Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
DS31_Fundamentos del tratamiento de datos - Coggle Diagram
DS31_Fundamentos del tratamiento de datos
Presentación
1.1 Objetivos
1.2 Introducción a la gestión de datos
DAMA
Roles
Jefe, Arquitecto, Ingeniero, Científico
Relación tareas-roles
Tipos y fuentes de datos
2.1 Tipos
Operacionales, tendencias de mercado, inf. demogrfc cliente
estructurados, semi, cuasi, desestructurados
2.2 Evolución: exponencial
2.3 Bg Dt
2.4 Hadoop: f
ramework open source
2.5 Spark:
idem
2.6 Fuentes datos: Internas, Externas
DQ
3.1 Introducción
3.2 Errores más comunes
3.3 Visión corporativa
Q
end-to-end
3.4 Etapas
Firewall
Audit
Cleasing
Matching
MDM: Gestión datos maestros
4.1 Introducción
4.2 Características
4.3 Marco trabajo
4.4 Gestión y gobierno
DG: Gobierno de datos
5.1 Introducción
5.2 Contexto
5.3 Objetivos
5.4 Marco
5.5 Roles y responsabilidades
5.6 DG: BgDt
Marco
Roles
Ejemplo:
Waterline data
MM: Gestión metadatos
6.1 Importancia
6.2 Tipos: heterogeneidad
6.3 Evolución de tradicional a DataWareHouse
6.4 Análisis de impacto: cómo afecta un cambio
6.5 Linaje de datos: traza
Herramientas de gestión
7.1 Gartner: cuadrante mágico
7.2 Comparativa: Informatica - IBM - Oracle - Talent
Integración de datos
8.1 Arquitectura BgDt
8.2 Proceso
8.3 Entornos
Data warehouse
Data Lake
ETL versus ELT
8.4 Modelo arquitectura Bg Dt
8.5 Migración NoSQL
8.6 Lambda versus Kappa
Aprovisionamiento de datos
9.1 Importancia
9.2 BD tradicionales
9.3 Redes sociales:
crawling
/ APIs
9.4 Open Data
9.5 Otras fuentes
9.6 NoSQL