El proceso completo de modelado de datos

El modelado de datos es el cimiento sólido sobre el cual se construyen las soluciones analíticas eficientes. 

Este proceso, que abarca desde la extracción, transformación y carga (ETL) de datos hasta la implementación de esquemas en estrella, desempeña un papel crucial en la obtención de información valiosa a partir de conjuntos de datos que pueden ser caóticos. 

Hoy hablaremos de cada fase del modelado de datos, desde conceptos esenciales y estrategias clave utilizadas en el ámbito de la analítica de datos, con un enfoque particular en herramientas como Power BI, y lenguajes de programación de bases de datos. 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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Extracción, Transformación y Carga (ETL):

La primera etapa del proceso, la ETL, es como el taller de artesanía donde se transforma materia prima en obras maestras. Aquí, las herramientas como Power BI, Tableau y Excel entran en juego, permitiendo la extracción de datos desde diversas fuentes, su transformación para adaptarse a un formato uniforme y su carga en un almacén de datos centralizado. Este paso crítico sienta las bases para un análisis posterior sin complicaciones.

Normalización de Bases de Datos:

Imagina una biblioteca bien organizada donde cada libro tiene un lugar específico y se puede acceder fácilmente. La normalización de bases de datos busca lograr algo similar. Dividir las tablas en estructuras más pequeñas elimina redundancias innecesarias y garantiza que la información esté organizada de manera eficiente. Esto no solo mejora el rendimiento, sino que también facilita la gestión y actualización de datos.

Tablas de Dimensiones y Hechos:

Aquí es donde se establece la diferencia entre los datos descriptivos y cuantificables. Las tablas de dimensiones contienen información descriptiva que proporciona contexto, como nombres, fechas y ubicaciones. Por otro lado, las tablas de hechos almacenan datos cuantificables o medidas, como ventas, ingresos y cantidades. La armonización de estos dos tipos de tablas permite una comprensión completa de los datos.

Esquema en Estrella:

Imagina el esquema en estrella como el sistema solar de tu modelo de datos. En su centro se encuentra la tabla de hechos, rodeada por tablas de dimensiones como planetas que orbitan a su alrededor. Este diseño optimizado facilita las consultas y análisis, ya que los usuarios pueden centrarse en aspectos específicos sin perderse en un mar de datos innecesarios.

Llave Primaria y Foránea:

Las llaves primarias actúan como las identidades únicas de cada registro en una tabla, como el número de serie de un libro en una biblioteca. Las llaves foráneas, por otro lado, establecen conexiones entre tablas, permitiendo que los datos de una tabla se relacionen con los de otra. Es como conectar capítulos de diferentes libros que comparten una narrativa.

Relaciones entre Tablas:

Aquí es donde cobra vida la magia del modelado de datos. Las relaciones entre tablas permiten que los datos se entrelacen y cuenten una historia completa. Al vincular campos comunes mediante llaves primarias y foráneas, se crea un tejido conectivo que permite realizar análisis profundos y extraer información valiosa.

El modelado de datos no es solo una serie de pasos técnicos; es una narrativa que da sentido a los datos brutos.

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