![[Ulasan] Data Pipelines Pocket Reference (James Densmore) Ringkasan.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2570980/c1a-085k3-qdxd42z3ad7-e7w3dy.jpg)
Show Notes
Data Pipelines Pocket Reference (James Densmore)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492087831?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Pipelines+Pocket+Reference+James+Densmore+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492087831/
#Ingestdata #Pemrosesanbatchdanstreaming #Buildversusbuy #Transformasidankualitasdata #Pengujiansertaperingatanpipeline #DataPipelinesPocketReference
Data Pipelines Pocket Reference: Moving and Processing Data for Analytics adalah panduan ringkas karya James Densmore, yang diterbitkan dalam format referensi teknis oleh O’Reilly. Buku nonfiksi ini membahas cara data berpindah dari berbagai sistem sumber, diproses, lalu disiapkan agar dapat dipakai untuk analitik dan pelaporan. Fokusnya bukan pada satu produk atau bahasa pemrograman tertentu, melainkan pada prinsip keputusan yang muncul saat membangun pipeline di lingkungan data modern, termasuk infrastruktur cloud. Densmore menjelaskan bahwa nilai bisnis tidak muncul hanya karena organisasi menyimpan banyak data. Nilai baru terbentuk ketika data tersebut dapat dikumpulkan, diberi konteks, diubah ke bentuk yang berguna, dan tersedia secara andal bagi pengguna berikutnya. Karena itu, pembahasan mencakup pilihan antara pemrosesan batch dan streaming, pendekatan build versus buy, serta kebutuhan pengujian, pemeliharaan, dan peringatan operasional. Dengan cakupan yang padat, buku ini ditujukan terutama bagi data engineer, juga bagi pemimpin teknis yang perlu memahami dasar kerja infrastruktur analitik.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492087831?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Pipelines+Pocket+Reference+James+Densmore+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Pipelines-Pocket-Reference-James-Densmore.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492087831/
#Ingestdata #Pemrosesanbatchdanstreaming #Buildversusbuy #Transformasidankualitasdata #Pengujiansertaperingatanpipeline #DataPipelinesPocketReference
Data Pipelines Pocket Reference: Moving and Processing Data for Analytics adalah panduan ringkas karya James Densmore, yang diterbitkan dalam format referensi teknis oleh O’Reilly. Buku nonfiksi ini membahas cara data berpindah dari berbagai sistem sumber, diproses, lalu disiapkan agar dapat dipakai untuk analitik dan pelaporan. Fokusnya bukan pada satu produk atau bahasa pemrograman tertentu, melainkan pada prinsip keputusan yang muncul saat membangun pipeline di lingkungan data modern, termasuk infrastruktur cloud. Densmore menjelaskan bahwa nilai bisnis tidak muncul hanya karena organisasi menyimpan banyak data. Nilai baru terbentuk ketika data tersebut dapat dikumpulkan, diberi konteks, diubah ke bentuk yang berguna, dan tersedia secara andal bagi pengguna berikutnya. Karena itu, pembahasan mencakup pilihan antara pemrosesan batch dan streaming, pendekatan build versus buy, serta kebutuhan pengujian, pemeliharaan, dan peringatan operasional. Dengan cakupan yang padat, buku ini ditujukan terutama bagi data engineer, juga bagi pemimpin teknis yang perlu memahami dasar kerja infrastruktur analitik.
