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第1章 数据的湖泊1

1.1 大数据来了2

1.2 数据湖来了2

1.3 “单向”的数据湖4

1.4 小结7

第2章 改造数据湖8

2.1 元数据9

2.2 整合图谱9

2.3 语境11

2.4 元过程11

2.5 数据科学家13

2.6 通用性14

2.7 小结14

第3章 数据湖内部16

3.1 模拟信号数据17

3.2 应用程序数据20

3.3 文本数据21

3.4 另一个视角23

3.5 小结24

第4章 数据池26

4.1 数据修整27

4.2 初始数据池28

4.3 模拟信号数据池29

4.4 应用程序数据池29

4.5 文本数据池30

4.6 将数据直接传入数据池30

4.7 归档数据池31

4.8 小结32

第5章 数据池的通用结构33

5.1 数据池描述34

5.2 数据池目标35

5.3 数据池数据36

5.4 数据池元数据36

5.5 数据池元过程37

5.6 数据转换标准38

5.7 小结39

第6章 模拟信号数据池41

6.1 模拟信号数据问题42

6.2 数据描述42

6.3 捕获初始数据、转换初始数据43

6.4 转换／调整初始模拟信号数据44

6.5 数据切除47

6.6 聚类数据48

6.7 数据关系50

6.8 未来使用的可能性51

6.9 异常值52

6.10 临时性的特定分析54

6.11 小结55

第7章 应用程序数据池57

7.1 数据的基因58

7.2 数据描述59

7.3 标准数据库格式59

7.4 数据的基本组织60

7.5 数据的整合61

7.6 数据模型61

7.7 整合的必要性63

7.8 从一个应用指向到下一个应用65

7.9 交并应用66

7.10 应用程序数据池内的数据子集67

7.11 小结68

第8章 文本数据池70

8.1 统一化的数据与计算机70

8.2 宝贵的文本71

8.3 文本消歧72

8.4 传入数据池的文本73

8.5 文本消歧的输出74

8.6 固有的复杂性75

8.7 文本消歧的功能77

8.8 分类与本体77

8.9 文本与语境的价值79

8.10 对文本追根溯源80

8.11 消歧的机制80

8.12 分析数据库81

8.13 将结果可视化82

8.14 小结84

第9章 数据池间的对比85

9.1 数据池的相似性85

9.2 数据池的差异性86

9.3 数据最终状态的关系型格式86

9.4 技术间差异87

9.5 数据池中数据的总预期容量88

9.6 数据池间的数据移动88

9.7 在多个数据池进行分析89

9.8 使用元数据来关联不同数据池内的数据90

9.9 假如……91

9.10 小结92

第10章 利用基础架构94

10.1 “单向”数据湖95

10.2 改造数据湖96

10.3 转换技术96

10.4 一些分析问题97

10.5 查询文本数据100

10.6 真实的分析101

10.7 小结102

第11章 搜索与分析103

11.1 供应商所散布的困惑110

11.2 小结110

第12章 数据池中的业务价值111

12.1 模拟信号数据池中的业务价值111

12.2 应用程序数据池中的业务价值114

12.3 文本数据池中的业务价值115

12.4 记录中的业务价值比例116

12.5 小结117

第13章 一些额外话题118

13.1 高层系统级别文档118

13.2 详细的数据池级别文档119

13.3 什么样的数据会流入数据湖／数据池120

13.4 分析在何处发生121

13.5 数据的年龄125

13.6 数据的安全125

13.7 小结126

第14章 分析与整合工具127

14.1 可视化127

14.2 搜索与修正128

14.3 文本消歧129

14.4 统计分析130

14.5 经典的ETL处理131

14.6 小结131

第15章 归档数据池133

15.1 数据的移除标准134

15.2 结构性改动134

15.3 为归档数据池建立单独的索引135

15.4 小结136

术语表137

参考资料142