7 ポイント 投稿者 xguru 2020-06-30 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
<p>モダンな分析スタックを説明し、小さく始めて拡張していく方法を整理<br /> #1 データ収集、統合および保存<br /> #2 データ処理 : 変換およびモデリング<br /> #3 データの可視化と活用 <br /> 各段階ごとにおすすめできる有料/オープンソースのツールを整理<br /> <br /> 著者たち(フルスタックデータプラットフォーム Holistics の開発者たち)が好むのは<br /> - ETL より ELT <br /> - On-Premise より Cloud Data Warehouse : BigQuery を推奨 <br /> - 分析ツールのセットアップ時には Data Modeling が必須<br /> - SQL ベースの分析ツールが non-SQL ベースのツールに勝つことになるだろう<br /> - 可視化に重点を置くことより Analytics workflow/operation が重要 <br /> <br /> Chapter 1: High-level Overview of an Analytics Setup<br /> Chapter 2: Centralizing Data<br /> Chapter 3: Data Modeling for Analytics<br /> Chapter 4: Using Data<br /> Chapter 5: Conclusion</p>

2件のコメント

 
inthelife 2020-06-30
<p>ダウンロード: https://cdn.holistics.io/guidebook/…;
 
xguru 2020-06-30
<p>ありがとうございます(笑)。私としてはニュースを投稿する立場上、元サイトへのリンクも付けようとして原文リンクを載せてはいるのですが、このようにコメントで付けていただけると他のユーザーの皆さんには良さそうですね ;)</p>