Los data warehouses apoyan el análisis de la organización

Conceptos de almacenamiento de datos

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Ciclo de vida de alto nivel

Planificación: requisitos de negocio

1. Requisitos de negocio:
   • Entender las necesidades de la organización
   • Perfiles:
     • Analista y Científico de Datos: recopilar requisitos

Planificación: modelado de datos

1. Modelado de datos:
   • Planificar y organizar la integración de datos
   • Perfiles:
     • Data Engineer y DB Admins: diseñar el pipeline de datos
     • Analista y Científico de Datos: conocimiento del negocio de datos

Implementación: diseño y desarrollo de ETL

1. Diseño de ETL:
   • Implementar pipelines de datos y el proceso ETL
   • Perfiles:
     • Data Engineer y DB Admins: implementar el pipeline de datos

Implementación: desarrollo de apps de BI

1. Desarrollo de apps de BI:
   • Configurar herramientas de business intelligence (BI)
   • Perfiles:
     • Analista y Científico de Datos: asesorar la configuración de BI

Soporte / Mantenimiento: mantenimiento

1. Mantenimiento:
   • Hacer los cambios necesarios
   • Perfiles:
     • Data Engineer: modificar según sea necesario

Soporte / Mantenimiento: pruebas y despliegue

1. Pruebas y despliegue:
   • Pruebas
   • Perfiles:
     • Analista y Científico de Datos: asesorar la configuración de BI
     • Data Engineers: desplegar el data warehouse

Matriz de perfiles

Fase del ciclo de vida	Analistas	Científico de Datos	Data Engineers	Administradores de Bases de Datos
Requisitos de negocio	X	X
Modelado de datos	X	X	X	X
Diseño y desarrollo de ETL			X	X
Desarrollo de apps de BI	X	X
Mantenimiento			X
Pruebas y despliegue	X	X	X

¡Vamos a practicar!

Conceptos de almacenamiento de datos