Modellazione dei dati semplificata con ER/Studio Data Architect: Adattarsi alla modellazione agile dei dati in un mondo di Big Data

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa per l'apprendimento della modellazione dei dati con E/R Studio, e fornisce un mix di indicazioni utili e critiche riguardo al suo contenuto e alla sua qualità. Mentre alcuni utenti ne apprezzano la chiarezza, gli esempi e la copertura dei modelli 3NF e di data warehouse, altri trovano lo stile inefficace e il materiale superficiale.

Ben scritto, ottimo per i principianti, copre bene i modelli 3NF e di data warehouse, facile da leggere, molti esempi, una risorsa migliore della documentazione di Idera.

Lo stile e gli esempi sono inefficaci, la trattazione degli argomenti è superficiale, l'approfondimento inadeguato, la qualità della stampa e della carta è bassa e alcuni utenti ritengono che non dimostri efficacemente i modelli dimensionali.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Modeling Made Simple with ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World

Contenuto del libro:

Acquisire una conoscenza pratica dei concetti di modellazione dei dati e delle best practice, nonché delle modalità di applicazione di questi principi con ER/Studio. Questa seconda edizione include numerosi aggiornamenti e nuove sezioni, tra cui una panoramica del supporto di ER/Studio per lo sviluppo agile e una descrizione di alcune delle nuove funzionalità di ER/Studio per NoSQL, come la struttura di contenimento di MongoDB. Costruirete molti modelli di dati ER/Studio lungo il percorso, applicando le migliori pratiche per padroneggiare questi dieci obiettivi:

⬤ Conoscere il motivo per cui è necessario un modello di dati e quali modelli ER/Studio sono i più appropriati per ogni situazione.

⬤ Comprendere ogni componente del modello di dati e come rappresentarlo e crearlo in ER/Studio.

⬤ Sapere come sfruttare le ultime funzionalità di ER/Studio, comprese quelle che assistono i team agili e il forward e reverse engineering dei database NoSQL.

⬤ Saper applicare tutte le funzionalità fondamentali di ER/Studio.

⬤ Saper costruire modelli di dati relazionali e dimensionali concettuali, logici e fisici in ER/Studio.

⬤ Saper applicare tecniche come l'indicizzazione, le trasformazioni e il forward engineering per trasformare un modello logico di dati in un progetto fisico efficiente.

⬤ Migliorare la qualità del modello di dati e i risultati dell'analisi d'impatto sfruttando la funzionalità di lineage e l'utilità di confronto/fusione di ER/Studio.

⬤ Essere in grado di applicare le funzionalità del dizionario dati di ER/Studio.

⬤ Imparare a condividere il modello di dati attraverso la reportistica e l'esportazione del modello in vari formati.

⬤ Utilizzare le funzionalità di denominazione di ER/Studio per migliorare la coerenza dei nomi, compresa la nuova funzione di traduzione automatica dei nomi.

Questo libro contiene quattro sezioni:

La sezione I introduce la modellazione dei dati e il panorama di ER/Studio. Scoprirete perché la modellazione dei dati è così fondamentale per lo sviluppo del software e, cosa ancora più importante, perché la modellazione dei dati è così fondamentale per comprendere il business. Imparerete a conoscere le nuove funzionalità di ER/Studio (comprese quelle relative ai big data e all'agilità) e l'ambiente ER/Studio. Alla fine di questa sezione, avrete creato e salvato il vostro primo modello di dati in ER/Studio e sarete pronti a iniziare la modellazione nella Sezione II.

La Sezione II spiega tutti i simboli e il testo di un modello di dati, tra cui entità, attributi, relazioni, domini e chiavi. Al termine di questa sezione, sarete in grado di "leggere" un modello di dati di qualsiasi dimensione o complessità e di creare un modello di dati completo in ER/Studio.

La Sezione III analizza i tre diversi livelli di modelli: concettuale, logico e fisico. Un modello di dati concettuale (CDM) rappresenta un'esigenza aziendale in un ambito definito. Il modello logico dei dati (LDM) rappresenta una soluzione aziendale dettagliata, che cattura i requisiti aziendali senza complicare il modello con problemi di implementazione come software e hardware. Il modello fisico dei dati (PDM) rappresenta una soluzione tecnica dettagliata. Il PDM è il modello logico dei dati, spesso compromesso per migliorare le prestazioni o l'usabilità. Il PDM compensa le carenze della nostra tecnologia. Alla fine di questa sezione sarete in grado di creare modelli di dati concettuali, logici e fisici in ER/Studio.

La sezione IV illustra le caratteristiche aggiuntive di ER/Studio. Queste caratteristiche includono il dizionario dei dati, la discendenza dei dati, l'automazione delle attività, il repository e il portale, l'esportazione e la creazione di rapporti, gli standard di denominazione e le funzionalità di confronto e fusione.