Una aplicación de BI moderna se cocinará utilizando la receta de la siguiente manera:
- Una capa de lago de datos construida en una herramienta de Big Data para almacenar un gran volumen y cualquier tipo de datos de origen.
- Herramientas de extracción de datos Big Data que pueden extraer datos de herramientas tradicionales (como RDBMS) o nuevas fuentes como Social Media, etc.
- BIG Data ETL tools
- GRAN almacenamiento de datos (HDFS, bases de datos NoSQL, etc.)
- Herramientas ETL tradicionales, que pueden hacer algunas transformaciones pesadas.
- Herramientas de análisis (R, SAS, etc.)
- Herramientas de informes
- Herramientas de tablero
- Algunas herramientas más de gestión de datos
En mi humilde opinión, nadie va a “reemplazar” a nadie. Coexistirán porque no todas las herramientas están diseñadas para realizar todo tipo de tareas. Por ejemplo, Hadoop es ideal para tareas grandes pero una pesadilla para tareas pequeñas.
Entonces esta es la receta, la verdadera pregunta es quién es el cocinero. Porque eso haría una gran diferencia. Como no hay estándares establecidos en el mundo de BI, todo se reduce a la experiencia personal, los requisitos del cliente y el sentido común.
- ¿Por qué necesitamos un arquitecto en la sociedad?
- ¿Cuál es el principio básico para diseñar una biblioteca pública?
- ¿Qué se puede hacer para traer una mejor arquitectura a los suburbios de los Estados Unidos?
- ¿Cómo puedo aprender más sobre arquitectura?
- ¿Cuánto costaría construir una réplica de la casa de estudio de caso de las décadas de 1950 y 1960?
Todo lo mejor de todos modos …
