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Arquitectura BI (Parte VI): Introducción al Data Lake

Toda gran organización es consciente de la importancia de disponer de un adecuado almacenamiento de los datos generados, guardándolos y estructurándolos con determinadas lógicas y normas para tenerlos correctamente ordenados y disponibles. En entradas anteriores, hemos expuesto estas necesidades y las distintas fórmulas o soluciones para llevarlo a cabo en función de los objetivos que se busquen. Hoy en día, las nuevas tecnologías de captura y procesamiento de datos, acompañadas de las nuevas fuentes de información, tales como el “Social Data” o el “Internet of Things“, están generando unos volúmenes de datos que, en muchos casos, hacen inviables las soluciones tradicionales de almacenamiento. Es aquí donde términos como Data Lake empiezan a quitarle protagonismo a los Data Warehouses basados en modelos relacionales.
Integridad Referencial Oracle

Oracle Data Warehouse – Integridad Referencial

Existen numerosas opciones de motores relacionales en el mercado que nos permiten implementar data warehouse y datamarts, una de las más utilizadas (sobre todo por grandes empresas) es Oracle. Resulta por tanto de interés conocer las posibilidades que este proveedor ofrece a la hora de construir aplicaciones BI. En esta entrada, dedicada a la integridad referencial, damos inicio a una serie de publicaciones en las que repasaremos algunos tips y buenas prácticas en el modelado de bases de datos Oracle.

Transformaciones PowerCenter: Pasivas

Completamos con esta entrada la clasificación y descripción de las transformaciones PowerCenter iniciada en el capítulo introductorio y profundizada posteriormente con el análisis de las activas.

En esta ocasión se describe el funcionamiento de las principales transformaciones pasivas, algunos de sus casos de uso más frecuentes así como algunos consejos útiles a la hora de enfrentarnos al desarrollo de una ETL usando esta herramienta.