Data Model Scorecard: Applicazione dello standard di settore sulla qualità dei modelli di dati

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo approccio efficace alla modellazione dei dati e alla valutazione delle scorecard. È scritto da Steve Hoberman, un'autorità riconosciuta nel settore, ed è apprezzato per il suo stile di scrittura chiaro e per il quadro pratico che promuove migliori pratiche di gestione dei dati e di comunicazione all'interno dei team di progetto.

⬤ Contenuti ben presentati con spiegazioni chiare e gergo ridotto al minimo.
⬤ Offre un quadro razionale per la valutazione dei modelli di dati, migliorando la qualità e la correttezza.
⬤ Fornisce applicazioni pratiche e strumenti di conformità agli standard di modellazione dei dati.
⬤ Include sommari e liste di controllo per le migliori pratiche, aiutando il processo di valutazione.
⬤ Ampiamente disponibile gratuitamente, promuove l'accessibilità nella comunità della gestione dei dati.

La recensione non menziona alcuna carenza o critica specifica del libro, indicando un'accoglienza generalmente positiva.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Model Scorecard: Applying the Industry Standard on Data Model Quality

Contenuto del libro:

I modelli di dati sono il mezzo principale utilizzato per comunicare i requisiti dei dati dall'azienda all'IT e, all'interno dell'IT, dagli analisti, dai modellatori e dagli architetti ai progettisti e agli sviluppatori di database. È quindi essenziale che il modello dei dati sia corretto. Ma come si fa a determinarlo? È qui che entra in gioco la Data Model Scorecard (R).

La Data Model Scorecard è uno strumento di valutazione della qualità dei modelli di dati che contiene dieci categorie volte a migliorare la qualità dei modelli di dati dell'organizzazione. Molti dei miei incarichi di consulenza sono dedicati all'applicazione della Data Model Scorecard ai modelli di dati dei miei clienti; in questo libro vi mostrerò come applicare la Scorecard.

Questo libro, scritto per le persone che costruiscono, usano o revisionano i modelli di dati, contiene il modello della Data Model Scorecard e una spiegazione insieme a molti esempi di ciascuna delle dieci categorie della Scorecard. Le sezioni sono tre:

Nella Sezione I, Modellazione dei dati e necessità di convalida, il Capitolo 1 contiene una breve introduzione alla modellazione dei dati, il Capitolo 2 spiega perché è importante che il modello dei dati sia corretto e il Capitolo 3 illustra la Data Model Scorecard.

Nella Sezione II, Categorie della Scorecard del Modello di Dati, spiegheremo ciascuna delle dieci categorie della Scorecard del Modello di Dati. Questa sezione comprende dieci capitoli, ognuno dei quali è dedicato a una specifica categoria della Scorecard:

⬤ Capitolo 4: Correttezza.

⬤ Capitolo 5: Completezza.

⬤ Capitolo 6: Schema.

⬤ Capitolo 7: Struttura.

⬤ Capitolo 8: Astrazione.

⬤ Capitolo 9: Standard.

⬤ Capitolo 10: Leggibilità.

⬤ Capitolo 11: Definizioni.

⬤ Capitolo 12: Coerenza.

⬤ Capitolo 13: Dati.

Nella Sezione III, Convalida dei modelli di dati, ci prepareremo per la revisione del modello (Capitolo 14), tratteremo i suggerimenti per aiutarci durante la revisione del modello (Capitolo 15) e poi esamineremo un modello di dati basato su un progetto reale (Capitolo 16).