<p>Giải thích về stack phân tích hiện đại và tổng hợp cách bắt đầu nhỏ rồi mở rộng dần<br />
#1 Thu thập, tích hợp và lưu trữ dữ liệu<br />
#2 Xử lý dữ liệu: chuyển đổi và mô hình hóa<br />
#3 Trình bày và sử dụng dữ liệu <br />
Tổng hợp các công cụ trả phí/mã nguồn mở đáng để khuyến nghị cho từng giai đoạn<br />
<br />
Những điểm mà các tác giả (các nhà phát triển của Holistics, một nền tảng dữ liệu full-stack) ưa chuộng là<br />
- ELT thay vì ETL <br />
- Cloud Data Warehouse hơn là On-Premise: khuyến nghị BigQuery <br />
- Khi thiết lập công cụ phân tích, Data Modeling là bắt buộc<br />
- Công cụ phân tích dựa trên SQL sẽ đánh bại các công cụ không dựa trên SQL<br />
- Analytics workflow/operation quan trọng hơn việc chỉ tập trung vào trực quan hóa <br />
<br />
Chapter 1: Tổng quan cấp cao về một thiết lập phân tích<br />
Chapter 2: Tập trung hóa dữ liệu<br />
Chapter 3: Mô hình hóa dữ liệu cho phân tích<br />
Chapter 4: Sử dụng dữ liệu<br />
Chapter 5: Kết luận</p>
2 bình luận