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Como elegir la mejor solución de Data Warehouse

Os traemos el radar de GigaOm actualizado para las principales tecnologías de Data Warehouse en este 2021. Solemos trabajar con buena parte de ellas, por lo que si tenéis cualquier duda o necesitáis apoyo, contadnos

Mas información que hemos publicado que te puede ser de utilidad para elegir la mejor alternativa DW/Data Lake en la actualidad:

Top real-time and best performance analytics tools (open source/free)
Uno de los grandes desafíos tecnológicos de todos a los que nos apasiona elBusiness Intelligence ha sido siempre poder cubrir tres objetivos que parecíanimposibles: 1) Manejar grandes volúmenes de datos para consultas analíticas (olap, modelosmultidimensionales) 2) Poder hacerlo en real-time o …
Como construir un Cloud Data Lake con Snowflake y Talend
Dos de nuestras herramientas favoritas, Snowflake y Talend, te permiten ahoracrear robustos y modernos Data Lakes en la nube. En la siguiente info, tecontamos. No dudes también en preguntarnos o conocer más sobre Talend ySnowflake en los artículos publicados en TodoBI. Puedes registrarte parades…
Comparacion Amazon vs Azure vs Google vs Snowflake
Muy interesante esta comparativa que ha realizado Qlik, comparando las mejoressoluciones Cloud de Data Warehouse. En TodoBI llevamos ya tiempo comentandosobre muchas de ellas. Las empresas han empezado a apostar por los Data Warehouse en la nube, de formaque les permite crear modernos Data Lakes…
Introducción a Microsoft Azure Synapse
Nuestros compañeros de Stratebi [https://www.stratebi.com/power-bi], que sonPartners Certificados de Microsoft, nos hacen una Introducción a una tecnologíaque, estamos seguros, está revolucionando el mundo del Business Intelligence,Data Warehouse y Data Lakes: Microsoft Synapse[https://azure.microsoft.com/es-es/services/synapse-analytics/…
Comparativa de las mejores soluciones de Data Warehouse
Cómo elegir una herramienta de Data WarehouseSeleccionar herramientas de Data Warehouse es de las tareas más importantespuesto que la complejidad y las variables de estas herramientas son enormes. Esto se debe en parte a que el campo de la analítica de datos está viendo unainversión explosiva, …
Once pasos para construir un Datawarehouse con exito
Cada vez más empresas empiezan a utilizar Datawarehouses para obtenerinformación útil sobre sus negocios y tomar decisiones adecuadas. Hasta hace poco, sólo las grandes compañías se podían permitir crear un DW ytener aplicaciones y analistas para extraer toda esa información. Sin embargo,el aba…
Snowflake, The Data Warehouse built for the Cloud
Hace unas semanas, tuvimos la suerte de acudir al evento de presentación enEspaña que realizó Snowflake [https://www.snowflake.com/] * Benoit Dageville: Uno de los fundadores * Thibaut Ceyrolle: Vicepresidente EMEA * Pedro Martins: Outsystems. Topics: * Presentan al equipo de ventas de España…
Diferencias entre Data Lake y Data Warehouse
Let’s briefly take a look at each one: * Data. A data warehouse only stores data that has been modeled/structured, while a data lake is no respecter of data. It stores it all—structured, semi-structured, and unstructured. [See my big data is not newgraphic. The data warehouse can only sto…
30 años del Data Warehouse
Justo ahora hace 30 años que Barry Devlin publicó el primer artículodescribiendo la arquitectura de un Data WarehouseDescargate [http://www.9sight.com/pdfs/EBIS_Devlin_&_Murphy_1988.pdf]elhistórico artículoOriginal publication: “An architecture for a business and information system”[http://domino.research.ibm.com/tchjr/journalindex.nsf/495f80c9d0f539778525681e00724804/c95461887f5a5cb285256bfa00685be4?OpenDocument…