Costruire un magazzino dati scalabile con Data Vault 2.0

Recensioni dei lettori

Il libro su Data Vault 2.0 è altamente raccomandato sia per i principianti che per i professionisti esperti di data warehousing. Fornisce una guida completa, dalle basi concettuali all'implementazione pratica con gli strumenti di BI di Microsoft. I lettori apprezzano la profondità dei contenuti, che includono esempi esaurienti e codice ETL. Tuttavia, è inficiato da numerosi errori e discrepanze tra testo e diagrammi, oltre che da problemi di qualità di stampa nelle copie fisiche.

Eccezionale copertura della metodologia Data Vault, guida dettagliata all'implementazione con esempi pratici, approccio completo dai concetti all'esecuzione, prezioso per i professionisti di Data Vault, eccellente profondità tecnica, adatto sia ai lettori principianti che a quelli esperti.

Errori e discrepanze significative tra testo e diagrammi, scarsa qualità di stampa che pregiudica la fruibilità delle copie fisiche, scrittura eccessivamente lunga e talvolta contorta, mancanza di errata corrige da parte dell'editore.

(basato su 50 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0

Contenuto del libro:

Il Data Vault è stato inventato da Dan Linstedt presso il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti e lo standard è stato applicato con successo a progetti di data warehousing in organizzazioni di diverse dimensioni, dalle piccole alle grandi aziende. Grazie al suo design semplificato, adattato alla natura, lo standard Data Vault 2. 0 aiuta a prevenire i tipici problemi di data warehousing. 0 aiuta a prevenire i tipici fallimenti del data warehousing.

” Building a Scalable Data Warehouse” tratta tutto ciò che occorre sapere per creare un data warehouse scalabile da un capo all'altro, compresa la presentazione della tecnica di modellazione Data Vault, che fornisce le basi per creare un livello tecnico di data warehouse. Il libro illustra come costruire il data warehouse in modo incrementale utilizzando la metodologia agile Data Vault 2.0. 0. Inoltre, i lettori impareranno a creare il livello di input (lo stage layer) e il livello di presentazione (data mart) dell'architettura Data Vault 2. 0, comprese le best practice di implementazione. 0, comprese le migliori pratiche di implementazione. Basandosi su anni di esperienza pratica e utilizzando numerosi esempi e un framework di facile comprensione, Dan Linstedt e Michael Olschimke illustrano:

⬤ Come caricare ogni livello utilizzando SQL Server Integration Services (SSIS), compresa l'automazione dei processi di caricamento di Data Vault.

⬤ Tecnologie e pratiche di data warehouse importanti.

⬤ Data Quality Services (DQS) e Master Data Services (MDS) nel contesto dell'architettura di Data Vault.