{"product_id":"data-fabric-and-data-mesh-approaches-with-ai-a-guide-to-ai-based-data-cataloging-governance-integration-orchestration-and-consumption-9781484292525","title":"Data Fabric y Data Mesh con IA: Una guía para la catalogación, gobernanza, integración, orquestación y consumo de datos basados en IA","description":"\u003cp\u003eComprenda los conceptos modernos de estructura de datos (data fabric) y malla de datos (data mesh) utilizando el descubrimiento y las capacidades de entrega de datos de autoservicio basados en IA, una variedad de estilos de integración de datos inteligentes y la gobernanza unificada de datos automatizada, todo diseñado para entregar \"datos como un producto\" dentro de entornos de nube híbrida.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro le enseña cómo implementar con éxito soluciones de malla de datos de última generación y obtener una visión general completa de cómo una arquitectura de estructura de datos utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para la gestión automatizada de metadatos y el descubrimiento y consumo de datos de autoservicio. Aprenderá cómo la estructura de datos y la malla de datos se relacionan con otros conceptos como DataOps, MLOps, AIDevOps y más. Se incluyen muchos ejemplos para demostrar cómo modernizar el consumo de datos para permitir una experiencia de \"compra de datos\" (datos como producto).\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAl final de este libro, comprenderá el concepto y la arquitectura de la estructura de datos en relación con temas como la gobernanza y el cumplimiento de datos unificados y automatizados, la arquitectura de información empresarial, la IA y los entornos de nube híbrida, y la catalogación inteligente y la gestión de metadatos.\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDescubra las mejores prácticas y métodos para implementar con éxito una arquitectura de estructura de datos y una solución de malla de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprenda las capacidades clave de la estructura de datos, por ejemplo, el descubrimiento de datos de autoservicio, las técnicas inteligentes de integración de datos, la catalogación inteligente y la gestión de metadatos, y la IA confiable.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eReconozca la importancia de la estructura de datos para acelerar la transformación digital y democratizar el acceso a los datos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProfundice en temas importantes de la estructura de datos, abordando los desafíos actuales de la estructura de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConcebir los conceptos de estructura de datos y malla de datos de manera integral dentro de un contexto empresarial.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFamiliarícese con los beneficios empresariales de la estructura de datos y la malla de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cbr\u003e\u003cb\u003eA quién va dirigido este libro\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eCualquier persona interesada en implementar arquitecturas modernas de estructura de datos y soluciones de malla de datos dentro de una empresa, incluidos líderes de TI y empresariales, profesionales de gobernanza de datos y oficinas de datos, administradores e ingenieros de datos, científicos de datos y arquitectos de información y datos. Los lectores deben tener una comprensión básica de la arquitectura de información empresarial.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-4245528\"\u003eEberhard Hechler\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-9965574\"\u003eMaryela Weihrauch\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-10381512\"\u003eWu\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 04\/01\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 427\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.41 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.21 pulgadas de alto x 6.14 pulgadas de ancho x 0.93 pulgadas de profundidad\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484292525\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484292529\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM021000\"\u003eAdministración y gestión de bases de datos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM031000\"\u003eTeoría de la información\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eEberhard Hechler\u003c\/b\u003e es arquitecto ejecutivo en el Laboratorio de I+D de IBM Alemania. Es miembro de la organización de desarrollo de datos e IA y aborda el alcance más amplio del análisis, incluido el aprendizaje automático (ML). Después de más de dos años en el Laboratorio IBM Kingston en Nueva York, trabajó en desarrollo de software, optimización del rendimiento, arquitectura y diseño de TI\/soluciones, integración de Hadoop y Spark, y gestión de dispositivos móviles (MDM).\u003c\/p\u003eEberhard trabajó con Db2 en la plataforma MVS, centrándose en las pruebas y las mediciones de rendimiento. Ha trabajado en todo el mundo con clientes de IBM de diversas industrias en una gran cantidad de temas como datos e IA, arquitecturas de información y soluciones industriales. De 2011 a 2014, estuvo en IBM Singapur, trabajando como arquitecto principal de Big Data en el Sector de Comunicaciones del Grupo de Software de IBM en toda la región de Asia-Pacífico.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEberhard ha estudiado en Alemania y Francia, y posee una maestría (Dipl.-Math.) en Matemáticas Puras y una licenciatura (Dipl.-Ing. (FH)) en Ingeniería Eléctrica. Es miembro de la Academia de Tecnología de IBM y es coautor de los siguientes libros: \u003ci\u003eEnterprise MDM, The Art of Enterprise Information Architecture, \u003c\/i\u003e \u003ci\u003eBeyond Big Data\u003c\/i\u003e y \u003ci\u003eDeploying AI in the Enterprise \u003c\/i\u003e(Apress).\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMaryela Weihrauch \u003c\/b\u003ees una ingeniera distinguida de IBM en el grupo de desarrollo de datos e IA para ventas técnicas de IBM Z, y es líder de éxito del cliente. Tiene una amplia experiencia con bases de datos relacionales en términos de sistemas, aplicaciones y diseño de bases de datos. Colabora con empresas de todo el mundo y les ayuda a adoptar nuevas tecnologías de datos y análisis. Sus funciones anteriores en el desarrollo de Db2 para z\/OS han incluido la determinación de una estrategia de Db2 para z\/OS para HTAP (procesamiento híbrido de transacciones y análisis), incluida la estrategia y la implementación del acelerador de análisis de Db2, así como la estrategia de habilitación de aplicaciones de Db2.\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMaryela asesora a empresas de todo el mundo sobre muchas iniciativas de modernización de datos y lidera un esfuerzo para desarrollar una metodología para determinar la mejor arquitectura de datos para una aplicación determinada basada en criterios de decisión de arquitectura de datos. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003eMaryela posee dos maestrías en Ciencias de la Computación de la Universidad Técnica de Chemnitz, Alemania, y de la Universidad Estatal de California, Chico, California, EE. UU. Es titular de varias patentes y miembro de la Academia de Tecnología de IBM. Con frecuencia comparte su experiencia en conferencias de todo el mundo.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eYan (Catherine) Wu\u003c\/b\u003e es la directora de programa en el Laboratorio de IBM Silicon Valley. Es una líder de ingeniería con profunda experiencia en gobernanza de datos, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), pensamiento de diseño empresarial y marketing de productos pragmático. Tiene una amplia experiencia trabajando con grandes clientes para descubrir casos de uso para la gobernanza de datos y la IA, explorar cómo se pueden aplicar las últimas tecnologías para resolver desafíos comerciales del mundo real e implementar estas tecnologías para acelerar la transformación digital empresarial. Tiene un historial comprobado en la traducción de las necesidades del cliente en soluciones de software mientras trabaja en colaboración con equipos de desarrollo, diseño y gestión de ofertas distribuidos globalmente.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAntes de su puesto actual en IBM EE. UU., Catherine fue la directora del laboratorio de desarrollo de datos e IA en IBM China. En estas funciones, Catherine demostró su capacidad para pensar de manera horizontal y estratégica para reunir equipos y crear soluciones innovadoras para problemas complejos.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCatherine es embajadora de la organización Women in Data Science (\u003ci\u003ehttps: \/\/www.widsconference.org\/)\u003c\/i\u003e. Le apasiona inspirar y educar a los científicos de datos de todo el mundo, especialmente a las mujeres en este campo. Organizó eventos regionales de WiDS durante los últimos tres años. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCatherine posee una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional de Singapur y una licenciatura en Tecnología Informática de la Universidad de Tsinghua.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44526586527981,"sku":"9781484292525","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_1bb4b3a8-c8f2-4fe2-a3cc-ba6f12ca090a.jpg?v=1701364917","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/data-fabric-and-data-mesh-approaches-with-ai-a-guide-to-ai-based-data-cataloging-governance-integration-orchestration-and-consumption-9781484292525","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}