Un Data Warehouse es un sistema utilizado para reportes y análisis de datos. Integra datos de múltiples fuentes, organiza y almacena grandes volúmenes de datos históricos.
Un Data Mart es una versión más pequeña y enfocada de un Data Warehouse. Está diseñado para un área específica del negocio o una línea de producto.
Un Data Warehouse almacena datos integrados y consolidados de toda la organización, mientras que un Data Mart se enfoca en un área o departamento específico.
La modelización en un Data Warehouse se refiere al diseño de la estructura de datos para facilitar el almacenamiento y análisis eficiente de datos. Incluye modelos como el estrella y el copo de nieve.
El modelo estrella es un esquema de base de datos en el que una tabla de hechos está centralizada y conectada a múltiples tablas de dimensiones. Es usado para simplificar consultas y análisis.
El modelo copo de nieve es una variante del modelo estrella donde las tablas de dimensiones están normalizadas, lo que reduce la redundancia y mejora la integridad de los datos.
CREATE TABLE sales_fact (
sales_id INT PRIMARY KEY,
sales_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2)
);
CREATE TABLE product_dimension (
product_id INT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(100)
);
-- Insertar datos y crear vistas para análisis
CREATE TABLE sales_fact (
sales_id INT PRIMARY KEY,
sales_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2),
product_id INT,
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product_dimension(product_id)
);
CREATE TABLE product_dimension (
product_id INT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(100)
);
-- Crear índices y vistas para consultas complejas
import pandas as pd
import sqlalchemy
# Conectar a la base de datos
engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
# Extraer datos
data = pd.read_sql('SELECT * FROM source_table', engine)
# Transformar datos
data['new_column'] = data['existing_column'] * 10
# Cargar datos transformados
data.to_sql('target_table', engine, if_exists='replace')
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "password");
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM source_table");
// Procesar y transformar datos
while (rs.next()) {
// Transformar datos
}
// Cargar datos transformados
stmt.executeUpdate("INSERT INTO target_table (columns) VALUES (values)");
rs.close();
stmt.close();
conn.close();
La integración de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes en un Data Warehouse para que los usuarios puedan obtener una vista unificada y coherente.
Implementando procesos de limpieza, validación y transformación de datos durante el proceso ETL para asegurar que los datos sean precisos y consistentes.
Una tabla de hechos contiene datos cuantitativos de interés, como ventas o ingresos. Suele estar relacionada con varias tablas de dimensiones.
Una tabla de dimensiones proporciona contexto a los datos de una tabla de hechos, como información sobre productos, fechas o clientes.
Un esquema de estrella se diseña creando una tabla de hechos central y conectándola a varias tablas de dimensiones a través de claves foráneas.
La normalización es el proceso de organizar los datos en una base de datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos.
La desnormalización es el proceso de combinar tablas para mejorar el rendimiento de las consultas, a costa de una mayor redundancia de datos.
El modelado de datos se implementa creando diagramas de entidad-relación (ER) que muestran las relaciones entre las tablas de hechos y dimensiones.
Un cubo OLAP (Online Analytical Processing) es una estructura multidimensional que permite consultas rápidas y análisis de datos desde diferentes perspectivas.
La consolidación de datos se realiza combinando datos de múltiples fuentes en una única estructura, como un Data Warehouse, para análisis y reporte.
Las dimensiones lentas cambiantes (SCD) son dimensiones que cambian con el tiempo y requieren técnicas especiales para manejar esos cambios en el Data Warehouse.
ETL significa Extract, Transform, Load. Es un proceso crucial para la integración de datos, transformando datos de múltiples fuentes y cargándolos en el Data Warehouse.
El versionado de datos se maneja mediante técnicas como el uso de timestamp y versionado de registros para rastrear cambios en los datos.
Una vista materializada es una vista que almacena los resultados de una consulta, mejorando el rendimiento de las consultas complejas al evitar cálculos repetidos.
La optimización se realiza mediante el uso de índices, particionamiento de tablas y vistas materializadas para mejorar el rendimiento de las consultas.
OLAP (Online Analytical Processing) permite el análisis multidimensional y el acceso rápido a datos consolidados desde diferentes perspectivas.
La integración de datos en tiempo real se realiza mediante el uso de herramientas de ETL en tiempo real y tecnologías como Kafka para el flujo continuo de datos.
Un "data lake" es un repositorio de datos en su formato crudo. Se diferencia de un Data Warehouse, que organiza y estructura los datos para el análisis.
Los datos históricos se manejan mediante el uso de técnicas de versionado y almacenamiento de registros antiguos para mantener la integridad y el historial de datos.
La escalabilidad se asegura mediante la implementación de soluciones como particionamiento de datos, sharding y el uso de hardware o servicios de nube escalables.