Revisión de todo el ETL

¿Cómo se aborda la solución de las dimensiones en un ETL?

En el desarrollo de un proyecto ETL (Extract, Transform, Load), las dimensiones juegan un papel fundamental. En esta solución, se emplean técnicas avanzadas para el manejo eficiente de las dimensiones mediante ejecución paralela y el uso de transformaciones específicas buscando evitar conflictos en el uso de variables.

• Ejecución en paralelo: Se utiliza un dummy para permitir que todas las transformaciones se ejecuten en paralelo. Sin embargo, para evitar solapamientos y asegurar que las variables no se transmitan incorrectamente, se introduce un intervalo de espera de cinco segundos entre las ejecuciones.

• Transformación de clientes: Se presentan dos aproximaciones: una crea un CSV a partir de la transformación de datos y luego lo carga; la otra, para registros pequeños, los carga directamente a la base de datos.

• Cargas directas: Para dimensiones con menor volumen de datos, como productos, territorios y vendedores, se emplea una carga directa a la base de datos.

¿Cómo se gestiona la carga de datos en la tabla de hechos?

El manejo de la tabla de hechos (FAC) es un proceso crítico en la arquitectura de datos. Aunque se parece al procedimiento utilizado para cargar clientes, existen matices importantes que lo distinguen.

• Carga única: Al ser una sola carga, no se requiere un dummy ni un wait, ya que todas las acciones se concentran en una sola tabla.

• Generación de IDs: Se calcula el máximo ID para asegurar la creación de IDs consecutivos en los nuevos registros.

• Exportación de CSV: Similar a la carga de clientes, se exporta un CSV, que posteriormente se carga mediante un comando copy, optimizando así el rendimiento.

¿Qué resultados se esperan después de cargar los datos?

Después de completar la carga de datos, es crucial validar los resultados en la base de datos para asegurar que los registros sean precisos y reflejen la lógica de negocio establecida.

• Listas de registros: Se puede verificar la precisión de los datos mediante la consulta de las tablas de dimensión, como la de vendedores o clientes, y confirmar que los IDs y otros campos se han asignado correctamente.

• Comportamiento de dimensiones lentamente cambiantes: Las dimensiones tipo 2, como los vendedores, muestran comportamiento esperado al cierre de vigencia de un registro y la apertura de otro al actualizarse.

• Integración con sistemas gráficos: Una vez validado, el modelo de datos completo puede integrarse en sistemas de visualización como Power BI o Tableau para la generación de reportes y dashboards que aporten valor al negocio.

Tu capacidad para implementar y optimizar cargas de datos puede marcar la diferencia en la entrega de información precisa y útil para la toma de decisiones en tu organización. Sigue adelante experimentando y compartiendo tus soluciones innovadoras en esta área. ¡El mundo de los datos te espera con un sinfín de posibilidades!