Publicación de Daniel Escuder Vieco

¿Abrumado por el Big Data? 🤔 ¡Domina el modelado dimensional! 🚀 El desafío: gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos para obtener insights accionables. La oportunidad: mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Solución: Modelado dimensional para Big Data. Cinco patrones clave: 1. Esquema Estrella: Simple y eficiente para datos relativamente pequeños. 2. Esquema Snowflake: Normalización para reducir redundancia. 3. Esquema Galaxy: Ideal para múltiples procesos de negocio. 4. Data Vault: Robusto para datos heterogéneos y cambiantes. 5. Data Lake: Almacenamiento flexible para datos en bruto. Beneficios: 1. Reducción de errores humanos en análisis: 20% menos errores, mensual, meta: 5% anual. 2. Ahorro de horas de trabajo en ETL: 15 horas/semana, semanal, meta: 20% reducción anual. 3. Disminución de costos de almacenamiento: 10% reducción, trimestral, meta: 15% anual. 4. Mejora en la velocidad de consulta: 30% más rápido, mensual, meta: 50% anual. 5. Mayor precisión en los informes: 95% precisión, mensual, meta: 98% anual. Herramientas: 1. Apache Spark 2. AWS Glue 3. Databricks KPIs: 1. Precisión de los informes: % de informes con errores, mensual, meta: <2%. 2. Tiempo de procesamiento de consultas: segundos, diario, meta: <5 segundos. 3. Volumen de datos procesados: GB, diario, meta: >1TB. OKRs: 1. Objetivo: Mejorar la eficiencia del análisis de datos. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento de consultas en un 50% en 1 año. 2. Objetivo: Aumentar la precisión de los informes. Resultado: Alcanzar una precisión del 98% en los informes en 1 año. 3. Objetivo: Escalar la capacidad de procesamiento de datos. Resultado: Procesar >1TB de datos diariamente en 6 meses. #BigData #ModeladoDimensional #DataWarehousing #BusinessIntelligence #AnaliticaDeDatos Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

¡Integración de datos sin dolor de cabeza! 🤯 Construyendo un Data Lakehouse para múltiples dominios. ¿El desafío? Integrar datos de diferentes áreas (clientes, productos, finanzas...) con modelos, formatos y requisitos distintos. La solución: un Data Lakehouse. 🚀 ¿Qué resuelve? Unifica datos dispersos, mejorando la toma de decisiones y reduciendo costos. 5 puntos clave: Mayor eficiencia, mejor calidad de datos, análisis más precisos, reducción de silos de información, escalabilidad. Descripción de la solución: Un Data Lakehouse combina lo mejor de un Data Lake (flexibilidad) y un Data Warehouse (estructura).  5 puntos clave: Almacenamiento flexible (estructurado y no estructurado), procesamiento eficiente, alta escalabilidad, gobierno de datos robusto, análisis en tiempo real y batch. ¿Qué es? Una arquitectura de datos híbrida que optimiza el almacenamiento y el procesamiento de datos de múltiples fuentes. ¿Cómo funciona? Ingestión de datos, limpieza, transformación, almacenamiento optimizado y acceso a través de herramientas analíticas. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores humanos en la integración manual de datos. 2. Ahorro de horas de trabajo gracias a la automatización de procesos. 3. Reducción de costos al optimizar el almacenamiento y procesamiento. 4. Mayor velocidad en la obtención de insights gracias a la eficiencia. 5. Mejor toma de decisiones basada en datos más completos y precisos. 5 Herramientas/Tecnologías: 1. Apache Spark 2. Databricks 3. AWS Glue/Azure Data Factory 4. Cloud Storage (AWS S3, Azure Blob Storage, GCP Cloud Storage) 5. Herramientas de orquestación (Airflow) 5 KPIs para el éxito: 1. Reducción del tiempo de integración de datos. 2. Mejora en la calidad de los datos. 3. Aumento en la velocidad de análisis. 4. Reducción de costos de almacenamiento y procesamiento. 5. Incremento en la satisfacción del usuario. 5 OKRs para el éxito: 1. Reducir el tiempo de integración de datos en un 50% en Q4. 2. Mejorar la calidad de los datos en un 20% en Q3. 3. Aumentar la velocidad de análisis en un 30% en Q2. 4. Reducir los costos de almacenamiento en un 15% en Q1. 5. Lograr una puntuación de satisfacción del usuario de 4.5/5 en Q4. #DataLakehouse #DataIntegration #BigData #DataAnalytics #BusinessIntelligence Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

¿Ahogándote en datos, pero sin insights? 🌊 Un Data Lake bien implementado es la solución. Muchas empresas luchan por extraer valor de sus datos. ¡Descubre cómo maximizar el ROI de tu iniciativa! 🚀 Solución: Optimizando tu Data Lake para el éxito. 5 Claves para un Data Lake efectivo: 1. Arquitectura robusta y escalable. 2. Gobernanza de datos sólida. 3. Integración con herramientas de análisis. 4. Automatización de procesos. 5. Monitoreo continuo del rendimiento. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores humanos: 20% menos errores en informes (Mensual, Meta: 10% anual). 2. Ahorro de tiempo: 15 horas/semana en tareas manuales (Semanal, Meta: 20 horas/semana). 3. Reducción de costos: 10% menos en infraestructura (Trimestral, Meta: 15% anual). 4. Mejora en la toma de decisiones: 15% más decisiones basadas en datos (Mensual, Meta: 25% anual). 5. Mayor agilidad empresarial: 20% más rapidez en la respuesta a cambios del mercado (Trimestral, Meta: 30% anual). Herramientas para el éxito: 1. Databricks. 2. AWS Glue. 3. Apache Hadoop. KPIs para medir el éxito: 1. Tasa de Completitud de Datos: (Datos Completos/Datos Totales)100. Unidad: %, Frecuencia: Mensual, Meta: 95%. 2. Tiempo de Procesamiento de Datos: Tiempo total de procesamiento. Unidad: Minutos, Frecuencia: Semanal, Meta: Reducción del 20%. 3. Costo por Terabyte Procesado: Costo total/Terabytes procesados. Unidad: $/TB, Frecuencia: Mensual, Meta: Reducción del 15%. OKRs para el éxito: 1. Objetivo: Mejorar la calidad de los datos. Resultado: Aumentar la tasa de completitud de datos al 95% en 3 meses. 2. Objetivo: Aumentar la eficiencia del procesamiento de datos. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento en un 20% en 2 meses. 3. Objetivo: Optimizar los costos de la infraestructura de datos. Resultado: Reducir el costo por terabyte procesado en un 15% en 6 meses. #DataLake #BigData #AnaliticaDeDatos #ROI #Eficiencia Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

Articulo donde se habla del valor de la metadata y buenas practicas para hacer más accesible el dato desde un punto de vista técnico y de negocio. Las categorías de metadato definidas son las siguientes: - Technical: Origen, estructura y formato del dato - Business: Como se utiliza el dato para crear valor de negocio y quién es responsable de él. - Operational: Workloads donde se utiliza el dato - Social: Quiénes usan los datos y cómo los utilizan (ayuda a medir su valor real) https://lnkd.in/dc45FcWQ

🚀 Optimiza tu Data Warehouse con Star Schema: ¡Más velocidad, menos costos! ¿Tu Data Warehouse está lento y costoso? Un Star Schema mal optimizado puede generar cuellos de botella y errores. ¡Descubre cómo escalar y mejorar su rendimiento! Solución: Optimiza tu Star Schema con estas 5 claves: 1. Llaves Sustitutas: Identificadores únicos que aceleran consultas y simplifican la gestión de datos. 2. Particionado de la Tabla de Hechos: Divide la tabla en partes más pequeñas para un procesamiento más rápido y eficiente. 3. Tablas Agregadas: Pre-calcula valores para respuestas instantáneas a consultas frecuentes. 4. Índices Bitmap: Optimiza la búsqueda en columnas con pocos valores únicos. 5. Optimización de Consultas SQL: Escribe consultas eficientes para extraer datos de forma rápida. Beneficios Clave: 1. Reducción de Errores: 📉 -20% errores en consultas (Medición mensual, Meta: -30%) 2. Ahorro de Tiempo: ⏱️ -15 horas/semana en procesamiento (Medición semanal, Meta: -20%) 3. Reducción de Costos: 💰 -10% en infraestructura (Medición trimestral, Meta: -15%) 4. Mayor Eficiencia: 🚀 +15% en velocidad de consultas (Medición diaria, Meta: +20%) 5. Escalabilidad Mejorada: ⬆️ +25% capacidad de datos (Medición semestral, Meta: +30%) Herramientas: 1. SQL Server 2. AWS Redshift 3. Apache Spark KPIs: 1. Tiempo de Consulta: (Tiempo total de consulta / Número de consultas) en segundos. (Medición diaria, Meta: <2 segundos) 2. Costo de Consulta: (Costo total de la infraestructura / Número de consultas) en dólares. (Medición mensual, Meta: <$0.5) 3. Tasa de Error de Consulta: (Número de consultas con errores / Número total de consultas) en porcentaje. (Medición diaria, Meta: <1%) OKRs: 1. Objetivo: Mejorar el rendimiento del Data Warehouse. Resultado: Reducir el tiempo promedio de consulta en un 20%. 2. Objetivo: Optimizar la escalabilidad del Data Warehouse. Resultado: Aumentar la capacidad de datos en un 30%. 3. Objetivo: Reducir los costos de infraestructura. Resultado: Disminuir el costo mensual de la infraestructura en un 15%. #DataWarehouse #StarSchema #Optimización #BigData #BusinessIntelligence Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

🚀 ¡Acelera tus ETLs! Adiós a los procesos lentos de Data Warehousing. ¿Cansado de ETLs que ralentizan tu análisis de datos? Resolveremos ese desafío. La oportunidad: ¡mayor eficiencia, ahorro de costos y decisiones más rápidas! ¿Qué resuelve? Optimiza tus flujos de trabajo ETL para un procesamiento de datos más veloz y eficiente. 5 puntos clave: 1. Reduce el tiempo de procesamiento. 2. Minimiza errores. 3. Mejora la calidad de los datos. 4. Aumenta la productividad. 5. Facilita la toma de decisiones. Solución: Optimización de ETLs ¿Qué es? Un conjunto de estrategias para mejorar la velocidad y eficiencia de tus procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga). ¿Cómo funciona? Implementando mejoras en las fuentes de datos, la lógica de transformación y la escalabilidad de los recursos. 5 puntos clave: 1. Optimización de consultas SQL. 2. Paralelización de procesos. 3. Uso de herramientas ETL en la nube. 4. Implementación de técnicas de indexación y particionamiento. 5. Automatización de tareas. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores humanos hasta un 70%. 2. Ahorro de hasta 50% en horas de trabajo. 3. Disminución de costos de infraestructura hasta un 40%. 4. Mayor agilidad en la toma de decisiones. 5. Mejora de la calidad de los datos. 5 Herramientas/Tecnologías: 1. AWS Glue. 2. Azure Data Factory. 3. Informatica PowerCenter. 4. Matillion. 5. Apache Spark. 5 KPIs para el éxito: 1. Tiempo de procesamiento ETL. 2. Número de errores. 3. Volumen de datos procesados. 4. Costo por procesamiento. 5. Satisfacción del usuario. 5 OKRs para el éxito: 1. Reducir el tiempo de procesamiento ETL en un 50% en Q3. 2. Disminuir el número de errores en un 80% en Q4. 3. Procesar un 20% más de datos en Q2. 4. Reducir el costo de procesamiento ETL en un 30% en Q1. 5. Alcanzar una puntuación de satisfacción del usuario de 4.5/5 en Q4. #ETL #DataWarehousing #DataAnalytics #BigData #OptimizaciónDeProcesos #CloudComputing Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

🚀 Acelera tu ETL: ¡Dile adiós a los cuellos de botella de datos! ¿Tu pipeline ETL está lento? Esto impacta directamente en la toma de decisiones y la eficiencia operativa. ¡No te preocupes! Optimizar tu proceso ETL es posible. Solución: Optimiza tu pipeline ETL para un procesamiento de datos más rápido y eficiente. 5 Claves para la Optimización: 1. Optimiza consultas SQL: Índice y estructura eficientes. 2. Flujo de datos ágil: Minimiza etapas, procesamiento paralelo. 3. Mantenimiento regular: Limpieza de datos y actualizaciones. 4. Monitorización continua: Identifica cuellos de botella en tiempo real. 5. Automatización: Reduce errores humanos y optimiza tiempos. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores: 20% menos errores, medido semanalmente, meta: 0%. 2. Ahorro de tiempo: 30% menos tiempo de procesamiento, medido diariamente, meta: 50%. 3. Reducción de costos: 15% menos costos operativos, medido mensualmente, meta: 25%. 4. Mayor eficiencia: 40% aumento en la velocidad de procesamiento, medido diariamente, meta: 60%. 5. Mejor toma de decisiones: Datos más precisos y actualizados, medido semanalmente, meta: 100% precisión. Herramientas: 1. Apache Airflow 2. AWS Glue 3. dbt KPIs: 1. Tiempo de procesamiento ETL (segundos), medido diariamente, meta: <60 segundos. 2. Tasa de éxito de carga de datos (%), medido diariamente, meta: >99%. 3. Volumen de datos procesados (GB), medido mensualmente, meta: >100 GB. OKRs: 1. Objetivo: Mejorar la eficiencia del pipeline ETL. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento en un 50% en Q4. 2. Objetivo: Aumentar la confiabilidad del pipeline ETL. Resultado: Lograr una tasa de éxito de carga de datos del 99.9% en Q4. 3. Objetivo: Escalar el procesamiento de datos. Resultado: Procesar 200 GB de datos mensualmente en Q4. #ETL #DataEngineering #BigData #DataPipeline #Optimización Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

Las “cinco V” son la clave para entender el big data: Volumen: La cantidad de datos que se producen hoy en día es asombrosa. Velocidad: Los datos se generan y transmiten en tiempo real. Variedad: Los datos pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados y vienen en diversas formas. Veracidad: Los datos se recogen de múltiples fuentes y puede ser difícil determinar su precisión, por lo que cuando se trabaja con big data hay que asumir que no todo es perfecto. Valor (la característica más importante): Los datos no harán nada por su negocio a menos que sean relevantes.

Un Lakehouse es una arquitectura de datos que combina elementos de un data warehouse (almacén de datos) y un data lake (lago de datos). Su objetivo es aprovechar lo mejor de ambos mundos: la estructura y el rendimiento de los almacenes de datos con la flexibilidad y la escalabilidad de los lagos de datos. Características principales de un Lakehouse: 1. Almacenamiento de datos estructurados y no estructurados: Un Lakehouse puede manejar datos tabulares como un data warehouse, así como datos no estructurados como videos, imágenes, archivos de texto, etc. 2. Motor de consulta unificado: Permite ejecutar consultas SQL tanto sobre datos estructurados como no estructurados. 3. Optimización de rendimiento: Utiliza técnicas como el almacenamiento en caché, la optimización de consultas y el almacenamiento columnar para mejorar el rendimiento de las consultas. 4. Escalabilidad: Al igual que un data lake, puede escalar horizontalmente para manejar grandes volúmenes de datos. 5. Mantenimiento de transacciones y consistencia: Implementa características ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), permitiendo transacciones seguras y consistencia de los datos. 6. Compatibilidad con herramientas de análisis y machine learning: Facilita la integración con herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático, permitiendo una fácil explotación de los datos almacenados. En resumen, un Lakehouse busca proporcionar una plataforma única y coherente para el almacenamiento y análisis de datos, reduciendo la necesidad de mover los datos entre diferentes sistemas y simplificando la arquitectura de datos.

🚀 Domina tus ETLs: ¡Adiós a las discrepancias de datos! ¿Cansado de inconsistencias en tus pipelines ETL? La precisión de tus datos es crucial para análisis confiables. ¡Aquí te mostramos cómo! Solución: Implementa estas estrategias para asegurar la exactitud y consistencia de tus ETLs: 1️⃣ Validación de datos: Verifica la información en cada etapa del proceso. 2️⃣ Control de versiones: Rastrea cambios en tus scripts para facilitar rollbacks. 3️⃣ Monitoreo de calidad: Utiliza herramientas automatizadas para detectar anomalías. 4️⃣ Documentación exhaustiva: Describe claramente cada paso del proceso ETL. 5️⃣ Pruebas unitarias: Realiza pruebas exhaustivas en cada componente del pipeline. Beneficios Clave: 1️⃣ Reducción de errores: 90% menos errores en 3 meses (Medición mensual, Meta: 95%) 2️⃣ Ahorro de tiempo: 5 horas semanales (Medición semanal, Meta: 10 horas) 3️⃣ Reducción de costos: 15% menos en costos de corrección (Medición trimestral, Meta: 20%) 4️⃣ Mayor eficiencia: Incremento del 20% en la velocidad de procesamiento (Medición mensual, Meta: 30%) 5️⃣ Análisis más precisos: Mejora del 10% en la confiabilidad de los análisis (Medición trimestral, Meta: 15%) Herramientas: 1️⃣ Apache Airflow 2️⃣ dbt 3️⃣ Great Expectations KPIs: 1️⃣ Tasa de errores: (# errores / # registros procesados) 100. (%, Mensual, Meta: <1%) 2️⃣ Tiempo de procesamiento: Tiempo total de ejecución del pipeline. (Minutos, Diario, Meta: <30 min) 3️⃣ Completitud de datos: (# registros procesados / # registros esperados) 100. (%, Semanal, Meta: >99%) OKRs: 1️⃣ Objetivo: Mejorar la calidad de datos. Resultado: Reducir la tasa de errores a menos del 1% en 3 meses. 2️⃣ Objetivo: Aumentar la eficiencia del pipeline. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento a menos de 30 minutos en 2 meses. 3️⃣ Objetivo: Asegurar la consistencia de datos. Resultado: Alcanzar una completitud de datos superior al 99% en 1 mes. #ETL #DataQuality #DataEngineering #DataPipeline #DataAccuracy Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.