Data als Succesfactor met MyLab NL - Paperback - Toegangscode - 9789043037006
Uitgelicht
|
44,50 |
Naar shop
|
|
44,50 |
Naar shop
|
|
44,50 |
Naar shop
|
| VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (4) | ||
Beschrijving
We leven in een digitale wereld en de brandstof daarvoor is data. Data als succesfactor beschrijft hoe de groeiende stroom data binnen organisaties georganiseerd kan worden, zodat er kennis en informatie uit voortkomt en deze praktisch toegepast kan worden. Belangrijke thema’s zijn Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Data Lakes, Data Labs, Hadoop en Map/Reduce. In deze editie wordt de techniek gekoppeld aan het doel van processturing: stuurprocessen vormen het uitgangspunt voor het ontwerp van de BI-omgeving, inclusief datawarehouse- en Data Lake-infrastructuren, de bijbehorende datamodellen en gegevensstromen. BI vereist bovendien een specifieke projectaanpak en organisatorische onderdelen voor dynamisch beheer, data governance, alignment en kwaliteitsbeheer. Het boek behandelt de omgang met tegengestelde belangen en uiteenlopende verwachtingen, en gaat in op privacywetgeving en ethische vraagstukken. Daarnaast bevat het veel praktijkvoorbeelden die de problematiek rond BI en datawarehousing inzichtelijk maken en worden er vragen en opdrachten gegeven om kennis te toetsen. Het is geschikt voor studenten in ICT-gerelateerde opleidingen en voor professionals die met BI en datawarehousing werken. In MyLab vinden studenten en docenten eText, begrippentrainer, toetsvragen, datasets en cases voor ondersteuning.
Kenmerken
- Gericht op processturing in de BI-omgeving
- Datawarehouse- en Data Lake-infrastructuur centraal
- Typische datamodellen en gegevensstromen
- Data governance en kwaliteitsbeheer als focus
- Praktijkvoorbeelden en toetsvragen in elk hoofdstuk
- Geschikt voor studenten en professionals
We leven in een digitale wereld en de brandstof daarvoor is data. Data als succesfactor beschrijft hoe de groeiende stroom data binnen organisaties georganiseerd kan worden, zodat er kennis en informatie uit voortkomt en deze praktisch toegepast kan worden. Belangrijke thema’s zijn Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Data Lakes, Data Labs, Hadoop en Map/Reduce. In deze editie wordt de techniek gekoppeld aan het doel van processturing: stuurprocessen vormen het uitgangspunt voor het ontwerp van de BI-omgeving, inclusief datawarehouse- en Data Lake-infrastructuren, de bijbehorende datamodellen en gegevensstromen. BI vereist bovendien een specifieke projectaanpak en organisatorische onderdelen voor dynamisch beheer, data governance, alignment en kwaliteitsbeheer. Het boek behandelt de omgang met tegengestelde belangen en uiteenlopende verwachtingen, en gaat in op privacywetgeving en ethische vraagstukken. Daarnaast bevat het veel praktijkvoorbeelden die de problematiek rond BI en datawarehousing inzichtelijk maken en worden er vragen en opdrachten gegeven om kennis te toetsen. Het is geschikt voor studenten in ICT-gerelateerde opleidingen en voor professionals die met BI en datawarehousing werken. In MyLab vinden studenten en docenten eText, begrippentrainer, toetsvragen, datasets en cases voor ondersteuning.
Kenmerken
- Gericht op processturing in de BI-omgeving
- Datawarehouse- en Data Lake-infrastructuur centraal
- Typische datamodellen en gegevensstromen
- Data governance en kwaliteitsbeheer als focus
- Praktijkvoorbeelden en toetsvragen in elk hoofdstuk
- Geschikt voor studenten en professionals