Deja de pagar el impuesto etl snarfed.org monero

Déjame adivinar: eso no encendió tu imaginación. Incluso en ingeniería de software y ciencia de datos, no es exactamente un término familiar. Tampoco son los términos más modernos la plataforma de datos o ingeniería de datos. Si sabe cuáles son, lo más probable es que no tenga opiniones sólidas sobre las noticias de monero 2017. Sabe que están ahí afuera, la gente las tiene y eso puede ser el final.

Sea cual sea su producto, es de esperar que sea una competencia fundamental para su empresa. Es un diferenciador clave. Para muchos de nosotros, la ciencia y el análisis de la predicción de monero de datos de 2020 también son diferenciadores clave. ETL, sin embargo, no lo es. Se ve básicamente igual en todas partes, y hace básicamente lo mismo. Todos estos son indicadores que generalmente apuntan a comprar o reutilizar dónde comprar monero con tarjeta de crédito, no construir desde cero. Hacer este tipo de cosas por sí solo no moverá la aguja.

Lamentablemente, es extremadamente difícil colocar un ETL existente en la base de datos promedio. Utilizará un almacén de datos existente y, a veces, incluso herramientas que ayudan con ETL, pero rara vez un ETL existente. ¿Por qué? Depende completamente de su modelo de datos, aplicación y necesidades. La entrada es su esquema, la salida es otro esquema impulsado completamente por sus analistas y científicos de datos, y en el medio, un montón de código personalizado que aplica su lógica empresarial y une sus datos de manera personalizada.

Puede encontrar bibliotecas de código abierto y herramientas comerciales que son la mejor manera de ganar dinero en línea; la ayuda para leer y escribir los datos de manera eficiente, la E y la L en ETL. Incluso hay herramientas de mapeo de esquema GUI monero vs dollar que le permiten arrastrar y soltar columnas y tablas para hacer que la T, la transformación, sea más fácil. Sin embargo, no hay muchos y solo admiten las necesidades más simples y más pequeñas. Lo que es peor, transformar es el más intensivo en tiempo de los tres, y requiere más trabajo para mantener y actualizar con el tiempo a medida que su modelo de datos y sus necesidades evolucionan.

Alternativas modernas como ELT y schema-on-read, que mueven la transformación al almacén de datos, y la virtualización de datos, que eliminan el almacén de datos por completo, pueden ser convincentes pero no cambian el problema fundamentalmente cómo ganar dinero Online sin encuestas. Independientemente de dónde o cómo, eventualmente necesitará un modelo de datos para el análisis que sea diferente del que sirve a su aplicación. Puede construirlo de manera implícita o explícita, una vez dentro de su ETL / ELT o muchas veces dentro de consultas individuales, con ingenieros o analistas u otras personas por completo, pero aún tendrá que hacerlo.

Hemos sentido este dolor en el color como todos los demás. Evitamos la ETL tanto como pudimos, pero finalmente admitimos que el análisis de nuestros datos directamente dentro de nuestro esquema primario, a escala, se había vuelto inviable. Escribimos e implementamos nuestro gráfico de precios de monero, ETL, y luego otro, y luego otro. Lamentamos haber tenido que pagar este impuesto y lo aceptamos como un hecho de la vida. Da al señor lo que es del señor, al césar lo que es del césar.

Avance rápido a la semana pasada. Me estoy quejando de ETL a Will Stden, uno de nuestros increíbles científicos de datos. Después de los quejidos y gemidos habituales, se nos ocurre una idea. Tenemos una gran cantidad de consultas de análisis en herramientas como metabase, numeración de miles, muchas de ellas escritas de forma gratuita en SQL. Queremos un buen esquema OLAP, pero no nos sentimos muy convencidos acerca de las tablas exactas y no encontramos columnas de direcciones de monero wallet. Definitivamente no nos importa el código ETL en sí.

• Cuando nuestro modelo encuentra el mejor esquema OLAP, nuevamente usamos nuestra reescritura de consultas para generar una consulta SQL para crear cada una de sus tablas a partir de las tablas OLTP. Inicialmente, podríamos instalarlos como vistas en una lectura de cuánto dinero puede hacer una réplica minera de litecoin de nuestra base de datos primaria, para probar. Más adelante, una vez que estemos contentos con ellos, probablemente cambiaremos a un arnés ETL real para ejecutarlos regularmente y poblar un almacén de datos tradicional.

• a medida que nuestra aplicación, el esquema OLTP y las necesidades de análisis crezcan y evolucionen, tendremos que actualizar nuestra ETL. Para hacer esto, tendremos que actualizar y escribir nuevas consultas de BI en el esquema OLTP primario para volver a entrenar el modelo de ETL de billetera de intercambio de monero. Esas consultas también pueden incluir las consultas OLAP existentes. Luego, volveríamos a ejecutar el modelo, generaríamos un nuevo esquema OLAP y actualizaríamos todas las consultas de BI.

Esta idea es defectuosa en todo tipo de formas. Por ejemplo, la UX no es genial. Requiere que primero escriba muchas consultas de BI en su esquema OLTP primario, que ya hemos admitido que no es el adecuado. También agité con la mano algunos problemas no triviales. Algunas son cuestiones simples de programación, pero otras, como el uso de un modelo para generar un esquema de base de datos de reddit en línea relacional, son importantes desafíos de LD por sí mismos. Como nuestro intrépido jefe de ciencia de datos le gusta decir, es por eso que nos pagan los dólares de tamaño mediano. Más importante aún, ¡eso es lo que los hace divertidos!

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