Extract, transform, load (ETL)

Artículos sobre Extract, transform, load (ETL) (8)

• Azure Data Factory frente a Microsoft Fabric Pipelines: ¿cuál deberías aprender?
  2026-10-26 · Mirko Peters
  Compara Azure Data Factory y Microsoft Fabric Pipelines. Descubre qué herramienta de integración de datos elegir, las diferencias clave y las recomendaciones más recientes de Micro
• Introducción a Microsoft Fabric Data Factory: conceptos básicos explicados
  2026-08-13 · Mirko Peters
  En el panorama digital actual, tan acelerado, las organizaciones se ven inundadas de enormes cantidades de información procedente de múltiples fuentes dispares. Aprovechar con éxit
• Dataflows de Fabric explicados
  2026-02-11 · Mirko Peters
  Los dataflows de Fabric son la respuesta de Microsoft al reto de mover, limpiar y dar forma a los datos en los entornos analíticos actuales. En esencia, los dataflows te ofrecen un
• Fiabilidad de la analítica de datos en tiempo real: causas, riesgos y soluciones
  2025-11-25 · Mirko Peters
  Descubre por qué la analítica de datos en tiempo real pierde fiabilidad y cómo la arquitectura, el comportamiento de las actualizaciones, la calidad de los datos, la monitorización
• Azure Data Factory vs Microsoft Fabric Pipelines: Which Should You Learn?
  2026-10-26 · Mirko Peters
  Compare Azure Data Factory and Microsoft Fabric Pipelines. Learn which data integration tool to choose, key differences, and Microsoft's latest guidance.
• Getting Started with Microsoft Fabric Data Factory: Core Concepts Explained
  2026-08-13 · Mirko Peters
  In today's fast-paced digital landscape, organizations are flooded with vast amounts of information from multiple disparate sources. Successfully harnessing this da…
• Fabric Dataflows Explained
  2026-02-11 · Mirko Peters
  Fabric dataflows are Microsoft’s answer to the challenge of moving, cleaning, and shaping data across modern analytics environments. At their core, dataflows …
• Live Data Analytics Reliability: Causes, Risks and Fixes
  2025-11-25 · Mirko Peters
  Learn why live data analytics become unreliable and how architecture, refresh behavior, data quality, monitoring, and governance improve trust.