Создание хранилищ данных — это сложная тема, которая включает в себя различные технологии и методологии. Ниже представлен список ресурсов, которые могут помочь в изучении Data Warehousing (DWH):
### Книги:
1. "The Data Warehouse Toolkit" by Ralph Kimball and Margy Ross — этот классический ресурс описывает методологию звездных схем, которая широко используется в проектировании хранилищ данных.
2. "Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies" by Matteo Golfarelli & Stefano Rizzi — охватывает современные принципы проектирования DWH и методологии.
3. "Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0" by Dan Linstedt and Michael Olschimke — рассказывает о методологии Data Vault для создания хранилищ данных.
4. "Star Schema The Complete Reference" by Christopher Adamson — детальное руководство по моделированию звездных схем.
5. "Agile Data Warehouse Design" by Lawrence Corr and Jim Stagnitto — книга о ловких методах проектирования хранилищ данных.
### Онлайн курсы:
1. Coursera — предлагает ряд курсов по DWH от различных университетов.
2. Udemy — имеет множество курсов по разным аспектам данных, в том числе и по созданию хранилищ данных.
3. LinkedIn Learning (ранее Lynda.com) — предлагает видеокурсы по многим ИТ-темам, включая DWH.
4. DataCamp — предоставляет курсы по специальным инструментам и технологиям для аналитики данных.
5. edX — платформа для онлайн-образования, которая также имеет курсы по DWH.
### Онлайн ресурсы и документация:
- **Официальные документации по продуктам**, например, от Microsoft для SQL Server, от Oracle, Amazon для Redshift и других.
- **Форумы и сообщества**, такие как Stack Overflow, Reddit (r/dataengineering, r/BusinessIntelligence), и специализированные сообщества на Slack и Discord где профессионалы делятся опытом и знаниями.
### Специализированные сайты и блоги:
- **SQLServerCentral** — ресурс для разработчиков SQL Server с статьями и форумами.
- **Kimball Group** — предлагает множество ресурсов, включая статьи и whitepapers о методах Kimball для DWH.
- **DataVaultAlliance** — источник информации об использовании Data Vault в проектировании DWH.
### Практика и реальные проекты:
Кроме изучения теоретического материала, опыт работы над реальными проектами является ключевым для понимания предметной области. Вы можете использовать открытые данные (Open Data) для практики построения хранилища данных или участвовать в стажировках и проектах.
Помните, что за рамками теории и основных концепций необходимо изучать специфические инструменты и платформы, такие как ETL инструменты (Informatica, Talend, SSIS), системы баз данных (Oracle, SQL Server, Exadata), технологии облачных хранилищ (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) и инструменты для бизнес