Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa eficientă a modelării datelor și a evaluării tablourilor de bord. Este scrisă de Steve Hoberman, o autoritate recunoscută în domeniu, și este lăudată pentru stilul său clar de scriere și cadrul practic care promovează practici mai bune de gestionare a datelor și comunicarea în cadrul echipelor de proiect.
Avantaje:⬤ Conținut bine livrat, cu explicații clare și jargon minim.
⬤ Oferă un cadru rațional pentru evaluarea modelelor de date, îmbunătățind calitatea și corectitudinea.
⬤ Oferă aplicații practice și instrumente de conformitate în cadrul standardelor de modelare a datelor.
⬤ Include rezumate și liste de verificare pentru cele mai bune practici, facilitând procesul de evaluare.
⬤ Disponibil gratuit pe scară largă, promovând accesibilitatea în comunitatea de gestionare a datelor.
Dezavantaje:Recenzia nu menționează deficiențe sau critici specifice ale cărții, indicând o primire în general pozitivă.
(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Data Model Scorecard: Applying the Industry Standard on Data Model Quality
Conținutul cărții:
Modelele de date sunt principalul mijloc utilizat pentru a comunica cerințele de date din mediul de afaceri către IT și, în cadrul IT, de la analiști, modelatori și arhitecți, la proiectanții și dezvoltatorii de baze de date. Prin urmare, este esențial ca modelul de date să fie corect. Dar cum se determină corect? Aici intervine Data Model Scorecard (R).
Data Model Scorecard este un instrument de notare a calității modelelor de date care conține zece categorii menite să îmbunătățească calitatea modelelor de date ale organizației dumneavoastră. Multe dintre misiunile mele de consultanță sunt dedicate aplicării Data Model Scorecard la modelele de date ale clienților mei - vă voi arăta cum să aplicați Scorecard în această carte.
Această carte, scrisă pentru persoanele care construiesc, utilizează sau revizuiesc modele de date, conține șablonul Data Model Scorecard și o explicație împreună cu multe exemple pentru fiecare dintre cele zece categorii Scorecard. Există trei secțiuni:
În Secțiunea I, Modelarea datelor și nevoia de validare, primiți o scurtă introducere în modelarea datelor în Capitolul 1, înțelegeți de ce este important să aveți un model de date corect în Capitolul 2 și aflați despre Tabloul de bord al modelului de date în Capitolul 3.
În secțiunea II, Categorii ale modelului de date Scorecard, vom explica fiecare dintre cele zece categorii ale modelului de date Scorecard. Există zece capitole în această secțiune, fiecare capitol fiind dedicat unei anumite categorii de Scorecard:
⬤ Capitolul 4: Corectitudine.
⬤ Capitolul 5: Completitudine.
⬤ Capitolul 6: Schema.
⬤ Capitolul 7: Structură.
⬤ Capitolul 8: Abstracție.
⬤ Capitolul 9: Standarde.
⬤ Capitolul 10: Citibilitate.
⬤ Capitolul 11: Definiții.
⬤ Capitolul 12: Consistență.
⬤ Capitolul 13: Date.
În secțiunea III, Validarea modelelor de date, ne vom pregăti pentru revizuirea modelului (capitolul 14), vom prezenta sfaturi utile în timpul revizuirii modelului (capitolul 15), iar apoi vom revizui un model de date bazat pe un proiect real (capitolul 16).
