La hoja de ruta de los datos de autoservicio: Democratizar los datos y reducir el tiempo necesario para obtener información

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso valioso para los ingenieros de datos, en particular para aquellos que se preparan para las entrevistas FAANG y buscan estructurar sus estrategias de datos. Ofrece ideas prácticas y marcos que pueden mejorar la eficacia de los equipos de datos y aclarar los desafíos asociados con las canalizaciones de datos.

⬤ Instrumental para la preparación de entrevistas FAANG.
⬤ Proporciona un enfoque estructurado y métricas procesables para la creación de plataformas de datos.
⬤ Ayuda a salvar la brecha entre ingenieros de datos y científicos de datos.
⬤ Contiene enlaces útiles para profundizar.
⬤ Ofrece un marco conceptual sólido para organizar estrategias de datos.

⬤ Carece de indicadores de rendimiento detallados para medir el éxito.
⬤ Las herramientas de código abierto mencionadas no están enlazadas, por lo que los lectores deben hacer sus propias conexiones.
⬤ Algunas ideas pueden considerarse históricas en lugar de ofrecer soluciones prácticas a los retos actuales.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

The Self-Service Data Roadmap: Democratize Data and Reduce Time to Insight

Contenido del libro:

Hoy en día, la información basada en datos es una ventaja competitiva clave para cualquier sector, pero obtener información a partir de datos sin procesar puede llevar días o semanas. La mayoría de las organizaciones no pueden ampliar los equipos de ciencia de datos lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de las crecientes cantidades de datos que hay que transformar. ¿Cuál es la solución? El autoservicio de datos.

Con este libro práctico, los ingenieros de datos, los científicos de datos y los jefes de equipo aprenderán a crear una plataforma de ciencia de datos de autoservicio que ayude a cualquier persona de su organización a extraer información de los datos. Sandeep Uttamchandani proporciona un cuadro de mando para rastrear y abordar los cuellos de botella que ralentizan la obtención de información a través del descubrimiento, la transformación, el procesamiento y la producción de datos. Este libro tiende un puente entre los científicos de datos atascados por las realidades de la ingeniería y los ingenieros de datos que no tienen claro cómo hacer que funcione el autoservicio.

⬤ Construir un portal de autoservicio para apoyar el descubrimiento de datos, la calidad, el linaje y la gobernanza.

⬤ Seleccionar el mejor enfoque para cada capacidad de autoservicio utilizando tecnologías de nube de código abierto.

⬤ Adaptar el autoservicio a las personas, los procesos y la madurez tecnológica de su plataforma de datos.

⬤ Implementar las capacidades para democratizar los datos y reducir el tiempo de conocimiento.

⬤ Amplíe su portal de autoservicio para dar soporte a un gran número de usuarios dentro de su organización.