La roadmap dei dati self-service: Democratizzare i dati e ridurre i tempi di comprensione

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa preziosa per gli ingegneri dei dati, in particolare per coloro che si preparano ai colloqui con FAANG e cercano di strutturare le loro strategie sui dati. Offre spunti pratici e framework che possono migliorare l'efficacia dei team di dati e chiarire le sfide associate alle pipeline di dati.

⬤ Strumentale per la preparazione ai colloqui FAANG.
⬤ Fornisce un approccio strutturato e metriche attuabili per la creazione di piattaforme di dati.
⬤ Aiuta a colmare il divario tra ingegneri dei dati e scienziati dei dati.
⬤ Contiene link utili per ulteriori approfondimenti.
⬤ Offre un solido quadro concettuale per organizzare le strategie sui dati.

⬤ Mancano indicatori di performance dettagliati per misurare il successo.
⬤ Gli strumenti open source citati non sono collegati, obbligando i lettori a fare i propri collegamenti.
⬤ Alcuni approfondimenti possono essere considerati storici piuttosto che offrire soluzioni praticabili alle sfide attuali.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Self-Service Data Roadmap: Democratize Data and Reduce Time to Insight

Contenuto del libro:

Gli approfondimenti basati sui dati sono oggi un vantaggio competitivo fondamentale per qualsiasi settore, ma ricavare informazioni dai dati grezzi può richiedere giorni o settimane. La maggior parte delle organizzazioni non riesce a scalare i team di data science abbastanza velocemente per tenere il passo con le crescenti quantità di dati da trasformare. Qual è la risposta? I dati self-service.

Con questo libro pratico, ingegneri dei dati, data scientist e manager di team impareranno a costruire una piattaforma di data science self-service che aiuti chiunque nella vostra organizzazione a estrarre insight dai dati. Sandeep Uttamchandani fornisce una scorecard per tracciare e risolvere i colli di bottiglia che rallentano i tempi di insight attraverso la scoperta, la trasformazione, l'elaborazione e la produzione dei dati. Questo libro colma il divario tra gli scienziati dei dati ostacolati dalle realtà ingegneristiche e gli ingegneri dei dati che non hanno chiaro come far funzionare il self-service.

⬤ Costruire un portale self-service per supportare la scoperta, la qualità, il lineage e la governance dei dati.

⬤ Selezionare l'approccio migliore per ogni funzionalità self-service utilizzando tecnologie cloud open source.

⬤ Adattare il self-service alle persone, ai processi e alla maturità tecnologica della vostra piattaforma dati.

⬤ Implementare le funzionalità per democratizzare i dati e ridurre il tempo necessario per ottenere informazioni.

⬤ Scalare il portale self-service per supportare un gran numero di utenti all'interno dell'organizzazione.