Guía para construir un stack de Analytics y BI en la nube [PDF, 187 p]

<p>Explica el stack de analítica moderno y organiza cómo empezar en pequeño e ir escalando<br /> #1 Recolección, integración y almacenamiento de datos<br /> #2 Procesamiento de datos: transformación y modelado<br /> #3 Visualización y uso de los datos <br /> En cada etapa, resume herramientas de pago y de código abierto que vale la pena recomendar<br /> <br /> Lo que prefieren los autores (desarrolladores de Holistics, una plataforma de datos full stack) es:<br /> - ELT sobre ETL <br /> - Cloud Data Warehouse en lugar de On-Premise: recomiendan BigQuery <br /> - El Data Modeling es indispensable al configurar herramientas de analítica<br /> - Las herramientas de analítica basadas en SQL terminarán superando a las herramientas no basadas en SQL<br /> - Más importante que enfocarse en la visualización es el workflow/operation de analytics <br /> <br /> Chapter 1: High-level Overview of an Analytics Setup<br /> Chapter 2: Centralizing Data<br /> Chapter 3: Data Modeling for Analytics<br /> Chapter 4: Using Data<br /> Chapter 5: Conclusion</p>

[inthelife]

<p>Descarga: https://cdn.holistics.io/guidebook/…;

[xguru]

<p>Gracias jaja. Como yo soy quien publica las noticias, también trato de poner el enlace al sitio original, así que sí termino subiendo el enlace de la fuente, pero si lo ponen así en un comentario creo que les puede venir bien a otros usuarios ;)</p>