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Revisi贸n de todo el ETL

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How do you approach the solution of dimensions in an ETL?

In the development of an ETL (Extract, Transform, Load) project, dimensions play a fundamental role. In this solution, advanced techniques are used for the efficient handling of dimensions through parallel execution and the use of specific transformations in order to avoid conflicts in the use of variables.

  • Parallel execution: A dummy is used to allow all transformations to be executed in parallel. However, to avoid overlaps and to ensure that variables are not transmitted incorrectly, a five-second waiting interval is introduced between executions.

  • Client transformation: Two approaches are presented: one creates a CSV from the data transformation and then loads it; the other, for small records, loads them directly to the database.

  • Direct uploads: For smaller data dimensions, such as products, territories and vendors, a direct upload to the database is used.

How is the loading of data into the fact table managed?

The handling of the fact table (FAC) is a critical process in the data architecture. Although it resembles the procedure used to load clients, there are important nuances that distinguish it.

  • Single load: Being a single load, neither a dummy nor a wait is required, since all actions are concentrated in a single table.

  • ID generation: The maximum ID is calculated to ensure the creation of consecutive IDs in the new records.

  • CSV export: Similar to client loading, a CSV is exported, which is then loaded using a copy command, thus optimizing performance.

What results are expected after loading the data?

After completing the data load, it is crucial to validate the results in the database to ensure that the records are accurate and reflect the established business logic.

  • Record lists: You can verify the accuracy of the data by querying the dimension tables, such as vendor or customer, and confirm that the IDs and other fields have been mapped correctly.

  • Slowly changing dimension behavior: Type 2 dimensions, such as salespeople, show expected behavior at the expiration of one record and the opening of another when updated.

  • Integration with graphical systems: Once validated, the complete data model can be integrated into visualization systems such as Power BI or Tableau for the generation of reports and dashboards that add value to the business.

Your ability to implement and optimize data loads can make all the difference in delivering accurate and useful information for decision making in your organization. Keep experimenting and sharing your innovative solutions in this area - the world of data awaits you with endless possibilities!

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MIN 6:12, Columna id_fecha ni se fijo que todos los id son -1

Para realizar una revisi贸n exhaustiva de tu proceso ETL en Pentaho, es importante considerar las siguientes 谩reas clave: ### **1. Validaci贸n de Par谩metros y Variables** * **Revisi贸n:** * Confirma que las variables usadas (`${CONSECUTIVO}`, `${TABLA}`, etc.) est茅n definidas y que se pasen correctamente al Job o a las transformaciones. * Usa el paso de "Set Variables" en el Job si es necesario definir variables globales. * **Prueba:** * Ejecuta un paso de prueba para asegurarte de que las variables se est谩n resolviendo correctamente. ### **2. Extracci贸n de Datos** * **Revisi贸n:** * Verifica las consultas SQL para garantizar que: * Tengan la sintaxis correcta. * Devuelvan los resultados esperados. * Se adapten al tipo de base de datos (PostgreSQL, Redshift, etc.). * Revisa conexiones en "Database Connections": * Direcci贸n del servidor. * Credenciales. * Puerto y esquema correcto. * **Prueba:** * Ejecuta cada consulta en un cliente de base de datos externo antes de incluirla en el ETL. ### **3. Transformaciones** * **Revisi贸n:** * Analiza cada transformaci贸n (`.ktr`) incluida en el Job: * Los pasos tienen configuraciones v谩lidas y conexiones entre ellos. * Se manejan excepciones o datos inv谩lidos adecuadamente. * Las salidas son coherentes con los requisitos del proceso. * **Prueba:** * Ejecuta cada transformaci贸n por separado y valida sus salidas antes de integrarlas al Job. ### **4. Limpieza y Enriquecimiento de Datos** * **Revisi贸n:** * Aseg煤rate de que los pasos de transformaci贸n manejen: * Nulls y valores faltantes (IfNull, Replace Value, etc.). * Tipos de datos correctos para las operaciones posteriores. * Enriquecimiento basado en reglas de negocio. * **Prueba:** * Revisa ejemplos de datos antes y despu茅s de los pasos cr铆ticos (usa "Preview Rows"). ### **5. Carga en Destino** * **Revisi贸n:** * Valida que las tablas de destino: * Existan y sean accesibles. * Coincidan con la estructura esperada por el ETL. * Sean gestionadas correctamente (truncar, insertar, actualizar). * Revisa configuraciones de pasos como "Table Output" o "Insert/Update". * **Prueba:** * Ejecuta cargas de prueba con datos controlados. ### **6. Manejo de Errores** * **Revisi贸n:** * Configura logs y pasos de salida de errores: * Define "Error Handling" en pasos clave. * Registra errores en un archivo o tabla. * Usa condiciones en los hops para manejar errores y redirigir el flujo del Job. * **Prueba:** * Simula errores para comprobar que el Job se comporta adecuadamente. ### **7. Rendimiento** * **Revisi贸n:** * Eval煤a tiempos de ejecuci贸n. * Optimiza pasos pesados (filtros, transformaciones complejas, etc.). * Configura paralelizaci贸n si es necesario. * **Prueba:** * Ejecuta el ETL en condiciones de producci贸n y monitorea tiempos y uso de recursos. ### **8. Documentaci贸n** * **Revisi贸n:** * A帽ade descripciones claras en cada paso del Job y transformaciones. * Documenta dependencias, rutas de archivos y credenciales. ### **9. Pruebas End-to-End** * **Revisi贸n:** * Ejecuta el Job completo con datos reales (o simulados) y verifica: * La integridad de los datos en cada paso. * Que los datos cargados en el destino cumplan con las expectativas. * Compara los resultados con un conjunto de datos esperado. ### **10. Plan de Mantenimiento** * **Revisi贸n:** * Dise帽a estrategias para: * Gestionar cambios en las estructuras de datos de origen o destino. * Monitorear errores en ejecuci贸n. * Escalar el proceso ETL si crece el volumen de datos.
No son necesarias las relaciones? Como hago para consumir la fact y las dimensiones en una herramienta de bi.