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Metodologías de Data Warehouse

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Arquitecturas Lambda y Kappa para enfoque de procesamiento en tiempo real o streaming y procesamiento batch. https://stratahive.com/modern-data-architecture-lambda-kappa-big-data-architectures/

Procesos ELT (Extracción, Carga y Transformación) de Oracle Data Integrator (ODI)

Seria interesante agregar la metodología CRISP.
Las **metodologías de desarrollo de Data Warehouses** proporcionan un enfoque estructurado para diseñar, implementar y mantener almacenes de datos de manera eficiente. Estas metodologías se centran en la recopilación, transformación y almacenamiento de datos, optimizando el rendimiento y facilitando la toma de decisiones estratégicas. ### **Principales Metodologías de Data Warehouse** ### 1. **Metodología Kimball (Enfoque Dimensional)** Desarrollada por Ralph Kimball, este enfoque se centra en la **creación de Data Marts** que luego se integran para formar un Data Warehouse. Es un enfoque **"bottom-up"** (de abajo hacia arriba). #### **Características**: * Se enfoca en satisfacer necesidades específicas de análisis por áreas de negocio. * Utiliza modelos dimensionales: **esquema estrella** o **esquema copo de nieve**. * Diseñado para consultas y análisis rápidos. * Datos altamente optimizados para reportes y análisis (agregaciones y cálculos). * Requiere conocer los procesos de negocio al detalle. #### **Ventajas**: * Flexible y orientado a resultados inmediatos. * Fácil de entender para los usuarios finales debido a su estructura multidimensional. #### **Ejemplo**: Un *Data Mart* para el análisis de ventas que luego se integra con otros *Data Marts* (como inventarios y marketing) para crear un Data Warehouse completo. ### 2. **Metodología Inmon (Enfoque Corporativo)** Definida por Bill Inmon, este enfoque crea un **Data Warehouse centralizado y normalizado**, desde el cual se derivan los *Data Marts*. Es un enfoque **"top-down"** (de arriba hacia abajo). #### **Características**: * Construcción de un Data Warehouse integrado y corporativo. * Estructura altamente normalizada para garantizar la consistencia y eliminar redundancias. * Datos cargados a partir de múltiples fuentes en un formato estándar. * Se enfoca en la flexibilidad para futuras expansiones. #### **Ventajas**: * Permite un almacenamiento eficiente y con datos consistentes. * Ideal para grandes organizaciones con requerimientos a largo plazo. #### **Ejemplo**: Un Data Warehouse corporativo que consolida todas las áreas del negocio (finanzas, ventas, operaciones), con *Data Marts* secundarios para satisfacer necesidades específicas. ### 3. **Enfoque Mixto o Híbrido** Este enfoque combina lo mejor de las metodologías Kimball e Inmon. * Utiliza un Data Warehouse centralizado (Inmon) para garantizar la consistencia global. * Permite la creación de *Data Marts* departamentales y dimensionales (Kimball) para consultas rápidas. #### **Ventajas**: * Ofrece flexibilidad y velocidad sin comprometer la integridad de los datos. * Es adecuado para organizaciones que necesitan resultados inmediatos pero planean expandirse. ### 4. **Iterativa y Ágil** Este enfoque adapta los principios de desarrollo ágil al diseño de Data Warehouses. Consiste en construir prototipos rápidos y funcionales que se mejoran continuamente. #### **Características**: * Prioriza entregas rápidas y la adaptación a cambios. * Los usuarios están involucrados durante todo el proceso. * Se enfoca en pequeños incrementos funcionales. #### **Ventajas**: * Mayor alineación con las necesidades del negocio. * Reduce riesgos al entregar resultados rápidamente. #### **Ejemplo**: Desarrollo de un sistema de reportes básicos para el departamento de ventas, mejorándolo gradualmente con nuevos indicadores y fuentes de datos. ### **Pasos Comunes en una Metodología de Data Warehouse** 1. **Recolección de Requisitos**: * Identificar las necesidades de información de los usuarios finales y las fuentes de datos. 2. **Diseño Conceptual**: * Definir las dimensiones y métricas clave. * Elegir entre un modelo dimensional o normalizado según la metodología. 3. **Diseño Lógico**: * Crear esquemas (estrella, copo de nieve o tabular) y definir relaciones entre tablas. 4. **Diseño Físico**: * Seleccionar tecnologías, optimizar consultas y definir almacenamiento. 5. **Implementación**: * Cargar datos utilizando procesos ETL. * Asegurar la calidad y la validación de datos. 6. **Pruebas y Mantenimiento**: * Evaluar rendimiento y precisión. * Adaptar a nuevas necesidades y cambios en los datos. ### **Comparación de Metodologías** Aspecto**KimballInmonHíbridoIterativa/ÁgilEnfoque**Bottom-upTop-downMixtoIterativo**Estructura**DimensionalNormalizadaCombinadaSegún necesidades**Velocidad**Más rápidaMás lentaIntermediaMuy rápida**Escalabilidad**LimitadaAltaAltaAlta**Complejidad inicial**BajaAltaIntermediaBaja Estas metodologías permiten seleccionar el enfoque que mejor se adapte a las necesidades y recursos de cada organización.