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