構(gòu)建數(shù)據(jù)湖倉(cāng)

引言
第一章向數(shù)據(jù)湖倉(cāng)演進(jìn)
1.技術(shù)的演進(jìn)3
2.組織內(nèi)的全部數(shù)據(jù)8
3.商業(yè)價(jià)值在哪里？12
4.數(shù)據(jù)湖13
5.當(dāng)前數(shù)據(jù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)14
6.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的出現(xiàn)15
第二章數(shù)據(jù)科學(xué)家和終端用戶(hù)
1.數(shù)據(jù)湖20
2.分析基礎(chǔ)設(shè)施21
3.不同的受眾21
4.分析工具不同22
5.分析目的不同23
6.分析方法不同24
7.數(shù)據(jù)類(lèi)型不同24
第三章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中的不同類(lèi)型數(shù)據(jù)
1.數(shù)據(jù)的類(lèi)型28
2.不同數(shù)據(jù)的容量31
3.跨越不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)32
4.基于訪問(wèn)概率對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分片33
5.模擬和物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)33
6.分析基礎(chǔ)設(shè)施35
第四章開(kāi)放的湖倉(cāng)環(huán)境
1.開(kāi)放系統(tǒng)的演進(jìn)38
2.與時(shí)俱進(jìn)的創(chuàng)新39
3.建立在開(kāi)放、標(biāo)準(zhǔn)文件格式之上的非結(jié)構(gòu)化湖倉(cāng)39
4.開(kāi)源數(shù)據(jù)湖倉(cāng)軟件40
5.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)提供超越SQL的開(kāi)放API41
6.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)支持開(kāi)放數(shù)據(jù)共享42
7.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)支持開(kāi)放數(shù)據(jù)探索43
8.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)通過(guò)開(kāi)放數(shù)據(jù)目錄簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)44
9.利用云原生架構(gòu)的數(shù)據(jù)湖倉(cāng)45
10.向開(kāi)放的數(shù)據(jù)湖倉(cāng)演進(jìn)46
第五章機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)湖倉(cāng)
1.機(jī)器學(xué)習(xí)47
2.機(jī)器學(xué)習(xí)需要湖倉(cāng)提供什么？48
3.從數(shù)據(jù)中挖掘出新價(jià)值48
4.解決這個(gè)難題48
5.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問(wèn)題49
6.開(kāi)源的重要性51
7.發(fā)揮云的彈性?xún)?yōu)勢(shì)51
8.為數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)“MLOps”52
9.案例：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)胸透X光片進(jìn)行分類(lèi)53
10.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的非結(jié)構(gòu)化組件的演進(jìn)55
第六章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中的分析基礎(chǔ)設(shè)施
1.元數(shù)據(jù)58
2.數(shù)據(jù)模型59
3.數(shù)據(jù)質(zhì)量60
4.ETL61
5.文本ETL62
6.分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)62
7.數(shù)據(jù)體量63
8.數(shù)據(jù)血緣64
9.KPI65
10.數(shù)據(jù)的粒度66
11.事務(wù)66
12.鍵66
13.處理計(jì)劃67
14.匯總數(shù)據(jù)67
15.最低要求68
第七章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中的數(shù)據(jù)融合
1.湖倉(cāng)和數(shù)據(jù)湖倉(cāng)69
2.數(shù)據(jù)的源頭70
3.不同類(lèi)型的分析70
4.通用標(biāo)識(shí)符72
5.結(jié)構(gòu)化標(biāo)識(shí)符72
6.重復(fù)數(shù)據(jù)73
7.文本環(huán)境中的標(biāo)識(shí)符74
8.文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合76
9.匹配的重要性81
第八章跨數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)的分析類(lèi)型
1.已知查詢(xún)83
2.啟發(fā)式分析85
第九章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)倉(cāng)務(wù)管理
1.數(shù)據(jù)集成和互操作92
2.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的主數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)94
3.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的隱私、保密和數(shù)據(jù)保護(hù)96
4.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中面向未來(lái)的數(shù)據(jù)97
5.面向未來(lái)的數(shù)據(jù)的五個(gè)階段101
6.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的例行維護(hù)108
第十章可視化
1.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息110
2.什么是數(shù)據(jù)可視化？為什么它很重要？112
3.數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋之間的差異113
4.數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)勢(shì)115
第十一章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)血緣
1.計(jì)算鏈124
2.數(shù)據(jù)選取126
3.算法差異126
4.文本數(shù)據(jù)血緣127
5.其他非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的數(shù)據(jù)血緣128
6.數(shù)據(jù)血緣129
第十二章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)中的訪問(wèn)概率
1.數(shù)據(jù)的高效排列131
2.數(shù)據(jù)的訪問(wèn)概率131
3.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型133
4.數(shù)據(jù)量的相對(duì)差異133
5.數(shù)據(jù)分片的優(yōu)勢(shì)134
6.使用大容量存儲(chǔ)134
7.附加索引135
第十三章跨越鴻溝
1.合并數(shù)據(jù)136
2.不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)137
3.不同的業(yè)務(wù)需求137
4.跨越鴻溝137
第十四章數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中的海量數(shù)據(jù)
1.海量數(shù)據(jù)的分布145
2.高性能、大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)146
3.附加索引和摘要146
4.周期性的數(shù)據(jù)過(guò)濾148
5.數(shù)據(jù)標(biāo)記法148
6.分離文本和數(shù)據(jù)庫(kù)149
7.歸檔存儲(chǔ)149
8.監(jiān)測(cè)活動(dòng)150
9.并行處理151
第十五章數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)湖倉(cāng)
1.數(shù)據(jù)治理的目的152
2.數(shù)據(jù)生命周期管理154
3.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理156
4.元數(shù)據(jù)管理的重要性157
5.隨著時(shí)間推移的數(shù)據(jù)治理157
6.數(shù)據(jù)治理的類(lèi)型158
7.貫穿數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的數(shù)據(jù)治理159
8.數(shù)據(jù)治理的注意事項(xiàng)160
第十六章現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
1.應(yīng)用程序的普及162
2.信息孤島163
3.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境164
4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)165
5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義166
6.歷史數(shù)據(jù)167
7.關(guān)系模型167
8.數(shù)據(jù)的本地形式168
9.集成數(shù)據(jù)的需要169
10.時(shí)過(guò)境遷170
11.當(dāng)今世界170
12.不同體量的數(shù)據(jù)172
13.數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)系173
14.將數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)173
15.現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)174
16.什么時(shí)候我們不再需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？175
17.數(shù)據(jù)湖176
18.以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為基礎(chǔ)177
19.數(shù)據(jù)堆棧178