Giải thích về stack phân tích hiện đại và tổng hợp cách bắt đầu nhỏ rồi mở rộng dần
#1 Thu thập, tích hợp và lưu trữ dữ liệu
#2 Xử lý dữ liệu: chuyển đổi và mô hình hóa
#3 Trình bày và sử dụng dữ liệu
Tổng hợp các công cụ trả phí/mã nguồn mở đáng để khuyến nghị cho từng giai đoạn
Những điểm mà các tác giả (các nhà phát triển của Holistics, một nền tảng dữ liệu full-stack) ưa chuộng là
-
ELT thay vì ETL
-
Cloud Data Warehouse hơn là On-Premise: khuyến nghị BigQuery
-
Khi thiết lập công cụ phân tích, Data Modeling là bắt buộc
-
Công cụ phân tích dựa trên SQL sẽ đánh bại các công cụ không dựa trên SQL
-
Analytics workflow/operation quan trọng hơn việc chỉ tập trung vào trực quan hóa
Chapter 1: Tổng quan cấp cao về một thiết lập phân tích
Chapter 2: Tập trung hóa dữ liệu
Chapter 3: Mô hình hóa dữ liệu cho phân tích
Chapter 4: Sử dụng dữ liệu
Chapter 5: Kết luận
2 bình luận
Tải xuống: https://cdn.holistics.io/guidebook/the-analytics-stack-guidebook.pdf
Cảm ơn bạn haha. Ở góc độ người đăng tin, tôi cũng cố gắng đính kèm cả link trang gốc nên có đăng link bài gốc, nhưng nếu bạn để lại dưới dạng bình luận như thế này thì có vẻ sẽ hữu ích cho những người dùng khác ;)