Costruire un magazzino di dati non strutturati: Architettura, analisi e progettazione

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti: alcuni lettori lo ritengono estremamente valido per la comprensione e l'implementazione dell'analisi testuale nel data warehousing, mentre altri lo criticano per essere obsoleto e poco approfondito.

⬤ Fornisce spiegazioni chiare dei concetti di analisi testuale, facilitando la comunicazione con il management.
⬤ Offre nuovi spunti sulle strategie di archiviazione e indicizzazione, utili per i team di data warehouse.
⬤ Contiene idee preziose che possono migliorare le pratiche di gestione e trattamento dei dati.

⬤ Alcuni lettori l'hanno trovato eccessivamente costoso e privo di sufficienti informazioni utili.
⬤ Critiche per la ripetitività dei contenuti e per il ricorso a concetti obsoleti del data warehousing tradizionale.
⬤ Altri hanno notato l'incapacità dell'autore di affrontare efficacemente il tema dei dati non strutturati, etichettando il libro come pieno di gergo e di parole.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design

Contenuto del libro:

Imparate dalla leggenda del data warehouse Bill Inmon le tecniche essenziali per creare l'ambiente di reporting di cui la vostra azienda ha bisogno ora.

Nel testo si nascondono le risposte a molte domande importanti per l'azienda. In che misura l'ambiente di reporting esistente è in grado di estrarre il testo necessario da e-mail, fogli di calcolo e documenti e di metterlo in un formato utile per l'analisi e il reporting? La trasformazione del data warehouse tradizionale in un efficiente data warehouse non strutturato richiede ulteriori competenze da parte di analisti, architetti, progettisti e sviluppatori. Questo libro vi preparerà a implementare con successo un data warehouse non strutturato e, attraverso spiegazioni chiare, esempi e casi di studio, imparerete nuove tecniche e suggerimenti per ottenere e analizzare con successo il testo.

Padroneggiate questi dieci obiettivi:

⬤ Costruire un data warehouse non strutturato utilizzando l'approccio in 11 fasi.

⬤ Integrare il testo e descriverlo in termini di omogeneità, rilevanza, media, volume e struttura.

⬤ Superare le sfide, come il blaterare, la Torre di Babele e la mancanza di relazioni naturali.

⬤ Evitare la discarica dei dati e combattere la "ragnatela".

⬤ Riutilizzare le tecniche perfezionate nel Data Warehouse tradizionale e nel Data Warehouse 2. 0, compreso lo sviluppo iterativo. 0, compreso lo sviluppo iterativo.

⬤ Applicare le tecniche essenziali per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei testi (ETL), come il riconoscimento delle frasi, il filtraggio delle parole di arresto e la sostituzione dei sinonimi.

⬤ Progettare il sistema di inventario dei documenti e collegare il testo non strutturato ai dati strutturati.

⬤ Sfruttare gli indici per un'analisi efficiente del testo e le tassonomie per un'utile categorizzazione esterna.

⬤ Gestire grandi volumi di dati utilizzando tecniche avanzate come i puntatori all'indietro.

⬤ Valutare le scelte tecnologiche adatte all'elaborazione di dati non strutturati, come le appliance di data warehouse.