Cuando queremos definir la Arquitectura tecnológica de un Data Lake, éste debe permitir la ingesta, integración, almacenamiento y explotación de cualquier tipo de fuentes de datos Apostamos por el uso de software libre, pero para el que exista un importante soporte de la comunidad de usuarios que facilite su uso

Business Intelligence Open Source * Diferencias y ventajas con las soluciones propietarias * Modernas Arquitecturas de Datos * Casos de uso * Arquitectura, despliegue e integración * Módulos y características * Principales ventajas y usos * Pentaho * Talend * Elastic * LinceBI * Apache Hop * Apache Airflow Mas info: Demos Business Intelligence - Big Data - StratebiAccede a nuestras Demos

1. Introducción Dagster [https://dagster.io/] es una plataforma para la orquestación de flujos de datos. Dagster permite la creación de ‘Jobs’ (o ‘Trabajos’) que orquestan el flujo de datos entre componentes lógicas llamadas ‘Ops’. El desarrollo de los ‘Jobs’ puede hacerse de manera local y desplegarse en cualquier sitio.