Descripción
Domine el diseño más ágil y resiliente para la creación de aplicaciones analíticas: el enfoque de Esquema de Estrella Unificado (USS). El USS ofrece muchos beneficios sobre el modelado dimensional tradicional. Sea testigo del poder del USS como un esquema de estrella único que sirve como base para todos los requisitos comerciales presentes y futuros de su organización.
La leyenda del almacenamiento de datos Bill Inmon y el innovador de inteligencia de negocios, Francesco Puppini, explican paso a paso por qué el Esquema de Estrella Unificado es el enfoque recomendado para los diseños de inteligencia de negocios hoy en día, y muestran a través de muchos ejemplos cómo construir y usar esta nueva solución.
Este libro contiene dos partes. La Parte I, Arquitectura, explica los beneficios de los data marts y los almacenes de datos, cubriendo cómo las organizaciones progresaron a su estado actual de análisis y los desafíos que resultan de las arquitecturas actuales de inteligencia de negocios. El Capítulo 1 cubre los impulsores y las características del almacén de datos y el data mart. El Capítulo 2 introduce los conceptos de modelado dimensional, incluidas las tablas de hechos, las dimensiones, las uniones en estrella y las estructuras de copo de nieve. El Capítulo 3 recuerda la evolución del data mart. El Capítulo 4 explica Extracción, Transformación y Carga (ETL), y el valor que ETL aporta a los informes. El Capítulo 5 explora el Enfoque Integrado de Data Mart, y el Capítulo 6 explica cómo monitorear este entorno. El Capítulo 7 describe los diferentes tipos de metadatos dentro del entorno del almacén de datos. El Capítulo 8 avanza a través de la evolución de nuestro entorno moderno de almacén de datos.
La Parte II, el Esquema de Estrella Unificado, cubre el enfoque de Esquema de Estrella Unificado (USS) y cómo resuelve los desafíos introducidos en la Parte I. Hay ocho capítulos dentro de la Parte II:
- Capítulo 9, Introducción al Esquema de Estrella Unificado: Aprenda sobre su arquitectura y casos de uso, así como sobre cómo el enfoque USS difiere del enfoque tradicional.
- Capítulo 10, Pérdida de Datos: Aprenda sobre la pérdida de datos y el Puente USS. Comprenda que el enfoque USS no crea ninguna unión, y por esta razón, no tiene pérdida de datos.
- Capítulo 11, La Trampa del Abanico: Conozca la convención del Modelo de Datos Orientado y aprenda los peligros de una trampa de abanico a través de un ejemplo. Diferencie unión y asociación, y dése cuenta de que una "asociación en memoria" es la solución preferida para la trampa del abanico.
- Capítulo 12, La Trampa del Abismo: Familiarícese con el producto cartesiano y luego siga un ejemplo basado en LinkedIn, que ilustra que una trampa del abismo produce duplicados no deseados. Vea que el Puente USS se basa en una unión, que no crea duplicados.
- Capítulo 13, Consultas Multi-Hecho: Distinga entre múltiples hechos "con conexión directa" versus múltiples hechos "sin conexión directa". Explore cómo las herramientas de BI son capaces de construir filas virtuales agregadas.
- Capítulo 14, Bucles: Aprenda más sobre los bucles y cinco técnicas tradicionales para resolverlos. Siga una implementación que ilustrará la solución basada en el enfoque USS.
- Capítulo 15, Granularidades No Conformadas: Aprenda sobre granularidades no conformadas, y aprenda que el Esquema de Estrella Unificado introduce una solución llamada "re-normalización".
- Capítulo 16, Estudio de Caso Northwind. Sea testigo de lo fácil que es detectar las trampas de Northwind usando la convención ODM. Siga una implementación del enfoque USS en la base de datos Northwind con varias herramientas de BI.
Autor: Bill Inmon, Francesco Puppini
Editorial: Technics Publications
Publicado: 04/10/2020
Páginas: 296
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.13lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.62d
ISBN13: 9781634628877
ISBN10: 163462887X
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Almacenamiento de Datos
- Informática | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
- Informática | Software de Negocio y Productividad | Bases de Datos
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