大数据管理 数据集成的技术、方法与最佳实践

本书分四部分，共22章：第一部分（第1～4章）集中论述在组织的数据管理计划中实现数据集成以及对移动中的数据进行高效管理的重要性和必要性，涉及数据集成的定义、重要性、类型及复杂性，还论述了数据集成的开发过程；第二部分（第5～10章）讨论大规模数据迁移时所涉及的数据集成技巧和技术——批处理或异步数据集成，用于数据转换以及将数据迁移到数据仓库，包括批处理数据集成简介，抽取、转换和装载数据，数据仓库、数据转换、数据归档，以及批处理数据集成架构和元数据；第三部分（第11～17章）讨论与实时或者同步数据集成相关的数据集成最佳实践，实时数据集成用于在相互交互的操作型应用和系统之间传输数据，涉及实时数据集成简介、数据集成模式、核心实时数据集成技术、数据集成建模、实时更新数据仓库，以及实时数据集成架构和元数据；第四部分（第18～22章）讨论与书籍集成相关的新兴技术，如：云计算、可视化、大规模并行处理以及数据虚拟化等。