具体描述
The most comprehensive guide to building, using, and managing the operational data store.
Building the Operational Data Store, Second Edition.
In the five years since the publication of the first edition of this book, the operational data store has grown from an intriguing concept to an exciting reality at enterprise organizations, worldwide. Still the only guide on the subject, this revised and expanded edition of Bill Inmon's classic goes beyond the theory of the first edition to provide detailed, practical guidance on designing, building, managing, and getting the most of an ODS.
With the help of fascinating and instructive case studies, Inmon shares what he knows about:
* How the ODS fits with the corporate information factory.
* Different types of ODS and how to choose the right one for your organization.
* Designing and building an ODS from scratch.
* Managing and fine-tuning an ODS for peak efficiency.
* ODS support technology.
* The pros and cons of competing off-the-shelf ODS products.
* The advantages and disadvantages of various hardware and software platforms.
* Integrating the ODS with data marts.
* Distributed metadata using the ODS.
* Data aggregation within the ODS.
* Business process reengineering and the ODS.
* The role of standards in the ODS.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
不得不提的是，作者在讨论技术选型和工具集成方面的洞察力。如今的数据生态系统极其庞杂，新工具层出不穷，很多书籍要么过于偏向某个特定供应商的技术栈，要么就是泛泛而谈。然而，这本书采取了一种更加辩证和成熟的视角。它清晰地勾勒出了不同类型数据存储技术（例如，关系型数据库、NoSQL解决方案、内存数据库）在ODS场景下的优劣势分析，并且毫不避讳地指出了每种选择可能带来的长期技术债务。特别是关于实时数据管道（Streaming Data Pipeline）的设计部分，作者没有一味推崇最前沿的技术，而是详细对比了基于消息队列和基于变更数据捕获（CDC）的两种主流架构在延迟、可靠性和复杂性方面的权衡。这种不偏不倚，注重工程成熟度和ROI（投资回报率）的分析，对于那些手握有限预算和人力的中小型团队来说，无疑是极其宝贵的实战指南，它教会我们如何做出“最不坏”的选择。
评分这本书在“治理”和“合规性”方面的讨论，可以说是点睛之笔，也是目前市面上许多同类书籍常常忽略的软肋。构建数据平台不仅仅是写代码和建模型，更是关于权力和责任的重新分配。作者用相当大的篇幅探讨了数据所有权、访问控制的精细化设计，以及如何确保ODS中的数据在遵循GDPR或特定行业法规时，能够被审计追踪。这种对数据伦理和法律框架的融入，使得这本书的视野更加开阔，不再仅仅局限于纯粹的技术实现。我个人尤其欣赏其中关于“数据契约”的章节，它阐述了如何通过正式的文档和流程，让数据生产者（源系统）和数据消费者（下游分析师、应用）就数据的格式、定义和更新频率达成一致。这不仅仅是技术文档的工作，更是一种组织文化的建设，而作者成功地将这种文化建设融入到了技术架构的讨论之中。
评分这本书的行文风格着实令人耳目一新，它似乎有意避开那些学院派的刻板说教，而是以一种近乎“实战手册”的姿态，直击企业数据管理的核心痛点。我尤其欣赏作者在描述概念时所展现出的那种务实态度。他没有沉溺于对“数据仓库”或“数据湖”这些流行词汇的过度拔高，而是将重点放在了构建一个真正能够支持日常业务决策的“操作型数据存储”（ODS）的复杂性上。比如，在讨论数据集成和清洗策略时，书中详尽地分析了不同源系统之间数据一致性冲突的实际案例，而不是仅仅停留在理论层面给出抽象的解决方案。这种对“磨损与撕裂”的关注，让初学者也能迅速理解为何一个看似简单的ETL流程，在面对海量、异构、实时更新的数据流时，会成为工程上的巨大挑战。书中对数据建模的探讨也充满了实用主义色彩，它强调的不是完美的范式化，而是在查询性能、数据新鲜度与维护成本之间找到那个微妙的平衡点。读完这部分内容，我感觉自己对如何将一个模糊的业务需求转化为一套健壮、可扩展的数据架构，有了一个清晰的路线图。
评分从排版和图表的质量来看，这本书也体现了出版方的专业水准。技术书籍的图示往往是理解复杂概念的生命线，而这本书的示意图清晰、逻辑性强，不会让人在复杂的箭头和方框中迷失方向。特别是对数据流向和数据生命周期管理的图解，标注精确，即便是初次接触数据架构的读者也能一目了然地把握全局。再者，作者在语言运用上保持了一种克制但有力的风格，没有过多的口号式宣传，而是用严谨的逻辑链条来支撑每一个论断。虽然内容深度很高，但阅读体验却不觉沉重，这得益于作者在章节间设置的有效回顾点和“深入探讨”的侧边栏，使得读者可以根据自己的掌握程度选择深入或浅尝辄止。总而言之，这是一本真正能帮助实践者从“知道”到“做到”的工具书，它提供的不是理论的终点，而是实战的起点。
评分这本书的叙事节奏把握得非常到位，它没有一上来就抛出复杂的架构图，而是非常巧妙地通过一个贯穿始终的虚拟案例——一家快速扩张的电子商务公司的后台数据重建——来引导读者逐步深入。这种“故事化”的教学方式极大地降低了学习曲线。作者似乎深知，技术概念如果脱离了实际应用场景，很容易变得枯燥乏味。因此，无论是讲解增量加载的优化技巧，还是讨论如何设计高效的查询索引以支持高并发的业务报表，所有技术点都紧密地附着在解决“这个电商公司在双十一期间如何保证库存数据实时同步”这样的具体问题上。这种沉浸式的体验让我仿佛置身于项目现场，亲手处理那些棘手的技术难题。此外，书中对“数据质量”的定义也超越了简单的校验规则，它上升到了对业务流程理解的高度。书中强调，ODS的成功不在于它存了多少数据，而在于业务人员是否能无条件地信任它提供的数据，这一观点振聋发聩，提醒我们技术实现终究要服务于业务信任的建立。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有