Guía completa de investigación y tendencias futuras del proceso ETL
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La toma de decisiones oportuna y precisa proporciona una ventaja competitiva para cada organización que necesita almacenar y acceder rápidamente al gran volumen de datos transaccionales cotidianos. En el entorno de Data Warehouse (DW), Extract, Transform, and Loading (ETL) desempeña un papel clave como tecnología que refina e integra un gran flujo de datos operativos y externos heterogéneos de cualquier organización. El valor de los datos de la organización aumenta considerablemente cuando la migración de contenidos desde diversas fuentes se realiza de forma significativa mediante el p...
La toma de decisiones oportuna y precisa proporciona una ventaja competitiva para cada organización que necesita almacenar y acceder rápidamente al gran volumen de datos transaccionales cotidianos. En el entorno de Data Warehouse (DW), Extract, Transform, and Loading (ETL) desempeña un papel clave como tecnología que refina e integra un gran flujo de datos operativos y externos heterogéneos de cualquier organización. El valor de los datos de la organización aumenta considerablemente cuando la migración de contenidos desde diversas fuentes se realiza de forma significativa mediante el proceso ETL.En los últimos años, el uso de ETL para la construcción y gestión de almacenes de datos ha ido ganando popularidad en diversas aplicaciones de la vida real, así como muchas aplicaciones de la industria requieren la integración en tiempo real y la presentación de informes sobre los datos adquiridos de fuentes de datos heterogéneas. ETL es un área de investigación importante para un entorno de Almacén de Datos bien establecido.
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