윤선웅  | 좋은땅

22,500원  | 20210716  | 9791138800280

기업의 비즈니스 방향을 고려한 빅데이터 서비스 플랫폼을 설계하자! 글로벌 대형 기업들은 ‘디지털 전환(Digital Transformation)’을 핵심 현안으로 추진하고 있습니다. 이 과정에서 Data Lake 구축은 가장 중요한 과제 중 하나일 것입니다. 다른 기업들처럼 ‘람다 아키텍처‘를 기반으로 하여 하둡 에코시스템을 활용해서 구축하면 되는 것일까요? 아니면 AWS 혹은 Azure의 Public Cloud 서비스를 활용하여 구축하면 되는 것일까요? 우리 기업의 비즈니스에 적합한 Data Lake 아키텍처는 무엇일까요? 이러한 ‘중요한 질문들’에 대한 해답을 얻고자 한다면 이 책을 반드시 읽어야 할 것입니다. ㆍ 빅데이터 참조 아키텍처(람다 vs. 카파) ㆍ 빅데이터 솔루션 아키텍처(Cloudera vs. AWS vs. Azure) ㆍ Data Lake 아키텍처 설계 기본원칙 ㆍ 단기와 장기 개념 아키텍처의 설계 ㆍ 아키텍처 설계 시 주요 의사결정 사항 ㆍ 구성요소별 상세 아키텍처 설계

윤선웅  | 좋은땅

22,500원  | 20210423  | 9791166496233

기업의 CEO를 포함한 모든 경영진은 Data Lake 플랫폼으로의 전환을 위한 준비가 필요하다! Data Lake의 실체를 밝힌다! 데이터 웨어하우스의 시대가 가고 Data Lake의 시대가 옵니다. 기업의 모든 구성원이 Data Scientist를 꿈꿉니다. 빅데이터는 Data Scientist만의 전유물이 아닙니다. 모든 구성원이 빅데이터를 활용할 수 있어야만 치열한 전쟁터에서 살아남을 수 있습니다. 이제는 전 사원이 빅데이터를 활용하여 업무를 혁신해야 합니다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 Data Lake입니다. 기업은 Data Lake에 과감한 투자를 해야 하는 시점이 왔습니다. Data Lake가 “데이터 늪”이 되지 않기 위해서는 반드시 이 책을 읽어야 할 것입니다. - Data Lake에 대한 Introduction - Data Lake에 대해 일반적으로 통용되는 개념 - Data Lake를 구현하는 방식 - Data Lake의 성공의 척도 - Data Lake의 데이터를 서비스하기 위해 필요한 거버넌스 요소

윤선웅  | 좋은땅

22,500원  | 20210527  | 9791166498053

Data Catalog 구축을 통해 Data Lake 플랫폼을 완성하자! Data Catalog 서비스는 Data Lake 플랫폼을 활용하기 위해 반드시 통과해야 하는 관문(Gateway)입니다. Data Catalog를 통해서 사용자는 필요한 데이터를 검색하고, 이해하고, 활용할 수 있습니다. 그리고 Data Catalog를 통해 메타데이터를 생성하고, 사용자가 생성한 객체를 배포하여 “데이터의 자산화”가 가능합니다. 또한 다양한 데이터 분석 도구와의 연계를 통해 활용성을 향상시킬 수 있습니다. 기업의 빅데이터를 자산화하고 활용성을 높이기 위해서는 반드시 Data Catalog를 구축해야 합니다! - Data Catalog의 개념과 중요성 - Data Catalog의 주요 기능 만들기 - Data Catalog 구현절차 - Data Catalog의 미래 발전 방향

김한도  | 프리버드

19,300원  | 20201230  | 9791197301001

빅데이터, 데이터 사이언스를 넘어 이제는 ‘데이터 엔지니어링’이다 새로운 데이터 처리 방법에 대한 지식과 경험을 통해 인사이트를 얻어라 ?? ‘데이터 엔지니어링’은 새로운 개념이 아니다. 데이터 관리, ETL(추출extract?, 변환transform?, 적재load), 빅데이터, 데이터 사이언스 등 지금까지 널리 사용된 데이터 처리 기법들을 통합한 공학으로 이해해야 한다. 특히 ‘데이터 레이크(data lake)’라는 트렌드와 맞물려 데이터를 활용하는 데 꼭 필요한 기술로 발전하고 있다. 이 책은 데이터 엔지니어링에 대한 설명과 더불어 기존의 데이터 처리 기술들이 어떻게 데이터 엔지니어링으로 발전하고 있는지 보여준다. ? 저자는 다년간 빅데이터를 취급한 경험을 토대로 데이터 엔지니어링에 가장 효과적인 도구가 갖추어야할 기능을 잘 짚어주고 있다. 특히 솔루션 자체를 목적으로 삼아 설명하기보다, 데이터 엔지니어가 가장 쉽고 안정적으로 데이터를 다룰 수 있는 도구를 소개하고 있다. 도구는 도구일 뿐이다. 쌓여 있는 데이터를 데이터 레이크로 빠르고 쉽게 전환해주는 도구가 가장 좋은 것이다. 저자는 데이터 사이언스 관점에서 이에 대한 경험을 들려주고 있다. ? 그리고 데이터 엔지니어링이 새롭지만 낯설지 않은 트렌드임을 강조하고 있다. 그것은 익숙한 것이 새롭게 다가온다는 의미일 것이다. 데이터 처리는 이전부터 계속해왔던 작업들이다. 데이터 엔지니어링은 익숙한 작업을 다른 관점에서 수행하는 것임이 예상 가능하다. 그러나 서로 다른 목적과 환경에서 데이터 엔지니어링에 쓸 수 있는 방법이나 도구가 하나만 있지는 않다. 이 책은 데이터 엔지니어링에 대한 원론적인 접근뿐 아니라 실제 적용까지 넓은 범위를 다루고 있다. 저자는 독자로 하여금 자신이 펼쳐 놓은 경험과 지식을 따라오면서 인사이트를 얻도록 유도한다. 우리는 이 책을 통해 데이터 엔지니어링에 대한 정보만 습득하는 것이 아니라, 데이터 엔지니어링에 대한 훌륭한 이해와 통찰을 얻게 될 것이다. [개요] 이 책은 빅데이터를 도입하려고 준비하고 있거나, 데이터 레이크를 통해 한 단계 도약하려는 데이터 관련 직종의 담당자, 컨설턴트, 그리고 데이터베이스를 다루는 엔지니어들에게 유용한 정보를 담고 있다. 이 책의 장점은 데이터 엔지니어링이라는 새로운 흐름에 대한 종합적인 정보를 제시하여, 현재 처한 환경을 파악하고 앞으로 구상하려는 미래를 준비하는데 꼭 필요한 조언을 찾을 수 있다.

 | LAP Lambert Academic Publishing

99,750원  | 20180622  | 9786139836680

Accessing and cataloging data offers the ability to use and connect into new analytical techniques and services, such as predictive analytics, data visualization and Artificial intelligence. Big data in information technology is a set of processing methods and means of structured and unstructured, dynamic, heterogeneous big data for their analysis and use of the decision support. To capture all the complex data streaming into systems from various sources, businesses have turned to data lakes.

Weissman, Benjamin, Van De Laar, Enrico  | Apress

96,230원  | 20200618  | 9781484259849

Intermediate-Advanced user level

 | Springer Nature B.V.

69,980원  | 20200529  | 9781484259863

Use this guide to one of SQL Server 2019's most impactful features-Big Data Clusters. You will learn about data virtualization and data lakes for this complete artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) platform within the SQL Server database engine. You will know how to?use Big Data Clusters to combine large volumes of streaming data for analysis along with data stored in a traditional database.

 | Emereo Pty Ltd

0원  | 20190919  | 9780655922049

How do you provide and measure performance? How can you collect data from multiple disparate sources into a single logical view of the world ? What is the format of the source data (structured, semi-structured, or unstructured)? At what level of maturity would you classify your organizations technical capabilities? Do you understand why your customers buy your solution? Defining, designing, creating, and implementing a process to solve a challenge or meet an objective is the most valuable

 | O'Reilly Media

94,690원  | 20230131  | 9781098116583

Author Rukmani Gopalan, a product management leader and data enthusiast, guides data architects and engineers through the major aspects of working with a cloud data lake, from design considerations and best practices to data format optimizations, performance optimization, cost management, and governance.

 | 5starcooks

0원  | 20190905  | 9780655914167

What monitoring and analytics capabilities are needed to pursue an AI and machine learning initiative? What are the relevant data types to focus on? What is the process for business sign-off on a new model? Which services are used to manage the resources in? Can you deliver this project with a 6- to 12-month time to value? Defining, designing, creating, and implementing a process to solve a challenge or meet an objective is the most valuable role...

Tomer Shiran, Jason Hughes, Alex Merced, Dipankar Mazumdar  | O'Reilly Media

100,430원  | 20240402  | 9781098148621

Traditional data architecture patterns are severely limited. To use these patterns, you have to ETL data into each tool?a cost-prohibitive process for making warehouse features available to all of your data. The lack of flexibility with these patterns requires you to lock into a set of priority tools and formats, which creates data silos and data drift. This practical book shows you a better way.

 | 5starcooks

0원  | 20191117  | 9780655945802

How do you think the partners involved in Data Lake Architecture strategy would have defined success? What key stakeholder process output measure(s) does Data Lake Architecture strategy leverage and how? Who are the key stakeholders for the Data Lake Architecture strategy evaluation? To what extent does management recognize Data Lake Architecture strategy as a tool to increase the results? How is the value delivered by Data Lake Architecture strategy being measured? This easy Data Lake Ar

 | O'Reilly Media

64,550원  | 20170430  | 9781491956656

This practical book helps you understand the breadth of Azure services by organizing them into a reference framework you can use when crafting your own big data analytics solution.

Gorelik, Alex  | Oreilly & Associates Inc

114,780원  | 20180325  | 9781491931554

The data lake is a daring new approach for harnessing the power of big data technology and providing convenient self-service capabilities. But is it right for your company? This book is based on discussions with practitioners and executives from more than a hundred organizations.

 | O'Reilly Media

114,780원  | 20241231  | 9781098151942

Ready to simplify the process of building data lakehouses and data pipelines at scale? In this practical guide, learn how Delta Lake is helping data engineers, data scientists, and data analysts overcome key data reliability challenges with modern data engineering and management techniques.