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Data Engine Thinking

Daten sind Zeugnisse vergangener Aktivitäten, über die Zeit festgehaltene Ereignisse, die wir entdecken und analysieren können. Doch ohne ein Verständnis für den Kontext, in dem sie entstanden sind, sind Daten nichts weiter als "Zeug".

Data Engine Thinking deckt die gesamte Methodik zur Bereitstellung einer Datenlösung ab, die so konzipiert ist, dass sie sich dem fortschreitenden Erkenntnisgewinn anpasst - und letztendlich die Anforderungen des Unternehmens erfüllt.

  • Entwicklung und Umsetzung einer Lösung, die auf Veränderungen reagieren kann
  • Lösung realer Probleme, die bei der Arbeit mit Daten auftreten
  • Vollständige Automatisierung der Bereitstellung

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Data Engine Thinking Book Cover

 

 

Überblick

Was das Buch enthält

Seit vielen Jahren werden Datenlösungen entwickelt, um Daten sinnvoll zu nutzen und aus "Zeug" verwertbare Informationen zu machen, die für den jeweiligen Zweck geeignet sind. Aber: Mit dem Wandel des Geschäftsumfelds, der Methoden und des Verständnisses der jeweiligen Materie können diese Lösungen oft nicht mehr Schritt halten und werden zu komplex und unhandlich.

Eine Data Engine erkennt und berücksichtigt dies und ist eine Datenlösung, die wirklich für den Wandel konzipiert ist. Die Data Engine integriert die entscheidenden Konzepte, Modelle, Frameworks und Ansätze zur Interpretation von Daten in eine anpassungsfähige Datenlösung, die mit dem Unternehmen mitwächst, egal wohin es sich entwickelt.

Data Engine Thinking - das ist der umfassende Ansatz zur Schaffung einer wirklich flexiblen, erweiterbaren und robusten Datenlösung. In diesem Buch verfolgen wir die Reise von FastChangeCo von ihren siloartigen und unflexiblen Datenplattformen hin zu einer Lösung, die die Anforderungen des Unternehmens vollständig erfüllt.

Jedes Kapitel beginnt mit einer konkreten Erläuterung, wie eine wichtige Komponente der Lösung konzipiert und implementiert wird, und begleitet dann FastChangeCo, um zu sehen, was dies in der Praxis bedeutet.

Die Welt der Daten

Begegnung mit FastChangeCo

FastChangeCo engagiert Michael Mueller, um die beste Datenlösung zu entwickeln, die es gibt.

Michaels erste Aufgabe ist es, zu verstehen, was mit den Daten "nicht stimmt", was die treibende Kraft für Veränderungen ist und dass eine neue Vision und Strategie erforderlich ist.

Wie sieht eine gute Lösung aus?

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Die Datenlandschaft

Data Quadrant Model

Wie können wir in unserem Unternehmen sinnvoll über Daten sprechen?

Um eine geeignete Vision und Strategie für Daten zu definieren, führt Michael das Datenquadrantenmodell bei FastChangeCo ein.

Ziel ist es, die verschiedenen Perspektiven in Bezug auf die Arbeit mit Daten in Einklang zu bringen.

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Architektur

Design für den Wandel

Das Team setzt sich zusammen und diskutiert, was notwendig ist, um eine anpassungsfähige und robuste Datenlösung zu entwickeln. Welche Layer, Areas und Konzepte müssen vorhanden sein?

Design Patterns werden eingeführt und verwendet, um die Argumentation der Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu kommunizieren.

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Implementierung

Automatisieren der Bereitstellung

Metadaten-Management, Code-Generierung und DevOps werden von Jeff Jones eingebracht, der über einen unschätzbaren Erfahrungsschatz verfügt.

Kombiniert mit den von Amal Leyla Qasim entwickelten Design-Patterns für die Implementierung kann eine umfassende Datenplattform als Lösung angeboten werden.

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Q

"Dieses Buch ist eine monumentale Leistung, ein Klassiker, bevor es überhaupt erschienen ist. Ich sage voraus, dass es ebenso ein Meilenstein des Fortschritts und der modernen Standards für Data Warehousing sein wird, wie es die Kimball-Serie vor über 20 Jahren war. Wenn Sie große Datenmengen speichern und Quellen integrieren müssen, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Wenn Sie die temporale Logik von Daten verstehen wollen, ist dieses Buch ebenfalls genau das Richtige für Sie. Großartige technische Einblicke, aber mindestens genauso wichtig sind die Lektionen aus der Praxis, warum einige DWH-Projekte erfolgreich sind und so viele scheitern. Das größte Lob, das ich aussprechen kann, ist, dass es wohl das wichtigste Buch über Business Intelligence ist, das ich je gelesen habe."

- Tom Breur -

 

 

 

Roelant Voss & Dirk Lerner

Über die Autoren

Roelant Vos & Dirk Lerner

Roelant hat im Laufe der Jahre als Berater, Trainer, Softwareanbieter und Entscheider in der Unternehmenswelt gearbeitet und das Datenmanagement aus vielen verschiedenen Blickwinkeln betrachtet.

Während seiner gesamten Laufbahn war das gemeinsame Thema immer die Leidenschaft für Automatisierung und Codegenerierung, für Patterns und modellbasiertes Design. Roelant war schon immer der Meinung, dass dies der Schlüssel ist, um Datenlösungen einfacher, handhabbarer und wirklich flexibel zu machen.

Dirk ist ein erfahrener unabhängiger Berater und Geschäftsführer von TEDAMOH. Er gilt als globaler Experte für BI-Architekturen, Datenmodellierung und temporale Daten. Dirk plädiert für flexible, schlanke und leicht erweiterbare Data-Warehouse-Architekturen.

Als Pionier für Data Vault und FCO-IM in Deutschland hat Dirk mehrere Publikationen verfasst, ist ein vielbeachteter internationaler Redner auf Konferenzen und Autor des TEDAMOH-Blogs.

 

 

Q

“Mit der Veröffentlichung dieses hervorragenden Buches macht die Data Warehousing Industrie einen weiteren Schritt in Richtung Erfolg. Dirk und Roelant, zwei brillante Denker und engagierte Praktiker, präsentieren eine Vision einer realistischen und umfassenden Roadmap für eine agile Datenlösung für Unternehmen. Alle Data-Warehouse-Anwender, von Business-Analysten über Modellierer bis hin zu Entwicklern, werden von den Erkenntnissen und Empfehlungen in diesem Buch profitieren.”

Hans Hultgren, President, Genesee Academy, LLC

 

 

 

Data Engine Thinking

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Das Buch Data Engine Thinking wird voraussichtlich im ersten Halbjahr 2025 erscheinen.

Es ist auch möglich, sich zu registrieren, um eine Benachrichtigung zu erhalten, sobald das Buch verfügbar ist. Wenn das Buch veröffentlicht wird, kannst du dein Exemplar von Data Engine Thinking über die unten stehenden Links bestellen.

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Data Engine Thinking Dirk Laptop Book2

Data Engine Thinking

Beispiele

Technologien ändern sich in einem rasanten Tempo, und was heute ein gutes Beispiel ist, ist morgen vielleicht nicht mehr der beste Weg zur Lösung bestimmter Herausforderungen.

Data Engine Thinking befürwortet eine Trennung zwischen Konzepten und Implementierung - Design Patterns und Solution Patterns. Konzepte ändern sich zwar auch, aber viel langsamer als die Technologie, mit der sie umgesetzt werden.

Um aussagekräftige Beispiele und aktuelle Inhalte zu einigen Abschnitten des Buches bereitzustellen, verwenden wir Github, um Beispielcode zu veröffentlichen. Im Verlauf des Buches werden wir immer wieder auf das Github Repository von Data Engine Thinking verweisen.

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Häufig gestellte Fragen

 

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