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  • ¿Qué es Snowflake?

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    Dicho rápido Snowflake es un data warehouse analítico en la nube (SaaS) que permite elegir con qué proveedor de servicios trabajar por debajo. La diferencia es que no está basado en las soluciones comunes de Big Data, como podría ser hadoop, sino que han generado su propio motor SQL específicamente pensando en la nube.

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  • Cocinando datos en Bigquery para PowerBI: primeros pasos.

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    ¿Quieres que a tu cliente se le haga la boca agua cuando consuma los datos? En este post de dos partes veremos cómo preparar bien los ingredientes (Datos) y cómo emplatarlos de manera distintiva (visualización). En primer lugar, vamos a limpiar y preparar los datos mediante el uso de BigQuery y otras herramientas.

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  • Conexión entre BigQuery y Power BI: el emplatado de datos.

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    Muchas veces, sobre todo si tenemos un perfil más técnico, nos olvidamos de la importancia que tiene que el producto se venda bien. Pero, ¿cómo hacer que nuestros datos queden más vistosos mediante el uso de gráficas diferenciativas?

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  • Cross-domain tests with Google Optimize

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    Small article on how to increase the possibilities of Google Optimize and use it for cross domain tests

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  • Flujo ágil de datos entre entornos con Snowflake.

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    eguro que, en múltiples ocasiones, os habéis visto ante la problemática de no disponer de datos actualizados en los entornos no productivos, ocasionando retrasos en la realización de pruebas para nuevos desarrollos o teniendo que completar las mismas en entornos productivos por no poder replicar los datos de producción de forma ágil. Y es probable que os enfrentéis al inconveniente de disponer de un espacio de almacenamiento más reducido en los entornos no productivos, lo que da lugar a tener…

    eguro que, en múltiples ocasiones, os habéis visto ante la problemática de no disponer de datos actualizados en los entornos no productivos, ocasionando retrasos en la realización de pruebas para nuevos desarrollos o teniendo que completar las mismas en entornos productivos por no poder replicar los datos de producción de forma ágil. Y es probable que os enfrentéis al inconveniente de disponer de un espacio de almacenamiento más reducido en los entornos no productivos, lo que da lugar a tener muestras de datos en vez de conjuntos completos. Si es así, seguid leyendo.

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  • Snowflake y Python.

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    Snowflake proporciona una serie de conectores para poder desarrollar y facilitar un poco las labores de automatización. Ahora mismo existen conectores para python, spark y kafka así como drivers para nodejs, go, .NET, JDBC y ODBC. En este caso, y como hemos comentado, vamos a hacer uso del conector de python, ya que es uno de los lenguajes más utilizados en análisis y tratamiento de datos junto con sus librerías.

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