Data Lakehouse: Fundamentul pentru inteligența artificială, învățarea automată și rețeaua de date

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă cunoștințe de bază privind tipurile de date și aplicațiile acestora pentru deciziile de afaceri, în special în ceea ce privește prelucrarea datelor în cloud. Cu toate acestea, unii cititori au considerat-o lipsită de profunzime și de exemple practice.

Ușor de citit, bine structurată, ajută la înțelegerea procesării datelor în cloud, evită greșeli costisitoare în gestionarea datelor.

Lipsesc exemplele practice și acoperirea aprofundată a conceptelor teoretice, poate fi percepută ca fiind prea scumpă pentru conținutul pe care îl oferă.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Data Lakehouse: The Bedrock for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Mesh

Conținutul cărții:

Data lakehouse este generația următoare a depozitului de date și a lacului de date, concepută pentru a face față sistemelor informatice moderne complexe și în continuă schimbare. Această carte vă arată cum să vă construiți data lakehouse ca bază pentru inițiativele de inteligență artificială (AI), machine learning (ML) și data mesh. Cunoașteți capcanele și tehnicile pentru maximizarea valorii de afaceri a lacului dvs. de date.

În plus, fiți în măsură să explicați caracteristicile de bază și factorii critici de succes ai unui data lakehouse. Prin revizuirea erorilor de introducere, a incompatibilității cheilor și prin asigurarea unei bune documentații, putem îmbunătăți calitatea datelor și credibilitatea lakehouse-ului dumneavoastră. Evaluați criteriile pentru calitatea datelor, inclusiv acuratețea, exhaustivitatea, fiabilitatea, relevanța și oportunitatea. Înțelegeți diferitele tipuri de depozitare pentru casa lacului, inclusiv depozitarea în vrac subutilizată, dar extrem de valoroasă.

Există trei tipuri de date în lacurile de date (structurate, textuale și analogice/ IoT) și, pentru fiecare dintre acestea, aflați cum să construiți o bază solidă pentru inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și rețeaua de date. Utilizați modele de date pentru date structurate, ontologii și taxonomii pentru date textuale și algoritmi de distilare pentru date analogice/IoT. Învățați cum să abstractizați aceste tipuri de date pentru a răspunde cerințelor viitoare și pentru a simplifica genealogia datelor. Aplicați extragerea, transformarea și încărcarea (ETL) pentru a crea o structură care returnează răspunsurile la problemele de afaceri. Rezultatul final este un lac de date care răspunde nevoilor noastre.

Vorbind despre nevoile umane, învățați Ierarhia Maslow a nevoilor lacustrelor de date. Apoi explorați integrarea datelor orientată către Al, ML și rețeaua de date. Apoi, pătrundeți cu noi în toate varietățile de analiză din cadrul lacului de date, inclusiv analiza structurată, textuală și analogică. Asistați la modul în care datele descriptive, catalogul de date și metadatele pot crește valoarea lacului.

Încheiem cu o evoluție detaliată a arhitecturii datelor, de la banda magnetică la centrul de date, ca fundament de bază pentru AI, ML și rețeaua de date.