Linstedt daniel (20 Ergebnisse)
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Zustand: Nuevo. Building a scalable data warehouse with data vault 2.0 editado por Elsevier uk.
Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0
Daniel Linstedt (Founder and Principal of Empowered Holdings, LLC, St. Albans, VT, USA)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, United States, San Francisco, 2015
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Paperback. Zustand: Very Good. The Data Vault was invented by Dan Linstedt at the U.S. Department of Defense, and the standard has been successfully applied to data warehousing projects at organizations of different sizes, from small to large-size corporations. Due to its simplified design, which is adapted from nature, the Data… Vault 2.0 standard helps prevent typical data warehousing failures. "Building a Scalable Data Warehouse" covers everything one needs to know to create a scalable data warehouse end to end, including a presentation of the Data Vault modeling technique, which provides the foundations to create a technical data warehouse layer. The book discusses how to build the data warehouse incrementally using the agile Data Vault 2.0 methodology. In addition, readers will learn how to create the input layer (the stage layer) and the presentation layer (data mart) of the Data Vault 2.0 architecture including implementation best practices. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and an easy to understand framework, Dan Linstedt and Michael Olschimke discuss: How to load each layer using SQL Server Integration Services (SSIS), including automation of the Data Vault loading processes. Important data warehouse technologies and practices. Data Quality Services (DQS) and Master Data Services (MDS) in the context of the Data Vault architecture. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Zustand: New. Provides a complete introduction to data warehousing, applications, and the business context so readers can get-up and running fast Explains theoretical concepts and provides hands-on instruction on how to build and implement a data wareh.
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. New case studies include expanded coverage of textual management and analytics New chapters on visualization and big data Discussion of new visualizations of the end-state architectureAutor/Autorin: W.H. Inmon.
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 431 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | New case studies include expanded coverage of textual management and analytics New chapters on visualization and big data Discussion of new visualizations of the end-state architecture.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -The Data Vault was invented by Dan Linstedt at the U.S. Department of Defense, and the standard has been successfully applied to data warehousing projects at organizations of different sizes, from small to large-size corporations. Due to its simplified design, which is adapted from nature, the… Data Vault 2.0 standard helps prevent typical data warehousing failures. 'Building a Scalable Data Warehouse' covers everything one needs to know to create a scalable data warehouse end to end, including a presentation of the Data Vault modeling technique, which provides the foundations to create a technical data warehouse layer. The book discusses how to build the data warehouse incrementally using the agile Data Vault 2.0 methodology. In addition, readers will learn how to create the input layer (the stage layer) and the presentation layer (data mart) of the Data Vault 2.0 architecture including implementation best practices. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and an easy to understand framework, Dan Linstedt and Michael Olschimke discuss: - How to load each layer using SQL Server Integration Services (SSIS), including automation of the Data Vault loading processes. - Important data warehouse technologies and practices. - Data Quality Services (DQS) and Master Data Services (MDS) in the context of the Data Vault architecture.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Data Architecture: A Primer for the Data Scientist | A Primer for the Data Scientist | Daniel Linstedt (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Elsevier Science Publishing Co Inc | EAN 9780128169162 | Verantwortliche Person für die EU: Zeitfracht Medien GmbH, Ferdinand-Jüh…lke-Str. 7, 99095 Erfurt, produktsicherheit[at]zeitfracht[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0 | Daniel Linstedt (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2015 | Elsevier LTD | EAN 9780128025109 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -The Data Vault was invented by Dan Linstedt at the U.S. Department of Defense, and the standard has been successfully applied to data warehousing projects at organizations of different sizes, from small to large-size corporations. Due to its simplified design, which is adapted from nature, the… Data Vault 2.0 standard helps prevent typical data warehousing failures. 'Building a Scalable Data Warehouse' covers everything one needs to know to create a scalable data warehouse end to end, including a presentation of the Data Vault modeling technique, which provides the foundations to create a technical data warehouse layer. The book discusses how to build the data warehouse incrementally using the agile Data Vault 2.0 methodology. In addition, readers will learn how to create the input layer (the stage layer) and the presentation layer (data mart) of the Data Vault 2.0 architecture including implementation best practices. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and an easy to understand framework, Dan Linstedt and Michael Olschimke discuss: - How to load each layer using SQL Server Integration Services (SSIS), including automation of the Data Vault loading processes. - Important data warehouse technologies and practices. - Data Quality Services (DQS) and Master Data Services (MDS) in the context of the Data Vault architecture. Englisch.
