《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》
《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》
基本信息
原书名：Managing Data in Motion: Data Integration Best Practice Techniques and Technologies
原出版社： Morgan Kaufmann
作者： (美)April Reeve
译者： 余水清 潘黎萍
丛书名： 大数据技术丛书
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111459057
上架时间：2014-3-11
出版日期：2014 年3月
开本：16开
页码：140
版次：1-1
所属分类：计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理
更多关于》》》《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》
编辑推荐
移动互联网、物联网和社交媒体的飞速发展，数据量呈现蠕炸式增长，企业如何实现应用之间的数据共享，如何更好地利用已有数据资源
作者结合她25年的数据集成工作经验，给出了实施企业数据集成的通用法则，深入讲解大数据环境下大中型企业不同应用系统间数据集成的关键技术、架构、工具集和最佳实践
内容简介
书籍
计算机书籍
《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》是数据集成领域的经典著作，由具有数十年从业经验的资深数据集成专家撰写，数据管理专家作序推荐！它为大数据时代的大中型企业管理企业内部大量的、复杂的应用系统之间的数据提供了解决方案，全面而深入地讲解数据集成的工具、方法、技巧、解决方案以及最佳实践。
《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》分为四部分，共22章，高屋建瓴地阐述了在大型组织环境中，不同计算机系统之间传输数据，以及将异构数据进行集成所用到的技巧、技术和最佳实践，内容涵盖数据集成导论、批处理数据集成、实时数据集成和大数据集成等。
《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》虽然介绍了各种数据集成问题的多种不同类型的技术解决方案，但读者无需具备广阔的技术背景就能理解，适合数据处理相关的项目经理、数据分析师、数据模型设计师、数据库工作者以及数据集成程序员等相关技术人员及数据管理专业学生阅读。
媒体评论
很少有企业奢望能够拥有一个统一的、集成的数据平台。但是在企业信息管理领域至少要考虑的一个问题就是，我们如何对待和管理日益增长的接口。April Reeve针对数据集成这一问题给出了清晰的概览和指导。
——John Ladley，IMCue方案公司首席工程师
这本书针对企业每天所面临的复杂挑战给出了清晰的解决思路，以通俗易懂的语言介绍批处理、实时和大数据集成，包括相关定义、思路、观点，以及最佳实践。我强烈推荐这本书!
——Danette McGilvray，Granite Fall咨询公司总裁兼首席顾问
目录
《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》
译者序
序言
前言
第一部分 数据集成导论
第1章 数据集成的重要性 / 2
1.1 数据接口的天然复杂性 / 2
1.2 购买供应商应用包的数量日益增加 / 3
1.3 大数据和虚拟化的催化剂 / 3
第2章 什么是数据集成 / 5
2.1 运动中的数据 / 5
2.2 集成为通用格式—数据转换 / 5
2.3 数据从一个系统迁移到另一个系统 / 6
2.4 在组织内部移动数据 / 6
2.5 从非结构化数据中抽取信息 / 8
2.6 将处理移动到数据端 / 9
第3章 数据集成的类型和复杂性 / 10
3.1 管理运动中的数据和持久化数据的异同点 / 10
3.2 批处理数据集成 / 10
3.3 实时数据集成 / 11
3.4 大数据集成 / 11
3.5 数据虚拟化 / 12
第4章 数据集成开发过程 / 13
4.1 数据集成开发生命周期 / 13
4.2 包含业务知识和专家经验 / 14
第二部分 批处理数据集成
第5章 批处理数据集成简介 / 18
5.1 什么是批处理数据集成 / 18
5.2 批处理数据集成生命周期 / 19
第6章 抽取、转换和加载 / 20
6.1 什么是etl / 20
6.2 概要分析 / 20
6.3 抽取 / 21
6.4 暂存 / 22
6.5 访问层次 / 22
6.6 转换 / 23
6.6.1 简单映射 / 23
6.6.2 查找表 / 24
6.6.3 聚合和规范化 / 24
6.6.4 计算 / 24
6.7 加载 / 24
第7章 数据仓库 / 26
7.1 什么是数据仓库 / 26
7.2 企业数据仓库架构中的层次 / 26
7.2.1 操作型应用层 / 26
7.2.2 外部数据 / 27
7.2.3 数据仓库中的数据暂存区 / 27
7.2.4 数据仓库数据结构 / 28
7.2.5 从数据仓库到数据集市或者商务智能层的暂存 / 28
7.2.6 商务智能层 / 28
7.3 加载到数据仓库中的数据类型 / 29
7.3.1 数据仓库中的主数据 / 29
7.3.2 数据仓库中的余额和快照数据 / 30
7.3.3 数据仓库中的事务型数据 / 31
7.3.4 事件 / 31
7.3.5 调整 / 31
第8章 数据转换 / 39
8.1 什么是数据转换 / 39
8.2 数据转换生命周期 / 39
8.3 数据转换分析 / 39
8.4 数据加载最佳实践 / 40
8.5 提高源数据质量 / 40
8.6 映射到目标系统 / 41
8.7 配置数据 / 41
8.8 测试和依赖 / 42
8.9 私有数据 / 42
8.10 校对 / 43
8.11 环境 / 43
第9章 数据归档 / 47
9.1 什么是数据归档 / 47
9.2 归档数据选择 / 47
9.3 已归档数据可以恢复吗 / 48
9.4 归档环境下数据结构的确认 / 48
9.5 灵活的数据结构 / 49
第10章 批处理数据集成架构和元数据 / 54
10.1 什么是批处理数据集成架构 / 54
10.2 概要分析工具 / 55
10.3 建模工具 / 55
10.4 元数据存储库 / 55
10.5 数据移动 / 56
10.6 转换 / 56
10.7 调度 / 57
第三部分 实时数据集成
第11章 实时数据集成简介 / 64
11.1 为什么需要实时数据集成 / 64
11.2 为什么需要两组技术 / 64
第12章 数据集成模式 / 66
12.1 交互模式 / 66
12.2 松耦合 / 66
12.3 中心和节点模式 / 66
12.4 同步交互和异步交互 / 69
12.5 请求和应答 / 70
12.6 发布和订阅 / 70
12.7 两阶段提交 / 70
12.8 集成交互类型 / 71
第13章 核心实时数据集成技术 / 72
13.1 令人困惑的术语 / 72
13.2 企业服务总线 / 72
13.3 面向服务架构 / 75
13.4 可扩展标记语言 / 77
13.5 数据复制和变化数据捕获 / 81
13.6 企业应用集成 / 82
13.7 企业信息集成 / 82
第14章 数据集成建模 / 84
14.1 规范化建模 / 84
14.2 消息建模 / 88
第15章 主数据管理 / 89
15.1 主数据管理简介 / 89
15.2 需要主数据管理方案的原因 / 89
15.3 购买的软件包与主数据 / 90
15.4 参考数据 / 90
15.5 主和从 / 91
15.6 外部数据 / 93
15.7 主数据管理功能 / 93
15.8 主数据管理方案的类型—注册表以及数据中心 / 94
第16章 实时更新数据仓库 / 95
16.1 企业信息工厂 / 95
16.2 操作型数据存储 / 96
16.3 移动到数据仓库的主数据 / 97
第17章 实时数据集成架构和元数据 / 99
17.1 实时数据集成元数据简介 / 99
17.2 建模 / 100
17.3 概要分析 / 100
17.4 元数据库 / 101
17.5 企业服务总线—数据转换和调度 / 101
17.5.1 技术中介 / 101
17.5.2 业务内容 / 102
17.6 数据移动和中间件 / 102
17.7 外部交互 / 102
第四部分 大数据集成
第18章 大数据集成简介 / 106
18.1 数据集成及非结构化数据 / 106
18.2 大数据、云数据及数据虚拟化 / 106
第19章 云架构和数据集成 / 107
19.1 为什么云中的数据集成比较重要 / 107
19.2 公共云 / 107
19.3 云安全 / 108
19.4 云延迟 / 109
19.5 云冗余 / 110
第20章 数据虚拟化 / 111
20.1 恰逢其时的一项技术 / 111
20.2 数据虚拟化的商业用途 / 112
20.2.1 商务智能方案 / 112
20.2.2 集成不同类型的数据 / 113
20.2.3 快速向数据仓库中增加或者原型增加数据 / 113
20.2.4 将物理上不同的数据一起展现 / 113
20.2.5 利用不同的数据和模型触发交易 / 114
20.3 数据虚拟化架构 / 114
20.3.1 源和适配器 / 114
20.3.2 映射、模型和视图 / 114
20.3.3 转换和展现 / 115
第21章 大数据集成 / 116
21.1 什么是大数据 / 116
21.2 大数据维度—量 / 116
21.2.1 大规模并行处理—将处理过程移动到数据端 / 116
21.2.2 hadoop和mapreduce / 117
21.2.3 与外部数据集成 / 117
21.2.4 虚拟化 / 118
21.3 大数据维度—多样性 / 118
21.3.1 数据类型 / 118
21.3.2 集成不同类型的数据 / 118
21.4 大数据维度—速度 / 120
21.4.1 流式数据 / 121
21.4.2 传感器和gps数据 / 121
21.4.3 社会化媒体数据 / 121
21.5 传统大数据应用案例 / 121
21.6 更多大数据应用案例 / 122
21.6.1 医疗 / 122
21.6.2 物流 / 122
21.6.3 国家安全 / 122
21.7 利用大数据的力量—实施决策支持 / 123
21.7.1 触发行动 / 123
21.7.2 从内存以及磁盘中检索数据的速度 / 123
21.7.3 从数据分析到模型，从流式数据到决策 / 124
21.8 大数据架构 / 125
21.8.1 操作型系统和数据存储 / 125
21.8.2 中间数据中心 / 126
21.8.3 商务智能工具 / 126
21.8.4 数据虚拟化服务器 / 127
21.8.5 批处理和实时数据集成工具 / 127
21.8.6 分析型沙盒 / 127
21.8.7 风险响应系统/推荐引擎 / 127
第22章 移动数据管理总结 / 132
22.1 数据集成架构 / 132
22.1.1 为什么需要数据集成架构 / 132
22.1.2 数据集成生命周期和专家经验 / 132
22.1.3 安全和隐私 / 133
22.2 数据集成引擎 / 134
22.2.1 操作连贯性 / 134
22.2.2 etl引擎 / 134
22.2.3 企业服务总线 / 135
22.2.4 数据虚拟化服务器 / 135
22.2.5 数据移动 / 136
22.3 数据集成中心 / 136
22.3.1 主数据 / 137
22.3.2 数据仓库和操作型数据存储 / 137
22.3.3 企业内容管理 / 138
22.3.4 数据归档 / 138
22.4 元数据管理 / 138
22.4.1 数据发现 / 138
22.4.2 数据概要分析 / 139
22.4.3 数据建模 / 139
22.4.4 数据流建模 / 139
22.4.5 元数据存储库 / 139
22.5 结束语 / 140
参考文献 / 141
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