样性： 键值存储 (Key-Value Stores)： 如 Redis, Memcached，强调其极高的读写性能，适合缓存和会话管理。 文档数据库 (Document Databases)： 如 MongoDB, Couchbase，适用于存储半结构化数据，如 JSON 文档，具有灵活的模式。 列族数据库 (Column-Family Databases)： 如 Cassandra, HBase，擅长处理大规模、稀疏的数据集，适合时间序列数据和日志分析。 图数据库 (Graph Databases)： 如 Neo4j, ArangoDB，专为存储和查询复杂关系网络而设计，适合社交网络、推荐系统等应用。 数据仓库的哲学与实践： 维度建模： 深入讲解事实表、维度表的设计原则，以及星型模型、雪花模型的优缺点。 数据仓库的生命周期： 从需求分析、设计、实施到维护，全方位了解构建和管理数据仓库的全过程。 数据仓库的现代化： 探讨云端数据仓库（如 Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake）带来的弹性、可扩展性和成本效益。 数据湖的理念与架构： 数据湖的优势： 存储原始、未经处理的数据，为探索性分析和机器学习提供无限可能。 数据湖的构建： 讨论 HDFS, S3 等对象存储，以及 Spark, Hive 等处理引擎在数据湖中的作用。 数据湖与数据仓库的融合： 如何构建“数据湖仓一体”的架构，兼顾灵活性和治理性。 第四部分：解锁数据的洞察——数据分析与挖掘的艺术 数据存储的最终目的是为了分析和挖掘。本部分将带领读者探索各种数据分析技术，将原始数据转化为有意义的见解。 探索性数据分析 (EDA)： 数据可视化： 使用图表（柱状图、折线图、散点图、箱线图等）来揭示数据的模式、趋势和异常。 统计描述： 计算均值、中位数、方差、标准差等基本统计量，理解数据的分布特征。 相关性分析： 识别变量之间的关系，为进一步分析提供线索。 商业智能 (BI) 的应用： 仪表盘设计： 如何构建直观、易于理解的仪表盘，实时监控关键业务指标 (KPIs)。 报表生成： 自动化生成定期报表，为管理层提供决策依据。 Ad-hoc 查询： Empower 用户进行即席查询，快速获取特定信息。 机器学习与数据挖掘： 监督学习： 分类（如客户流失预测、垃圾邮件检测）、回归（如房价预测、销售额预测）。 无监督学习： 聚类（如客户细分）、降维（如主成分分析）。 关联规则挖掘： 如购物篮分析，发现产品之间的关联性。 时间序列分析： 预测未来趋势，如股票价格预测、需求预测。 高级分析技术： 文本挖掘： 从非结构化文本中提取信息，如情感分析、主题建模。 网络分析： 分析复杂关系网络，如社交网络分析、欺诈检测。 地理空间分析： 结合地理位置信息进行分析，如市场选址、物流优化。 第五部分：数据的治理与安全——保障数据的可信与可靠 数据并非越多越好，数据的质量、安全和合规性同样至关重要。本部分将强调数据治理的重要性，以及如何在整个数据生命周期中确保数据的安全性。 数据质量管理： 数据剖析与评估： 如何系统性地评估数据的准确性、完整性、一致性、及时性和有效性。 数据清洗与纠错： 制定策略和流程，识别并修正数据中的错误。 数据验证规则： 建立和执行数据验证规则，防止低质量数据进入系统。 数据安全与隐私保护： 访问控制与权限管理： 确保只有授权人员才能访问敏感数据。 数据加密： 在存储和传输过程中对数据进行加密，防止未经授权的访问。 脱敏与匿名化： 在非生产环境中使用脱敏或匿名化数据，保护个人隐私。 合规性要求： 了解 GDPR, CCPA 等相关法规，确保数据处理符合法律规定。 数据生命周期管理： 数据归档与删除策略： 如何在满足合规要求的同时，对不再使用的历史数据进行有效管理。 数据备份与恢复： 制定完善的备份和恢复计划，应对数据丢失的风险。 元数据管理与数据目录： 建立数据目录： 帮助用户查找、理解和信任组织内的数据资产。 数据血缘追踪： 了解数据是如何产生、转换和使用的，增强数据的透明度和可追溯性。 第六部分：数据架构的演进与未来趋势 数据架构是指导组织构建和管理其数据资产的蓝图。本部分将探讨数据架构的发展历程，以及当前和未来的重要趋势。 从单体到分布式： 数据架构如何从集中式向分布式演变，以应对海量数据的挑战。 数据中台的理念与实践： 如何构建一个能够支撑各类业务场景的、可复用的数据能力平台。 云原生数据架构： 充分利用云计算的优势，构建弹性的、可扩展的、成本优化的数据基础设施。 数据网格 (Data Mesh) 的兴起： 探索一种去中心化、领域驱动的数据管理范式。 AI/MLOps 与数据： AI/MLOps 如何加速机器学习模型的开发、部署和管理，数据在其中扮演的角色。 数据治理的未来： 自动化数据治理，以及如何将数据治理融入到日常的数据工作中。 《数据之巅：洞悉信息洪流的奥秘》不仅仅是关于技术的堆砌，它更强调的是一种系统性的思维方式，一种将数据视为战略资产并对其进行精心设计、管理和利用的能力。本书旨在赋能读者，无论您是数据工程师、数据科学家、业务分析师，还是希望提升组织数据能力的管理者，都能从中获得宝贵的知识和实用的指导，最终站在数据的巅峰，洞悉信息洪流的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了工业风和未来感，深蓝色的背景配以抽象的数据流线条，仿佛预示着一场关于海量数据深度探索的旅程。我拿到书时，就迫不及待地翻阅了目录，几个关键词立刻抓住了我的眼球：“数据架构”、“大数据”、“数据仓库”以及“Data Vault”。这几个概念在我日常工作中经常会遇到，但总感觉理解不够深入，不够系统。我一直渴望能找到一本既能梳理清楚这些概念之间的联系，又能提供具体实践指导的书籍。尤其是“Data Vault”这个模型，我听闻其在应对复杂业务变化、提升数据仓库灵活性方面有着独特的优势，但国内相关的资料相对较少，这让我对这本书的期待值又高了几分。我希望它能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭在错综复杂的数据世界中，揭开那些隐藏在海量数据背后的宝藏，让我能够更好地构建和管理企业级数据平台，最终将数据转化为实实在在的业务价值。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，我希望能从中获得宝贵的知识和方法论，为我的职业发展添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一本关于数据世界百科全书式的指南。作者以一种非常易于理解的方式，将“数据架构”这个宏大的主题拆解成一个个具体的组成部分，然后层层深入。他对“大数据”的解读，不仅仅停留在工具介绍，更是触及到了大数据带来的业务价值和战略意义。在我看来，许多关于大数据技术的书籍往往过于侧重于技术细节，而忽略了技术背后的商业逻辑，这本书则很好地平衡了这一点。对于“数据仓库”的探讨，书中也跳出了传统的 Kimball 和 Inmon 的模型争论，而是着重于如何构建一个能够支撑现代企业数据分析需求的、更具弹性和敏捷性的数据仓库。而“Data Vault”这个部分，更是让我眼前一亮。我一直认为，在一个快速变化的业务环境中，构建一个能够轻松适应变化的数据模型是多么重要，而Data Vault模型恰恰解决了这个问题。书中对Data Vault的介绍，从基本概念到高级应用，都讲得非常透彻，让我对这个模型有了全新的认识，也激发了我将其应用到实际项目中的强烈愿望。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何构建一个健壮、高效的数据平台感到困惑，直到我读了这本书。它就像一本教科书，系统地梳理了“数据架构”的核心概念和设计原则，让我在理解层面有了质的飞跃。对于“大数据”的处理，书中不仅介绍了各种主流的技术，更重要的是阐述了如何在实际业务中运用这些技术，解决企业面临的实际问题，将数据转化为可行的洞察。我曾经在构建“数据仓库”时遇到过很多瓶颈，这本书提供了一些全新的思路和方法，特别是关于如何设计一个能够适应未来变化的、更具弹性的数据仓库。而“Data Vault”模型的介绍，则是我认为这本书最大的亮点之一。它详细地讲解了Data Vault模型的设计理念、构建方法以及在实际项目中的应用案例，让我对如何构建一个更灵活、更易于维护的数据仓库有了更清晰的认识。总而言之，这本书的内容非常丰富，条理清晰，不仅适合初学者入门，也对有一定经验的从业者来说，具有很高的参考价值。它让我对数据架构、大数据和数据仓库有了更全面的理解，也为我未来的职业发展指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它提供了一个非常清晰且实用的框架，来理解和构建现代化的数据平台。书中对于“数据架构”的阐述，并没有止步于理论的堆砌，而是深入剖析了在不同业务场景下，如何设计出高效、可扩展的数据架构。我尤其喜欢书中关于“大数据”处理的部分，它详尽地介绍了各种大数据技术栈的优劣势，以及如何在实际项目中进行选型和集成。比如，它对于Hadoop生态系统、Spark以及其他新兴大数据工具的介绍，都非常贴合当前业界的发展趋势，并且给出了很多实操性的建议。而“数据仓库”的部分，则是在传统理论的基础上，融入了现代数据架构的理念，使得数据仓库的建设不再是孤立的工程，而是整个数据生态系统中关键的一环。最让我惊喜的是“Data Vault”模型在书中的详细讲解，作者通过大量的案例分析，生动地展示了Data Vault模型如何应对数据集成、数据治理以及历史数据管理等方面的挑战。这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，绝对是数据从业者案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样长期在数据领域摸爬滚打的人来说，市面上关于“数据架构”、“大数据”、“数据仓库”的书籍并不少见，但真正能够让我感到眼前一亮的，却不多。这本书无疑是其中的佼佼者。它没有空泛的理论，也没有陈旧的知识，而是紧密结合当前的业界发展和技术趋势。作者在介绍“数据架构”时，不仅仅是罗列了各种模型和原则，更是深入分析了不同架构在实际应用中可能遇到的挑战以及解决方案。在“大数据”领域，书中对于各种新兴技术栈的介绍，都非常到位，并且给出了很多实用的落地建议，避免了读者在浩瀚的技术海洋中迷失方向。而“数据仓库”的部分，则提供了一个更广阔的视角，将数据仓库置于整个数据生态系统中进行考量，强调了其在数据驱动决策中的核心作用。最令我兴奋的是，书中对“Data Vault”模型的详细讲解，这是一种我一直想深入了解的数据建模方法，它能够极大地提升数据仓库的灵活性和可维护性，尤其是在面对复杂多变的业务需求时。这本书的内容，让我对数据架构的设计和实现有了更深刻的理解，也为我未来的工作提供了宝贵的指导。

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非常不错的一本书

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不错，采购的是公用的物资，送货上门

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书印刷很好，送货很快

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书很好，质量还可以，还没来得及看呢

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书比较薄，也算浅显易懂，适合初学者入门。

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数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault

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书印刷很好，送货很快

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恩，我觉得这本书，概念和方法论比较多

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挺好