编辑推荐
null
内容简介
数据仓库专家KrishKrishnan以清晰和简明的阐述，带领我们了解在大数据时代如何升级数据仓库并帮助企业做出智能决策。克里什·克里希南著的《大数据与数据仓库(集成架构与管理)/数据科学与工程技术丛书》分为三部分：部分讨论大数据技术及其应用案例；第二部分讲解数据仓库技术，包括数据仓库的架构选择、工作负载和新兴技术；第三部分讨论大数据和数据仓库的集成，包括数据分析、数据可视化、信息生命周期管理、数据科学家的角色变迁等。本书适合从事数据架构、分析、挖掘等工作的技术人员和管理人员阅读，也适合学习相关专业的学生参考。
作者介绍
克里什·克里希南（Krish Krishnan），是高性能数据仓库解决方案和非结构化数据的战略、架构和实现等方面全球公认的专家。他是一位很受欢迎且有远见的数据仓库思想领导者和实践者，是世界顶尖的战略和架构咨询师之一。Krish也是全世界大数据相关会议上独立的分析人员和演讲者，且在数据仓储研究所（TDWI）讲授这一主题。Krish和其他的专家正在帮助推动下一代数据仓储的行业成熟度，侧重于大数据、语义技术、众包、分析和平台工程。 Krish是sixth Sense Advisors公司的创始人兼CEO，提供行业分析服务，覆盖数据仓库、分析、云计算、社交媒体和商务智能。Krish还与其合伙人的组织一起在全球各地提供战略和创新咨询服务。
目 录
译者序 前言 致谢 作者简介 第一部分 大数据 第1章 大数据简介 1.1 引言 1.2 大数据 1.3 大数据的定义 1.4 为什么需要大数据？为什么是现在 1.5 大数据示例 1.5.1 社交媒体的文章 1.5.2 调查数据分析 1.5.3 调查数据 1.5.4 气象数据 1.5.5 Twitter数据 1.5.6 集成和分析 1.5.7 附加数据的类型 1.6 总结 延伸阅读 第2章 使用大数据 2.1 引言 2.2 数据爆炸 2.3 数据体量 2.3.1 机器数据 2.3.2 应用日志 2.3.3 点击流日志 2.3.4 外部或第三方数据 2.3.5 电子邮件 2.3.6 合同 2.3.7 地理信息系统和地理空间数据 2.3.8 示例：Funshots公司 2.4 数据速度 2.4.1 Amazon、Facebook、Yahoo和Google 2.4.2 传感器数据 2.4.3 移动网络 2.4.4 社交媒体 2.5 数据多样性 2.6 总结 第3章 大数据处理架构 3.1 引言 3.2 再论数据处理 3.3 数据处理技术 3.4 数据处理基础设施的挑战 3.4.1 存储 3.4.2 传输 3.4.3 处理 3.4.4 速度或吞吐量 3.5 全共享架构与无共享架构的比较 3.5.1 全共享架构 3.5.2 无共享架构 3.5.3 OLTP与数据仓库 3.6 大数据处理 3.6.1 基础设施方面 3.6.2 数据处理方面 3.7 电信大数据研究 3.7.1 基础设施 3.7.2 数据处理 …… 第二部分 数据仓库 第三部分 构建大数据-数据仓库 附录A 客户案例研究 附录B 建设医疗保健信息工厂 结束语
媒体评论
null
