¿Es bueno aprender a almacenar datos?

Como Sourabh Jain dijo “aprender no es algo malo”,

Primero trate de entender qué es DWH.

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Que pasar al siguiente nivel.

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Buena suerte y buen comienzo 🙂

Sí, hay muchos beneficios de conocer los principios y tecnologías de almacenamiento de datos. La mayoría de los almacenes de datos se utilizan para fines de informes empresariales y, en esencia, al conocer el almacenamiento de datos, se puede comprender e implementar un sistema de gran valor para la empresa. El almacenamiento de datos es un concepto central para la toma de decisiones de negocios porque, en un sentido amplio, se trata de transformar, limpiar, recopilar, almacenar y organizar diversas fuentes de datos en un solo lugar llamado almacén de datos, que luego se convierte en ‘punto único de verdad’ para informes y análisis.

es esencial, si está en bases de datos y análisis, en el futuro o mira las grandes empresas en el presente, todos están implementando datawarehouses o avanzando hacia él, porque les ayuda a tener una mejor plataforma de informes. Entonces, en mi opinión, debe tener al menos sus conceptos básicos claros; es decir, qué es dataware house, por qué es necesario y cómo se implementa, estoy seguro de que lo sabrá trabajando en este campo

Aunque tiene más de 20 años, Data Warehousing es un concepto que llegó para quedarse.
Se refiere al refinamiento y la organización de los datos para que puedan utilizarse fácilmente para obtener información sobre las métricas clave de una empresa (Business Intelligence).
Siempre se usará de una forma u otra. Por supuesto, a medida que la tecnología cambie, también cambiará, pero los conceptos clave seguirán siendo esencialmente los mismos.

Big Data a menudo se ve como un competidor, pero en realidad es un animal diferente.
Big Data se refiere a los sistemas y técnicas de recopilación y almacenamiento de grandes cantidades de datos menos organizados.
Big Data se está volviendo increíblemente importante a medida que crece el campo de Predictive Analytics, ya que se adapta bien a la recopilación de grandes cantidades de variables predictoras.
También se puede usar para BI, pero BI requiere refinamiento y, por lo tanto, los principios de almacenamiento de datos entran en juego independientemente de la plataforma.

Del mismo modo, un Data Warehouse se puede utilizar para el análisis predictivo, pero con un número más restringido de predictores.