Carga: dimensión de cliente

¿Cómo llevar datos transformados a un Data Warehouse?

Transformar datos es un paso crucial, pero almacenarlos adecuadamente en un Data Warehouse lo es aún más, ya que permite que sean utilizados para análisis, reportes y toma de decisiones. A continuación, aprenderemos a cargar nuestros datos transformados en un sistema de Data Warehouse utilizando Redshift y Pentaho, herramientas que facilitan la gestión y optimización de datos.

¿Qué registros se insertan o actualizan?

Primero, es vital determinar qué registros dentro de nuestro flujo de transformación deben ser insertados como nuevos y cuáles actualizados. Esto se hace mediante un filtrado basado en un indicador de acción, donde:

• Insertar: Indicador -1
• Actualizar: Cualquier valor diferente a -1

Para los registros a insertar, se creará un archivo CSV que se almacenará en un bucket de Amazon S3. Los registros que requieren actualización podrán procesarse directamente debido a su volumen reducido.

¿Cómo se realiza un update?

Configurar un proceso de actualización es esencial para mantener la integridad de los datos. Se realiza una búsqueda por ID del cliente para actualizar campos específicos como nombres, apellidos y números de contacto, sin afectar el ID y la fecha de carga original del cliente. Estos son algunos pasos clave:

• Selección de conexión y tabla: Utiliza Redshift y selecciona la tabla destino.
• Actualización de campos: Cambia los campos pertinentes sin alteraciones indeseadas.
• Mapeo de campos: Asegura que el flujo de datos coincide con la estructura de la tabla en la base de datos.

¿Cómo exportar datos a un bucket de S3?

Para los registros nuevos, la exportación a CSV es efectuada de tal manera que el archivo se guarda en S3. Se configura el delimitador correcto y se valida la ruta del bucket personal. Se aseguran que las columnas se ajustan al formato esperado.

S3://bucket_personal/AdventureWorks/DimClientes.csv

Aquí se prestan especial atención a los formatos de datos, como las fechas, asegurando un esquema consistente para un posterior proceso de carga.

¿Cómo cargamos archivos a Redshift desde S3?

El método COPY es clave para acceder y transferir datos desde S3 a Redshift. Configuración implica:

• Definición de la tabla destino: AdventureWorks.DIMClientes
• Ruta del archivo origen: Coincidiendo con el bucket establecido.
• Formatos y permisos: Asegúrate de asignar las claves de acceso pertinentes.

COPY AdventureWorks.DIMClientes
FROM 'S3://bucket_personal/AdventureWorks/DimClientes.csv'

Desafíos adicionales

Después de establecer la carga de datos, se proponen desafíos para reforzar el aprendizaje mediante la aplicación en otras tablas como productos, vendedores, territorio y fechas, cada una con características propias que requieren soluciones adaptadas.

Mantén tu ejecución conforme a las mejores prácticas de archivo y transformación, optimizando tanto la integridad de los datos como el desempeño de las consultas. Este entendimiento te permitirá afrontar cualquier particularidad en escenarios de datos complejos.

¡El siguiente paso es consolidar tu flujo de trabajo integrando transformaciones y orquestaciones, garantizando así una gestión eficiente de los datos en tu Data Warehouse! Sigue aprendiendo y potenciando tus habilidades en el manejo de datos.