Curso de Data Warehouse

Lección 1 • Qué Es un Almacén de Datos

Define un almacén de datos y lo contrasta con los sistemas OLTP. Fundamenta todas las decisiones de arquitectura posteriores en esta distinción.

Lección 2 • Historia y Evolución del Almacenamiento de Datos

Rastrea el almacenamiento de datos desde los primeros sistemas de soporte a la decisión hasta las plataformas cloud modernas. Proporciona contexto sobre por qué existen las arquitecturas actuales.

Lección 3 • Conceptos Centrales del Almacenamiento de Datos

Introduce granularidad, integración y metadatos como principios fundamentales. Estos conceptos apuntalan cada decisión de diseño que se trata más adelante.

Lección 4 • Roles y Partes Interesadas Clave

Identifica a los profesionales que construyen, mantienen y consumen un almacén de datos. Clarifica las responsabilidades del especialista dentro de un equipo más amplio.

Lección 1 • Patrones Dimensionales Avanzados

Explora dimensiones degeneradas, dimensiones junk y tablas de hechos sin hechos. Prepara a los estudiantes para desafíos de modelado complejos del mundo real.

Lección 2 • Repaso de Modelado Relacional

Revisa las formas normales y los diagramas entidad-relación como línea de base. Establece por qué los modelos normalizados a menudo no son adecuados para analítica.

Lección 3 • Dimensiones de Cambio Lento

Cubre los Tipos SCD 1 a 6 para rastrear cambios históricos de atributos. Los estudiantes implementan el tipo correcto según los requisitos del negocio.

Lección 4 • Principios del Modelado Dimensional

Introduce hechos, dimensiones y el esquema estrella como el modelo analítico principal. Los estudiantes aplican el proceso de diseño de cuatro pasos de Kimball.

Lección 1 • Estrategias y Patrones de Carga

Compara los patrones de carga de solo inserción, upsert y truncado-recarga. Los estudiantes emparejan los patrones de carga con los tipos SCD y los requisitos de actualización del negocio.

Lección 2 • Arquitectura del Pipeline ETL

Define las tres fases de ETL y su secuencia dentro de un pipeline de almacén. Establece la base estructural para todo el trabajo de desarrollo de pipelines.

Lección 3 • Lógica de Transformación de Datos

Enseña transformaciones de limpieza, estandarización, derivación y agregación. Los estudiantes escriben reglas de transformación reutilizables que se aplican a través de múltiples pipelines.

Lección 4 • Manejo de Errores y Logging de Pipelines

Implementa tablas de rechazo, lógica de reintento y logging de auditoría para pipelines en producción. Los estudiantes construyen pipelines que fallan de manera controlada y facilitan el análisis de causa raíz.

Lección 1 • Pensamiento de Consultas Basadas en Conjuntos

Cambia a los estudiantes del razonamiento fila por fila al pensamiento basado en conjuntos para SQL analítico. Esta mentalidad es un prerrequisito para escribir consultas de almacén eficientes.

Lección 2 • Agregación y Extensiones de Agrupamiento

Aplica GROUPING SETS, ROLLUP y CUBE para resúmenes multidimensionales. Los estudiantes producen informes de tabulación cruzada y subtotales sin múltiples pasadas de consulta.

Lección 3 • Expresiones de Tabla Comunes y Recursión

Usa CTEs para descomponer consultas complejas y CTEs recursivas para datos jerárquicos. Los estudiantes mejoran la legibilidad de las consultas y facilitan el reporting jerárquico.

Lección 4 • Técnicas de Optimización de Consultas

Lee planes de ejecución y aplica indexación, particionamiento y sugerencias de estadísticas. Los estudiantes reducen los tiempos de ejecución de consultas y el consumo de recursos en producción.

Lección 1 • Flujos de Monitoreo y Remediación

Construye dashboards y flujos de alerta que muestran problemas de calidad casi en tiempo real. Los estudiantes diseñan rutas de remediación que cierran el ciclo de los defectos detectados.

Lección 2 • Técnicas de Perfilado de Datos

Aplica perfilado a nivel de columna, entre columnas y entre tablas para descubrir anomalías. Los resultados del perfilado alimentan directamente el diseño de reglas de calidad.

Lección 3 • Dimensiones de la Calidad de Datos

Define completitud, exactitud, consistencia, puntualidad y unicidad como dimensiones medibles. Los estudiantes usan estas dimensiones para delimitar los esfuerzos de evaluación de calidad.

Lección 4 • Diseño de Reglas de Calidad de Datos

Traduce requisitos de negocio en reglas de validación ejecutables y umbrales. Los estudiantes implementan reglas como verificaciones SQL reutilizables o aserciones de pipeline.

Lección 1 • Gestión de Carga de Trabajo y Concurrencia

Configura pools de recursos, colas de consultas y clases de prioridad para cargas de trabajo mixtas. Los estudiantes equilibran cargas interactivas y por lotes sin contención de recursos.

Lección 2 • Estrategias de Indexación para Analítica

Cubre índices de bitmap, B-tree y agrupados en el contexto de consultas de almacén. Los estudiantes eligen tipos de índices que aceleran los patrones comunes de acceso analítico.

Lección 3 • Caché y Materialización

Usa caché de resultados, vistas materializadas y tablas de agregados para servir consultas repetidas. Los estudiantes identifican qué consultas se benefician más de la precomputación.

Lección 4 • Distribución de Almacenamiento y Compresión

Examina los diseños de almacenamiento por filas vs. por columnas y los algoritmos de compresión. Los estudiantes seleccionan formatos de almacenamiento que minimizan la E/S para patrones de escaneo analítico.

Lección 1 • Patrones de Arquitectura de Almacenes Cloud

Compara arquitecturas cloud de disco compartido, nada compartido y sin servidor. Los estudiantes seleccionan la arquitectura que se ajusta a la escala y perfil de costos de su organización.

Lección 2 • Infraestructura como Código para Almacenes

Provisiona recursos del almacén usando plantillas de configuración declarativas. Los estudiantes versionan la infraestructura y automatizan la creación de entornos.

Lección 3 • Recuperación de Desastres y Alta Disponibilidad

Diseña esquemas de backup, estrategias de failover y objetivos de tiempo de recuperación. Los estudiantes producen un plan documentado de DR validado mediante ejercicios de simulación.

Lección 4 • Seguridad y Control de Acceso

Implementa control de acceso basado en roles, seguridad a nivel de columna y filtrado a nivel de fila. Los estudiantes aplican acceso con privilegios mínimos en todos los objetos del almacén.

Lección 1 • Estrategias de Prueba y Validación

Ejecuta pruebas unitarias, de integración y de aceptación de usuario en modelos, pipelines e informes. Los estudiantes producen evidencia de pruebas que cumple con los requisitos de aprobación del negocio.

Lección 2 • Arquitectura y Diseño de Soluciones

Produce diagramas de arquitectura, mapas de flujo de datos y diseños de modelo para la solución completa. Los estudiantes justifican las decisiones de diseño frente a los requisitos y restricciones.

Lección 3 • Relevamiento de Requisitos y Definición de Alcance

Obtiene requisitos analíticos de las partes interesadas del negocio y los traduce en especificaciones técnicas. La definición del alcance previene el avance descontrolado y alinea las expectativas de entrega.

Lección 4 • Entrega Ágil para Proyectos de Almacén

Aplica la entrega basada en sprints a la construcción de almacenes, incluyendo el refinamiento del backlog y demos. Los estudiantes adaptan las ceremonias ágiles a la naturaleza iterativa del trabajo con datos.