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Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
"Extraer, transformar, cargar" (ETL) está en el centro de toda aplicación de datos, desde la inteligencia empresarial a la IA. Los recientes cambios en el panorama de los datos -incluida la aparición de las arquitecturas lakehouse y la creciente importancia de los datos a gran escala en tiempo real- implican que los profesionales de los datos de hoy deben enfocar la ETL de forma un poco diferente.
Esta guía técnica ofrece a los ingenieros de datos, directores de ingeniería y arquitectos una visión general del proceso ETL moderno, junto con los retos a los que probablemente te enfrentarás y las pautas estratégicas que te ayudarán a superarlos. Estarás equipado para tomar decisiones informadas al implantar ETL y elegir la pila tecnológica que te ayudará a tener éxito.
- Descubre cómo es la ETL en el nuevo mundo de los lagos de datos
- Aprende a tratar con datos en tiempo real
- Explora las herramientas ETL de bajo código
- Comprender la mejor forma de conseguir escala, rendimiento y observabilidad
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