Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Data Modeling Made Simple” a primit recenzii mixte, mulți lăudându-i stilul accesibil de scriere și exemplele practice, în timp ce unii critici au remarcat limitele sale în ceea ce privește profunzimea și domeniul de aplicare, în special pentru practicienii cu experiență. Cartea este recomandată începătorilor și profesioniștilor din domeniul afacerilor, dar este posibil să nu satisfacă nevoile celor care caută îndrumări tehnice detaliate.
Avantaje:⬤ Stil de scriere accesibil și ușor de înțeles, potrivit pentru începători și profesioniști din domeniul afacerilor.
⬤ Exemple practice din lumea reală care ajută la înțelegerea conceptelor de modelare a datelor.
⬤ Abordări pas cu pas și explicații clare, în special în secțiunile privind modelele de domeniu și normalizarea.
⬤ Structura cărții ajută la învățare, cu capitole care se construiesc unul pe celălalt.
⬤ Include instrumente utile precum Data Model Scorecard.
Dezavantaje:⬤ Lipsă de profunzime în ceea ce privește subiectele avansate, ceea ce poate face ca cititorii mai experimentați să dorească mai multe detalii.
⬤ Unii recenzenți au considerat cartea prea simplistă sau amplă, afirmând că nu oferă suficiente îndrumări tehnice (de exemplu, privind modelarea relațiilor sau indexarea).
⬤ Problemele de prezentare, cum ar fi designul și calitatea tipăririi, au fost menționate ca împiedicând lizibilitatea.
⬤ O parte din conținut (de exemplu, capitolele privind XML și datele nestructurate) poate părea tangentă cu obiectivul principal al modelării datelor.
(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Data Modeling Made Simple: A Practical Guide for Business and It Professionals
Conținutul cărții:
Data Modeling Made Simple va oferi profesioniștilor din domeniul afacerilor sau IT o cunoaștere practică a conceptelor și bunelor practici de modelare a datelor. Această carte este scrisă într-un stil conversațional care vă încurajează să o citiți de la început până la sfârșit și să stăpâniți aceste zece obiective:
⬤ Cunoașteți când este necesar un model de date și ce tip de model de date este cel mai eficient pentru fiecare situație.
⬤ Luați un model de date de orice dimensiune și complexitate cu aceeași încredere ca și cum ați citi o carte.
⬤ Construiți un model de date relațional complet normalizat, precum și un model dimensional ușor de navigat.
⬤ Aplicați tehnici pentru a transforma un model logic de date într-un design fizic eficient.
⬤ Utilizați mai multe modele pentru a face colectarea cerințelor mai eficientă și mai precisă.
⬤ Explicați toate cele zece categorii ale Data Model Scorecard.
⬤ Învățați strategii pentru a vă îmbunătăți relațiile de lucru cu ceilalți.
⬤ Apreciați impactul pe care datele nestructurate îl au și îl vor avea asupra produselor noastre de modelare a datelor.
⬤ Învățați conceptele de bază ale UML.
⬤ Puneți modelarea datelor în context cu XML, metadatele și dezvoltarea agilă.
Recenzie de Johnny Gay
În această recenzie, abordez fiecare secțiune a cărții și prezint ceea ce mi s-a părut cel mai valoros ca modelator de date. Compar, pe măsură ce avansez, modul în care structura cărții îl ajută pe noul modelator de date să intre în subiect, la fel cum un instructor l-ar ajuta pe un înotător începător să intre în piscină.
Această carte începe ca un roman Dan Brown. Începe chiar cu protagonistul, modelatorul nostru de date preferat, pierdut pe un drum întunecat undeva în Franța. În acest caz, ceea ce îl salvează nu este un cifru, ci ceva care seamănă foarte mult cu un model de date sub forma unei hărți Autorul consideră că ambele sunt instrumente de orientare.
