The Data Analyst Kit

🚀 El Kit para Analistas de Datos más pedido estas Navidades.

Incluye Diccionario de Arquitecturas de Datos. Feliz 2024!!

Descargar completo (95 págs.):

✅ 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲

Business Intelligence es un término general que incluye las aplicaciones, la infraestructura y las herramientas, así como las mejores prácticas que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 W𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲

Se trata de una base de datos relacional que integra datos de múltiples fuentes dentro de una empresa

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗠𝗮𝗿𝘁

Es un almacén de datos orientado a un área específica, como por ejemplo, Ventas, Recursos Humanos u otros sectores en una organización

✅ 𝗜𝗻𝗺𝗼𝗻 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹

Define un Data Warehouse (DW) como "una colección de datos orientada a un tema, integrada, variable en el tiempo y no volátil, para apoyar el proceso de toma de decisiones de la dirección"

✅ 𝗞𝗶𝗺𝗯𝗮𝗹𝗹 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹

Sigue un enfoque de abajo hacia arriba para almacenamiento de datos (DW) diseño de arquitectura en el que los mercados de datos se forman primero en función de los requisitos comerciales

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗩𝗮𝘂𝗹𝘁

Es un método de modelado de bases de datos diseñado para proporcionar un almacenamiento histórico a largo plazo de los datos procedentes de múltiples sistemas operativos

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲

Suele ser un almacén único de datos que incluye copias en bruto de los datos del sistema de origen, datos de sensores, datos sociales, etc., y datos transformados

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗠𝗲𝘀𝗵

Es un paradigma arquitectónico que desbloquea los datos analíticos a escala; desbloquea rápidamente el acceso a un número cada vez mayor de conjuntos de datos distribuidos

✅ 𝗟𝗮𝗸𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲

Es una arquitectura nueva y abierta que combina los mejores elementos de los Data Lakes y Data Warehouses

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗙𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰

Es una capa de arquitectura que conecta los datos y los procesos analíticos. Data Fabric es un marco, una estructura o un tejido, y este símil se utiliza para entender cómo se entrelazan los datos

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗚𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲

Es el proceso de organizar, asegurar, gestionar y presentar los datos utilizando métodos y tecnologías que garanticen que siguen siendo correctos, coherentes y accesibles para los usuarios verificado

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗛𝘂𝗯

Tiene un enfoque más físico que los conceptos vistos anteriormente. Aquí el objetivo es poder integrar todos esos datos en un mismo punto

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗶𝗰/𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗗𝗿𝗶𝘃𝗲𝗻

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀

✅ 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲

✅ 𝗗𝗮𝗿𝗸 𝗗𝗮𝘁𝗮

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗠𝗮𝘀𝗵𝘂𝗽

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝘀

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

✅ 𝗦𝗲𝗹𝗳 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗶𝗰𝗲 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗶𝗹𝗼𝘀

✅ 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗛𝗲𝗮𝗹𝘁𝗵