El kit de herramientas ETL para almacenes de datos: Técnicas prácticas para extraer, limpiar, conformar y entregar datos

Opiniones de los lectores

Las reseñas indican que «The Data Warehouse ETL Toolkit» es un recurso completo y valioso para comprender y aplicar los procesos ETL en el almacenamiento de datos. Los lectores aprecian las ideas prácticas, la orientación detallada sobre las mejores prácticas y el énfasis en la calidad de los datos y la gestión de proyectos. Sin embargo, algunas críticas se centran en la antigüedad del libro, con sugerencias de contenido obsoleto y sequedad en la redacción. Además, se señalan problemas específicos con el estado del libro cuando se compró y dificultades con la versión Kindle.

⬤ Cobertura exhaustiva de los procesos ETL
⬤ directrices prácticas y mejores prácticas
⬤ énfasis en la calidad de los datos
⬤ útil para profesionales de todos los niveles
⬤ buenos consejos para la gestión de proyectos
⬤ presentación bien organizada y clara.

⬤ El contenido puede estar anticuado
⬤ el estilo de redacción se considera árido y complejo en ocasiones
⬤ problemas con las versiones física y Kindle, en particular con las páginas que faltan y los diagramas mal formateados
⬤ puede ser demasiado simplista para profesionales experimentados.

(basado en 63 opiniones de lectores)

Título original:

The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data

Contenido del libro:

⬤ Escrito por Ralph Kimball, la principal autoridad mundial en almacenamiento de datos, cuyos libros anteriores han vendido más de 150.000 ejemplares.

⬤ Ofrece soluciones reales para la parte del almacenamiento de datos que requiere más tiempo y trabajo: la preparación de datos o el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

⬤ Describe las mejores prácticas para extraer datos de fuentes dispersas, eliminar los datos redundantes e imprecisos, transformar los datos restantes en estructuras de datos con el formato correcto y, a continuación, cargar el producto final en el almacén de datos.

⬤ Ofrece técnicas de ETL probadas que ahorran tiempo, orientación completa sobre la creación de estructuras dimensionales y consejos cruciales para garantizar la calidad de los datos.