Título: Data Management at Scale - Best Practices for Enterprise Architecture
Autor: Piethein Strengholt
Sinopse: As data management and integration continue to evolve rapidly, storing all your data in one place, such as a data warehouse, is no longer scalable. In the very near future, data will need to be distributed and available for several technological solutions. With this practical book, you'll learnhow to migrate your enterprise from a complex and tightly coupled data landscape to a more flexible architecture ready for the modern world of data consumption. Executives, data architects, analytics teams, and compliance and governance staff will learn how to build a modern scalable data landscape using the Scaled Architecture, which you can introduce incrementally without a large upfront investment. Author Piethein Strengholt provides blueprints, principles, observations, best practices, and patterns to get you up to speed. Acabamento: Paperback. Peso: 550g. Dimensões: 23.34 x 17.78 x 1.83.
Contexto da obra
Dentro do catálogo, este livro pode ser situado a partir do tema, da autoria e da proposta editorial. “Data Management at Scale – Best Practices for Enterprise Architecture”, de Piethein Strengholt, publicado pela editora O'Reilly Media, em 2020 e com 348 páginas, integra a categoria Banco de Dados. Esse enquadramento pode tornar mais clara a proposta do livro e o tipo de interesse que ele costuma despertar.
Editora: O'Reilly Media
Páginas: 348
Ano: 2020
Edição: 1ª EDIÇÃO
Linguagem: Inglês
ISBN:
ISBN13: 9781492054788
Sobre a editora
Os livros da editora O'Reilly Media costumam oferecer uma experiência prática e direta, focada em tecnologia, programação e desenvolvimento de software. A leitura frequentemente envolve tutoriais passo a passo, exemplos de código e explicações detalhadas que ajudam desde iniciantes até profissionais a entender conceitos complexos, como programação funcional, redes, segurança digital e design de interfaces. O catálogo privilegia clareza e aplicabilidade, com obras que exploram tanto fundamentos teóricos quanto soluções para desafios reais em ambientes digitais e computacionais.
