Navigieren Sie mit Fundamentals of Analytics Engineering durch die Welt der Datenanalyse - von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken der Datenaufnahme und des Data Warehousing, Data Lakehouse und Datenmodellierung. Dieses Buch wurde von einem Team aus 7 Branchenexperten geschrieben und hilft Ihnen, Rohdaten in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln.
In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie Daten bereinigen, filtern, aggregieren und neu formatieren und sie nahtlos auf verschiedenen Plattformen bereitstellen können. Mit praktischen Anleitungen lernen Sie außerdem, wie Sie eine einfache Datenplattform mit Airbyte für die Aufnahme, dbt für Transformationen und Tableau für die Visualisierung aufbauen. Von Datenqualität und Beobachtbarkeit bis hin zur Förderung der Zusammenarbeit in Codebases entdecken Sie effektive Strategien, um die Integrität der Daten zu gewährleisten und den Erfolg der Zusammenarbeit zu fördern. Im weiteren Verlauf werden Sie mit den CI/CD-Prinzipien für die automatisierte Codeerstellung, das Testen und die Bereitstellung vertraut gemacht und legen damit den Grundstein für konsistente und zuverlässige Pipelines. Und mit unschätzbaren Einblicken in die Erfassung von Geschäftsanforderungen, die Dokumentation komplexer Geschäftslogik und die Bedeutung von Data Governance werden Sie ein ganzheitliches Verständnis des Analyselebenszyklus entwickeln.
Am Ende dieses Buches werden Sie mit den wesentlichen Techniken und Best Practices für die Entwicklung skalierbarer Analyselösungen von Anfang bis Ende ausgestattet sein.
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Autoren
- Dumky de Wilde
- Fanny Kassapian
- Juan Manuel Perafan
- Jovan Gligorevic
- Lassen Benninga
- Ricardo Granados
- Taís Laurindo Pereira
Was Sie lernen werden
- Entwerfen und Implementieren von Datenpipelines von der Aufnahme bis zur Bereitstellung von Daten
- Erkunden Sie bewährte Methoden für die Datenmodellierung und das Schema-Design
- Gewinnen Sie Einblicke in die Nutzung von Cloud-basierten Analyseplattformen und Tools für die skalierbare Datenverarbeitung
- Verstehen Sie die Prinzipien von Data Governance und kollaborativer Kodierung
- Verstehen Sie das Datenqualitätsmanagement in der Analysetechnik
- Erwerben Sie praktische Fähigkeiten in der Verwendung von Analysetools, um reale Datenherausforderungen zu meistern.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Dieses Buch richtet sich an Dateningenieure und Datenanalysten, die einen Karriereschwenk in Richtung Analytik-Engineering erwägen. Analytikingenieure, die sich weiterbilden und nach Lücken in ihrem Wissen suchen möchten, werden dieses Buch ebenfalls hilfreich finden, ebenso wie andere Datenexperten, die den Wert von Analytics Engineering auf dem Weg zur Datenreife ihres Unternehmens verstehen möchten. Um den größten Nutzen aus diesem Buch zu ziehen, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse und technischen Konzepten wie Datenbereinigung, Visualisierung, ETL und Data Warehousing haben.Inhaltsverzeichnis
- Was ist Analytics Engineering?
- Der moderne Datenstapel
- Dateneingabe
- Data Warehouses
- Datenmodellierung
- Datenumwandlung
- Daten servieren
- Praktische Anwendung: Aufbau einer Datenplattform
- Datenqualität & Beobachtbarkeit
- Code im Team schreiben
- Robuste Pipelines schreiben
- Erfassen von Geschäftsanforderungen
- Dokumentieren der Geschäftslogik
- Datenverwaltung