Catalogul de date: Sherlock Holmes Detectarea datelor pentru analiză

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Data Catalog” de Lowell și Bonnie este lăudată pentru abordarea sa cuprinzătoare a gestionării datelor și pentru relevanța sa pentru datele și analiza la nivel de întreprindere. Cu toate acestea, se confruntă cu critici în principal din cauza calității capturilor de ecran, pe care mulți cititori le-au considerat a fi neclare și greu de urmărit.

⬤ Oferă o prezentare cuprinzătoare a următoarei generații de Business Glossary în gestionarea datelor.
⬤ Utilizează exemple reale de produse, permițând cititorilor să înțeleagă conceptele din perspectiva autorilor.
⬤ Excelent material introductiv pentru fiecare capitol pe care mulți cititori ar dori să îl vadă extins.

⬤ Multe capturi de ecran sunt neclare și greu de citit din cauza reducerii dimensiunii.
⬤ Reprezentările alb-negru ale auxiliarelor vizuale conduc la confuzie, în special atunci când textul face referire la culori sau la caracteristici specifice din imagini.
⬤ Nemulțumire generală cu privire la conținutul vizual care afectează experiența de lectură.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Data Catalog: Sherlock Holmes Data Sleuthing for Analytics

Conținutul cărții:

Aplicați acest ghid definitiv al cataloagelor de date și selectați setul de caracteristici necesare pentru a oferi cetățenilor dvs. de date mai multă putere în încercarea lor de a ajunge mai repede la informații.

Catalogul de date poate fi cea mai importantă descoperire în gestionarea datelor din ultimul deceniu, alături de apariția depozitului de date. Acesta din urmă a permis consumatorilor de afaceri să efectueze propriile analize pentru a obține ei înșiși informații. Catalogul de date reprezintă următorul val al acestei evoluții, permițând utilizatorilor de afaceri să reducă și mai mult timpul de obținere a informațiilor, în ciuda valului crescând de date care inundă întreprinderea.

Folosiți această carte ca ghid pentru a oferi o prezentare generală a celor mai populare produse de catalog de date Machine Learning (ML) și efectuați o verificare prealabilă utilizând lista extinsă de caracteristici. Luați în considerare aspectele legate de proiectarea interfeței grafice cu utilizatorul (GUI), cum ar fi aspectul și navigarea, precum și scalabilitatea în ceea ce privește modul în care catalogul va gestiona nevoile actuale și anticipate de date și metadate.

Această carte este organizată în trei secțiuni:

⬤ Capitolele 1 și 2 dezvăluie raționamentul pentru un catalog de date și prezintă modul în care cercetătorii, administratorii și conservatorii de date se descurcă cu și fără un catalog de date.

⬤ Capitolele 3-10 prezintă numeroasele tipuri diferite de cataloage de date.

⬤ Capitolele 11 și 12 oferă o listă extinsă de caracteristici, tendințe actuale și viziuni pentru viitor.