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[美] 恩门（BillInmon）著吴文磊译 著

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• 数据分析
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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115451736

商品编码：12576241242

出版时间：2017-05-01

作  者:(美)恩门(Bill Inmon) 著；吴文磊 译 定  价:49 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:145 装  帧:平装 ISBN:9787115451736 ●第1章数据的湖泊1
●1.1大数据来了1
●1.2数据湖来了2
●1.3“单向”的数据湖3
●1.4小结6
●第2章改造数据湖7
●2.1元数据7
●2.2整合图谱8
●2.3数据科学家11
●2.4通用性12
●2.5小结13
●第3章数据湖内部14
●3.1模拟信号数据15
●3.2应用程序数据17
●3.3文本数据18
●3.4另一个视角20
●3.5小结21
●第4章数据池22
●4.1数据修整23
●4.2初始数据池23
●部分目录

内容简介

随着大数据的蓬勃发展，不少机构开始将源源不断的数据流导入到一个叫“数据湖”的设备中去。数据湖架构是“数据仓库”之父撰写的全新著作，是帮助读者认识数据湖架构，并把数据湖打造成公司资产的指导手册。数据湖架构共15章，分别涉及数据湖简介、数据池据湖内部结构、数据池及其结构、各种类型的数据池等技术话题，目的在于讲解如何构建有用的数据湖，以便数据科学家和数据分析师能够解决商业挑战并找出新的商业机会。数据湖架构适合数据管理者、学生、系统开发人员、架构师、程序员以及很终用户阅读。 (美)恩门(Bill Inmon) 著；吴文磊 译 Bill Inmon，是“数据仓库之父”，他著有57本书，并以9种语言在优选出版。Bill很近的创举是建立了叫做“文本消歧”的技术，这项技术能以叙述性格式读取初始文本，并能够将文本置于常规的数据库中，以便使用标准的分析技术进行分析处理，从而为大数据/非结构化数据创造独特的业务价值。Bill曾被《计算机世界杂志（ComputerWorld）》评选为“历目前对计算机行业影响的十个人之一”。Bill住在美国科罗拉多州的堡石城（Castle Rock）。

《数据洪流中的智慧航标：现代数据管理与分析的基石》 在这个信息爆炸的时代，数据的体量、速度和多样性正以前所未有的速度激增。从社交媒体上的海量用户交互，到物联网设备的实时传感器数据，再到企业内部运营产生的各类日志和交易记录，数据已成为驱动创新、优化决策、甚至重塑商业模式的核心动力。然而，伴随而来的是数据的碎片化、孤岛化以及分析的滞后性，这使得传统的数据处理和存储方法愈发捉襟见肘，难以应对当前的挑战。 本书旨在为读者勾勒出一幅现代数据管理与分析的全景图，深入剖析那些能够驾驭数据洪流、释放数据价值的先进理念和技术框架。我们不再局限于传统的、结构化数据的处理模式，而是将目光聚焦于如何构建一个统一、高效、灵活且具备成本效益的数据平台，能够容纳和处理来自任何来源、任何格式的数据，并从中提取有价值的洞察。 核心理念：统一、灵活与可扩展 本书的核心理念在于打破数据壁垒，构建一个统一的数据存储和处理层。这意味着无论数据是结构化的（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化的（如JSON、XML文件），还是非结构化的（如文本、图片、音频、视频），都能被有效地接入、存储和管理。这种统一性不仅简化了数据治理和访问，也为后续的数据分析和应用开发提供了坚实的基础。 同时，平台的灵活性和可扩展性是应对不断变化的数据需求和技术发展的关键。我们需要一个能够根据业务发展需要弹性伸缩存储容量和计算能力，并且能够轻松集成新兴技术和工具的架构。这意味着平台不能是固定的、僵化的，而应是动态的、适应性强的。 关键技术支柱：架构设计与实践 本书将深入探讨支撑现代数据管理与分析的几大关键技术支柱，并结合实际案例，阐述其设计原理和落地实践。 统一的数据存储层： 传统的数据仓库和数据湖在数据管理中的角色和演进。如何设计一个能够支持各种数据类型、同时兼顾数据治理和数据访问效率的存储解决方案。我们将探讨不同存储格式（如Parquet、ORC、Avro）的优劣，以及如何利用云存储的优势，构建大规模、低成本的数据存储库。 强大的数据处理引擎： 面对海量数据，高效的数据处理能力至关重要。本书将介绍分布式计算框架，如Spark、Flink等，以及它们在批量处理、流式处理和交互式查询方面的能力。我们将深入讲解如何优化这些引擎的性能，如何选择最适合不同场景的处理方式。 智能化的数据治理与安全： 随着数据量的增加，数据质量、数据安全和合规性变得尤为重要。本书将探讨数据目录、元数据管理、数据血缘追踪、访问控制和数据加密等关键的数据治理和安全机制。如何建立一套完善的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性、安全性和合规性，是本书的重点内容之一。 敏捷的数据开发与分析： 如何让数据分析师、数据科学家和业务用户更便捷地访问和利用数据。本书将介绍数据虚拟化、数据即服务（DaaS）等理念，以及如何通过自助式数据探索工具和平台，赋能业务用户，加速洞察的产生。 融合批处理与流处理： 实时数据分析是现代商业决策不可或缺的一部分。本书将详细介绍如何构建一个能够同时处理批次数据和实时流数据的混合架构，实现从数据采集到洞察呈现的端到端实时化。 拥抱云原生与混合云： 云计算的崛起为数据管理提供了前所未有的弹性和便利。本书将探讨如何利用公有云、私有云或混合云环境，构建高可用、易扩展且具备成本效益的数据平台。我们将深入分析主流云厂商提供的相关服务，以及如何在混合云环境中实现数据的统一管理和访问。 应用场景与价值：驱动业务增长与创新 本书不仅仅是技术的堆砌，更侧重于如何将这些先进的技术和理念转化为实际的业务价值。我们将通过丰富的案例研究，展示这些数据管理和分析框架如何在不同的行业和应用场景中发挥作用： 精准营销与客户洞察： 如何整合来自不同渠道的客户数据，构建360度客户视图，实现个性化推荐和精准营销。 运营优化与风险控制： 如何利用实时数据分析，监控生产流程，预测设备故障，优化供应链，以及识别和防范金融风险。 产品创新与用户体验提升： 如何通过分析用户行为数据，理解用户需求，指导产品迭代，提升用户满意度和忠诚度。 数据驱动的决策与战略规划： 如何构建一套数据驱动的决策支持体系，为企业战略规划提供可靠的数据依据。 谁应该阅读本书 本书适合所有对现代数据管理和分析感兴趣的专业人士，包括但不限于： 数据工程师和架构师： 寻求构建、优化和维护高性能数据平台的专业人士。 数据科学家和分析师： 希望更有效地访问、处理和分析海量、多样化数据的专业人士。 IT经理和技术领导者： 规划和实施企业级数据战略的决策者。 业务分析师和领域专家： 希望利用数据驱动业务增长和创新的人士。 对大数据技术和前沿趋势感兴趣的学习者。 本书的目标 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解现代数据管理的挑战与机遇。 掌握构建统一、灵活、可扩展数据平台的关键设计原则。 熟悉支撑先进数据处理和分析的核心技术。 学习如何建立有效的数据治理和安全体系。 了解如何将数据能力转化为实际的业务价值。 为构建面向未来的数据驱动型组织打下坚实基础。 在这个数据洪流奔腾的时代，拥有驾驭数据的能力，就等于掌握了通往未来的钥匙。本书愿成为您探索数据智慧、解锁业务潜力的明灯，引领您在数据海洋中航行得更远、更稳、更高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式简直是一场技术冒险。作者并没有选择按部就班地介绍各种技术组件，而是将我置于一个解决实际问题的场景中，然后逐步引导我去理解为什么需要某个组件，以及它在整个数据湖架构中扮演的角色。这种“问题导向”的学习方式让我觉得非常抓人，也更容易记住。我尤其喜欢关于数据分区策略和数据格式选择的章节，作者通过对比不同策略的优缺点，以及在不同场景下的适用性，让我能够根据实际需求做出更明智的决策。 而且，作者在书中反复强调了“弹性”和“可扩展性”的重要性。他深入剖析了在面对海量数据和不断变化的业务需求时，如何设计一个能够灵活应对的架构。读到这里，我联想到了我们公司之前在构建数据平台时遇到的种种困难，很多时候都是因为架构的僵化，导致后续的扩展和修改成本高昂。这本书给了我很多反思和启示，让我对未来的数据架构设计有了新的思考方向。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我脑洞大开的书，虽然我之前对“数据湖”这个概念有一些模糊的认识，但这本书以一种非常具象化、系统化的方式，将我带入了数据湖的真实世界。作者并没有直接堆砌枯燥的技术术语，而是通过一系列生动的比喻和场景化的描述，让我仿佛置身于一个巨大的数据仓库之中。我印象最深的是关于数据“沉淀”和“流动”的章节，作者用河流的比喻来解释数据如何从源头汇入，经过不同的处理环节，最终形成有价值的信息，这让我对数据处理的整个生命周期有了前所未有的清晰认知。 书中关于数据治理和安全性的讨论也极具启发性。在过去，我总觉得数据安全是IT部门的事情，与业务部门无关。但这本书让我明白，数据治理是一个贯穿始终的系统工程，需要从架构设计之初就考虑进去，并融入到每一个环节。作者详细阐述了元数据管理、数据质量控制、访问权限控制等关键要素，并给出了切实可行的解决方案。读完这部分，我才意识到，一个混乱、不受控的数据湖，不仅无法带来价值，反而可能成为巨大的安全隐患。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对数据湖的理解上升到了一个全新的高度。我之前以为数据湖就是把所有数据都扔到一个大池子里，然后想办法从中捞出有用的东西。但这本书让我明白，数据湖不仅仅是一个存储库，更是一个包含了一整套技术、流程和治理策略的复杂系统。作者对数据湖的生命周期进行了非常细致的划分，从数据的采集、存储、处理、分析，到最终的价值变现，都给出了详细的指导。 让我印象深刻的是关于数据虚拟化和数据目录的章节。作者解释了如何通过这些技术，打破数据孤岛，让数据更容易被发现和访问。这对于我们这种数据分散的企业来说，简直是福音。读完这本书，我感觉自己不再是那个对数据湖一知半解的门外汉，而是对如何构建和管理一个高效、可靠的数据湖有了清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这是一本充满智慧的书，作者在书中融入了大量的行业洞察和实践经验。他并没有仅仅停留在技术层面，而是深入探讨了数据湖在不同业务场景下的应用价值，以及如何通过数据湖赋能业务发展。我尤其喜欢他关于敏捷数据湖和云原生数据湖的讨论，这让我对数据湖的未来发展趋势有了更清晰的认识。 这本书也让我对数据安全和合规性有了更深刻的理解。在数据爆炸的时代，如何确保数据的安全和合规，是每个企业都必须面对的挑战。作者提出的“隐私保护”和“合规审计”的最佳实践，让我受益匪浅。总而言之，这是一本值得反复阅读、深入思考的书，它不仅是一本技术指南，更是一本关于如何驾驭数据价值的战略性著作。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的知识密度非常高，但作者的表达方式却意外地清晰易懂。他善于将复杂的概念分解成易于理解的部分，并辅以大量的图示和案例分析。我尤其赞赏作者对不同存储引擎和计算框架的对比分析，他并没有偏向于任何一种技术，而是客观地阐述了它们的特点和适用范围，让我能够更全面地了解当前数据湖技术生态的现状。 读到关于数据质量和数据血缘的部分，我感觉豁然开朗。之前我们常常因为数据不准确而怀疑源头，却不知道如何追踪数据的来源和转换过程。这本书提供的解决方案，让我看到了解决这个问题的希望。作者提出的“数据地图”和“数据 lineage”的概念，让我对数据的全生命周期管理有了更深入的理解，也让我意识到，建立一个可信赖的数据源是数据湖成功的基石。