Данные и реальность: вневременной взгляд на восприятие и управление информацией в нашем неточном мире на русском
#776550
Data and Reality: A Timeless Perspective on Perceiving and Managing Information in Our Imprecise World (B0086WGJ7W)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
William Kent | #60: Моделирование и проектирование данных
Давайте вернёмся в 1978 год. Компания Sony представляет модный портативный музыкальный плеер Walkman, компания Illinois Bell выпускает первый мобильный телефон, Space Invaders запускает бум видеоигр, а Уильям Кент пишет книгу «Данные и реальность». За последние четыре десятилетия мы добились невероятного прогресса в области портативной музыки, мобильной связи и развлечений, превратив такие устройства, как оригинальный Sony Walkman и мобильные телефоны размером с чемодан, в музейные экспонаты. Однако, что примечательно, книга «Данные и реальность» так же актуальна для области управления данными сегодня, как и в 1978 году. «Данные и реальность» изящно сочетает дисциплины психологии и философии с управлением данными, создавая вневременные выводы о том, как мы воспринимаем и управляем информацией. Хотя базы данных и связанные с ними технологии значительно продвинулись с 1978 года, процесс выявления бизнес-требований и наше мышление об информации остаются неизменными. Эта книга предоставит ценные знания независимо от того, являетесь ли вы экспертом по обработке данных 1970-х годов или современным бизнес-аналитиком, специалистом по моделированию данных, администратором баз данных или архитектором данных. Третье издание книги «Данные и реальность» существенно отличается от первого и второго изданий. Ведущий специалист в области моделирования данных Стив Хоуберман обновил многие из оригинальных примеров и ссылок, а также добавил свои комментарии по всей книге, включая ключевые моменты в конце каждой главы. Важные выводы в этой книге богаты идеями, но представлены в разговорном стиле. Вот лишь некоторые из вопросов, рассматриваемых в этой книге: Заменила ли «бизнес-аналитика» «искусственный интеллект»? Почему географический ландшафт карты аналогичен информационному ландшафту модели данных? Какое место занимают прямое и обратное проектирование в нашем мыслительном процессе? Почему мы все становимся «археологами данных»? Что вызывает коммуникационную пропасть между бизнес-специалистом и специалистом по информационным технологиям, и как логическая модель данных может преодолеть этот разрыв? Почему мы инвестируем в аппаратное и программное обеспечение для решения бизнес-задач, прежде чем определить, в чем заключаются эти бизнес-задачи? В чем разница между единством, сходством и категориями? Почему контекст играет роль в каждом проектном решении? Почему более важные атрибуты становятся сущностями или отношениями? Почему символы говорят громче слов? В чем разница между специалистом по моделированию данных, философом и художником? Почему мечта 1975 года о отображении всех атрибутов на карте остается мечтой сегодня? Какое влияние язык оказывает на наше восприятие реальности? Можно ли различить именование и описание? Из предисловия Грэма Симсиона: Пока такие фундаментальные вопросы остаются нераскрытыми и без ответа, книга «Данные и реальность», с ее ясным и убедительным разъяснением этих вопросов, должна оставаться в печати. Я читал эту книгу, будучи администратором баз данных в 1980 году, как исследователь в 2002 году, и совсем недавно, когда работал над рукописью для настоящего издания. Каждый раз я находил в ней что-то новое, и каждый раз считал ее самой важной книгой по моделированию данных, которую я когда-либо читал. Она всегда была в моем списке рекомендованной литературы. В частности, первая глава должна быть обязательной к прочтению для всех, кто занимается моделированием данных. При публикации этого нового издания Стив Хоуберман не только обеспечил сохранение в печати одной из ключевых книг в каноне моделирования данных, но и добавил свои собственные комментарии и актуальные примеры, которые, вероятно, будут полезны тем, кто относительно недавно начал заниматься моделированием данных. Не занимайтесь моделированием данных, пока не прочтете эту книгу.