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[美] 恩門（BillInmon）著吳文磊譯 著

圖書標籤:

• 數據湖
• 大數據
• 數據倉庫
• 數據治理
• 數據架構
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• 數據分析
• 數據集成

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115451736

商品編碼：12576241242

齣版時間：2017-05-01

作  者:(美)恩門(Bill Inmon) 著；吳文磊 譯 定  價:49 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:145 裝  幀:平裝 ISBN:9787115451736 ●第1章數據的湖泊1
●1.1大數據來瞭1
●1.2數據湖來瞭2
●1.3“單嚮”的數據湖3
●1.4小結6
●第2章改造數據湖7
●2.1元數據7
●2.2整閤圖譜8
●2.3數據科學傢11
●2.4通用性12
●2.5小結13
●第3章數據湖內部14
●3.1模擬信號數據15
●3.2應用程序數據17
●3.3文本數據18
●3.4另一個視角20
●3.5小結21
●第4章數據池22
●4.1數據修整23
●4.2初始數據池23
●部分目錄

內容簡介

隨著大數據的蓬勃發展，不少機構開始將源源不斷的數據流導入到一個叫“數據湖”的設備中去。數據湖架構是“數據倉庫”之父撰寫的全新著作，是幫助讀者認識數據湖架構，並把數據湖打造成公司資産的指導手冊。數據湖架構共15章，分彆涉及數據湖簡介、數據池據湖內部結構、數據池及其結構、各種類型的數據池等技術話題，目的在於講解如何構建有用的數據湖，以便數據科學傢和數據分析師能夠解決商業挑戰並找齣新的商業機會。數據湖架構適閤數據管理者、學生、係統開發人員、架構師、程序員以及很終用戶閱讀。 (美)恩門(Bill Inmon) 著；吳文磊 譯 Bill Inmon，是“數據倉庫之父”，他著有57本書，並以9種語言在優選齣版。Bill很近的創舉是建立瞭叫做“文本消歧”的技術，這項技術能以敘述性格式讀取初始文本，並能夠將文本置於常規的數據庫中，以便使用標準的分析技術進行分析處理，從而為大數據/非結構化數據創造獨特的業務價值。Bill曾被《計算機世界雜誌（ComputerWorld）》評選為“曆目前對計算機行業影響的十個人之一”。Bill住在美國科羅拉多州的堡石城（Castle Rock）。

《數據洪流中的智慧航標：現代數據管理與分析的基石》 在這個信息爆炸的時代，數據的體量、速度和多樣性正以前所未有的速度激增。從社交媒體上的海量用戶交互，到物聯網設備的實時傳感器數據，再到企業內部運營産生的各類日誌和交易記錄，數據已成為驅動創新、優化決策、甚至重塑商業模式的核心動力。然而，伴隨而來的是數據的碎片化、孤島化以及分析的滯後性，這使得傳統的數據處理和存儲方法愈發捉襟見肘，難以應對當前的挑戰。 本書旨在為讀者勾勒齣一幅現代數據管理與分析的全景圖，深入剖析那些能夠駕馭數據洪流、釋放數據價值的先進理念和技術框架。我們不再局限於傳統的、結構化數據的處理模式，而是將目光聚焦於如何構建一個統一、高效、靈活且具備成本效益的數據平颱，能夠容納和處理來自任何來源、任何格式的數據，並從中提取有價值的洞察。 核心理念：統一、靈活與可擴展 本書的核心理念在於打破數據壁壘，構建一個統一的數據存儲和處理層。這意味著無論數據是結構化的（如關係型數據庫中的錶格數據）、半結構化的（如JSON、XML文件），還是非結構化的（如文本、圖片、音頻、視頻），都能被有效地接入、存儲和管理。這種統一性不僅簡化瞭數據治理和訪問，也為後續的數據分析和應用開發提供瞭堅實的基礎。 同時，平颱的靈活性和可擴展性是應對不斷變化的數據需求和技術發展的關鍵。我們需要一個能夠根據業務發展需要彈性伸縮存儲容量和計算能力，並且能夠輕鬆集成新興技術和工具的架構。這意味著平颱不能是固定的、僵化的，而應是動態的、適應性強的。 關鍵技術支柱：架構設計與實踐 本書將深入探討支撐現代數據管理與分析的幾大關鍵技術支柱，並結閤實際案例，闡述其設計原理和落地實踐。 統一的數據存儲層： 傳統的數據倉庫和數據湖在數據管理中的角色和演進。如何設計一個能夠支持各種數據類型、同時兼顧數據治理和數據訪問效率的存儲解決方案。我們將探討不同存儲格式（如Parquet、ORC、Avro）的優劣，以及如何利用雲存儲的優勢，構建大規模、低成本的數據存儲庫。 強大的數據處理引擎： 麵對海量數據，高效的數據處理能力至關重要。本書將介紹分布式計算框架，如Spark、Flink等，以及它們在批量處理、流式處理和交互式查詢方麵的能力。我們將深入講解如何優化這些引擎的性能，如何選擇最適閤不同場景的處理方式。 智能化的數據治理與安全： 隨著數據量的增加，數據質量、數據安全和閤規性變得尤為重要。本書將探討數據目錄、元數據管理、數據血緣追蹤、訪問控製和數據加密等關鍵的數據治理和安全機製。如何建立一套完善的數據治理體係，確保數據的準確性、一緻性、安全性和閤規性，是本書的重點內容之一。 敏捷的數據開發與分析： 如何讓數據分析師、數據科學傢和業務用戶更便捷地訪問和利用數據。本書將介紹數據虛擬化、數據即服務（DaaS）等理念，以及如何通過自助式數據探索工具和平颱，賦能業務用戶，加速洞察的産生。 融閤批處理與流處理： 實時數據分析是現代商業決策不可或缺的一部分。本書將詳細介紹如何構建一個能夠同時處理批次數據和實時流數據的混閤架構，實現從數據采集到洞察呈現的端到端實時化。 擁抱雲原生與混閤雲： 雲計算的崛起為數據管理提供瞭前所未有的彈性和便利。本書將探討如何利用公有雲、私有雲或混閤雲環境，構建高可用、易擴展且具備成本效益的數據平颱。我們將深入分析主流雲廠商提供的相關服務，以及如何在混閤雲環境中實現數據的統一管理和訪問。 應用場景與價值：驅動業務增長與創新 本書不僅僅是技術的堆砌，更側重於如何將這些先進的技術和理念轉化為實際的業務價值。我們將通過豐富的案例研究，展示這些數據管理和分析框架如何在不同的行業和應用場景中發揮作用： 精準營銷與客戶洞察： 如何整閤來自不同渠道的客戶數據，構建360度客戶視圖，實現個性化推薦和精準營銷。 運營優化與風險控製： 如何利用實時數據分析，監控生産流程，預測設備故障，優化供應鏈，以及識彆和防範金融風險。 産品創新與用戶體驗提升： 如何通過分析用戶行為數據，理解用戶需求，指導産品迭代，提升用戶滿意度和忠誠度。 數據驅動的決策與戰略規劃： 如何構建一套數據驅動的決策支持體係，為企業戰略規劃提供可靠的數據依據。 誰應該閱讀本書 本書適閤所有對現代數據管理和分析感興趣的專業人士，包括但不限於： 數據工程師和架構師： 尋求構建、優化和維護高性能數據平颱的專業人士。 數據科學傢和分析師： 希望更有效地訪問、處理和分析海量、多樣化數據的專業人士。 IT經理和技術領導者： 規劃和實施企業級數據戰略的決策者。 業務分析師和領域專傢： 希望利用數據驅動業務增長和創新的人士。 對大數據技術和前沿趨勢感興趣的學習者。 本書的目標 通過閱讀本書，您將能夠： 深刻理解現代數據管理的挑戰與機遇。 掌握構建統一、靈活、可擴展數據平颱的關鍵設計原則。 熟悉支撐先進數據處理和分析的核心技術。 學習如何建立有效的數據治理和安全體係。 瞭解如何將數據能力轉化為實際的業務價值。 為構建麵嚮未來的數據驅動型組織打下堅實基礎。 在這個數據洪流奔騰的時代，擁有駕馭數據的能力，就等於掌握瞭通往未來的鑰匙。本書願成為您探索數據智慧、解鎖業務潛力的明燈，引領您在數據海洋中航行得更遠、更穩、更高效。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對數據湖的理解上升到瞭一個全新的高度。我之前以為數據湖就是把所有數據都扔到一個大池子裏，然後想辦法從中撈齣有用的東西。但這本書讓我明白，數據湖不僅僅是一個存儲庫，更是一個包含瞭一整套技術、流程和治理策略的復雜係統。作者對數據湖的生命周期進行瞭非常細緻的劃分，從數據的采集、存儲、處理、分析，到最終的價值變現，都給齣瞭詳細的指導。 讓我印象深刻的是關於數據虛擬化和數據目錄的章節。作者解釋瞭如何通過這些技術，打破數據孤島，讓數據更容易被發現和訪問。這對於我們這種數據分散的企業來說，簡直是福音。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對數據湖一知半解的門外漢，而是對如何構建和管理一個高效、可靠的數據湖有瞭清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的知識密度非常高，但作者的錶達方式卻意外地清晰易懂。他善於將復雜的概念分解成易於理解的部分，並輔以大量的圖示和案例分析。我尤其贊賞作者對不同存儲引擎和計算框架的對比分析，他並沒有偏嚮於任何一種技術，而是客觀地闡述瞭它們的特點和適用範圍，讓我能夠更全麵地瞭解當前數據湖技術生態的現狀。 讀到關於數據質量和數據血緣的部分，我感覺豁然開朗。之前我們常常因為數據不準確而懷疑源頭，卻不知道如何追蹤數據的來源和轉換過程。這本書提供的解決方案，讓我看到瞭解決這個問題的希望。作者提齣的“數據地圖”和“數據 lineage”的概念，讓我對數據的全生命周期管理有瞭更深入的理解，也讓我意識到，建立一個可信賴的數據源是數據湖成功的基石。

評分☆☆☆☆☆

這是一本充滿智慧的書，作者在書中融入瞭大量的行業洞察和實踐經驗。他並沒有僅僅停留在技術層麵，而是深入探討瞭數據湖在不同業務場景下的應用價值，以及如何通過數據湖賦能業務發展。我尤其喜歡他關於敏捷數據湖和雲原生數據湖的討論，這讓我對數據湖的未來發展趨勢有瞭更清晰的認識。 這本書也讓我對數據安全和閤規性有瞭更深刻的理解。在數據爆炸的時代，如何確保數據的安全和閤規，是每個企業都必須麵對的挑戰。作者提齣的“隱私保護”和“閤規審計”的最佳實踐，讓我受益匪淺。總而言之，這是一本值得反復閱讀、深入思考的書，它不僅是一本技術指南，更是一本關於如何駕馭數據價值的戰略性著作。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我腦洞大開的書，雖然我之前對“數據湖”這個概念有一些模糊的認識，但這本書以一種非常具象化、係統化的方式，將我帶入瞭數據湖的真實世界。作者並沒有直接堆砌枯燥的技術術語，而是通過一係列生動的比喻和場景化的描述，讓我仿佛置身於一個巨大的數據倉庫之中。我印象最深的是關於數據“沉澱”和“流動”的章節，作者用河流的比喻來解釋數據如何從源頭匯入，經過不同的處理環節，最終形成有價值的信息，這讓我對數據處理的整個生命周期有瞭前所未有的清晰認知。 書中關於數據治理和安全性的討論也極具啓發性。在過去，我總覺得數據安全是IT部門的事情，與業務部門無關。但這本書讓我明白，數據治理是一個貫穿始終的係統工程，需要從架構設計之初就考慮進去，並融入到每一個環節。作者詳細闡述瞭元數據管理、數據質量控製、訪問權限控製等關鍵要素，並給齣瞭切實可行的解決方案。讀完這部分，我纔意識到，一個混亂、不受控的數據湖，不僅無法帶來價值，反而可能成為巨大的安全隱患。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式簡直是一場技術冒險。作者並沒有選擇按部就班地介紹各種技術組件，而是將我置於一個解決實際問題的場景中，然後逐步引導我去理解為什麼需要某個組件，以及它在整個數據湖架構中扮演的角色。這種“問題導嚮”的學習方式讓我覺得非常抓人，也更容易記住。我尤其喜歡關於數據分區策略和數據格式選擇的章節，作者通過對比不同策略的優缺點，以及在不同場景下的適用性，讓我能夠根據實際需求做齣更明智的決策。 而且，作者在書中反復強調瞭“彈性”和“可擴展性”的重要性。他深入剖析瞭在麵對海量數據和不斷變化的業務需求時，如何設計一個能夠靈活應對的架構。讀到這裏，我聯想到瞭我們公司之前在構建數據平颱時遇到的種種睏難，很多時候都是因為架構的僵化，導緻後續的擴展和修改成本高昂。這本書給瞭我很多反思和啓示，讓我對未來的數據架構設計有瞭新的思考方嚮。