Introducci贸n a BI y Data Warehouse
驴Qu茅 es BI y Data Warehousing?
Niveles de anal铆tica y jerarqu铆a del conocimiento
Conceptos de BI: Data Warehouse, Data Mart, Dimensiones y Hechos
Base de datos OLTP vs. OLAP
Metodolog铆as de Data Warehouse
Quiz: Introducci贸n a BI y Data Warehouse
Modelos dimensionales
Data Warehouse, Data Lake y Data Lakehouse: 驴Cu谩l utilizar?
Tipos de esquemas dimensionales
Dimensiones lentamente cambiantes
Dimensi贸n tipo 1
Dimensi贸n tipo 2
Dimensi贸n tipo 3
Tabla de hechos (fact)
Configuraci贸n de herramientas para Data Warehouse y ETL
Modelado dimensional: identificaci贸n de dimensiones y m茅tricas
Modelado dimensional: dise帽o de modelo
Quiz: Modelos dimensionales
ETL para inserci贸n en Data Warehouse
Documento de mapeo
Creaci贸n del modelo f铆sico
Extracci贸n: querys en SQL
Extracci贸n en Pentaho
Transformaci贸n: dimensi贸n de cliente
Carga: dimensi贸n de cliente
Soluciones ETL de las tablas de dimensiones y hechos
Par谩metros en ETL
Orquestar ETL en Pentaho: job
Revisi贸n de todo el ETL
Quiz: ETL para inserci贸n en Data Warehouse
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En el 谩mbito del manejo de la informaci贸n, la construcci贸n de una tabla de hechos es crucial para el an谩lisis de datos, ya que nos permite almacenar y gestionar m茅tricas esenciales del negocio. La correcta manipulaci贸n y transformaci贸n de estos datos es vital para garantizar la precisi贸n y utilidad del data warehouse. En este art铆culo, guiaremos tu comprensi贸n sobre c贸mo extraer y transformar datos para la carga en una tabla de hechos, bas谩ndonos en el uso de herramientas como Pentaho y Redshift.
Preparaci贸n de la consulta: Inicia obteniendo los datos necesarios de la base de datos transaccional con una consulta SQL. Estos incluyen detalles de la factura, fecha de generaci贸n, c贸digos de clientes, productos, vendedores y territorios, adem谩s de las m茅tricas de cantidad, valor vendido y descuento.
SELECT factura, detalleFactura, fechaGeneracion,
territorioCodigo, clienteCodigo, vendedorCodigo,
productoCodigo, cantidad,
(cantidad * unidadVendida) AS valorVendido,
(cantidad * descuento) AS valorDescuento
FROM ventas;
Configuraci贸n del flujo de datos en Pentaho: Una vez que tengas tu script funcional, c谩rgalo en Pentaho para comenzar con el flujo de mecanizaci贸n. Este paso replicar谩 procesos similares a los utilizados en dimensiones.
En las tablas de hechos debemos reemplazar identificadores operativos por IDs de dimensiones correspondientes. A continuaci贸n, se detallan los pasos para esta tarea:
Cruzando con vendedores: Usa un paso de database lookup
para validar el c贸digo del vendedor, asegur谩ndote de que la fecha de la venta coincida con la vigencia del registro.
Cruzando con fechas: Realiza un lookup
donde la fecha de la venta debe coincidir con la fecha de la dimensi贸n temporal.
Cruzando con territorios, clientes y productos: Aplica el mismo principio, validando siempre contra el c贸digo y obteniendo el ID correspondiente de cada dimensi贸n.
Durante los cruces, puede ocurrir que algunos registros no correspondan o sean nulos. Es esencial establecer un mecanismo que asigne un valor por defecto, como -1
, a estos casos, se帽alando inconsistencias que requieren atenci贸n.
Es fundamental recordar que en una tabla de hechos solo deben incluirse los IDs de identificadores y no campos operativos o adicionales, salvo que estos sean necesarios para consultas espec铆ficas. Adem谩s, es importante revisar la correcta asignaci贸n y actualizaci贸n de cada ID en la ETL para asegurar la integridad en el warehouse.
Al dominar estos pasos elementales, podr谩s optimizar la construcci贸n de tablas de hechos con claridad y eficiencia, permitiendo an谩lisis m谩s precisos y acciones basadas en datos confiables. 隆An铆mate a seguir profundizando en tus conocimientos y aplicaciones pr谩cticas!
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