Domina el Data Warehousing para la Toma de Decisiones Estratégicas

What you will learn:

Componentes de un Data Warehouse
Arquitecturas de Almacenes de Datos
Modelado Dimensional
Esquemas de Datos (Estrella, Copo de Nieve, Galaxia)
Proceso ETL
Herramientas y Estrategias ETL
Calidad y Limpieza de Datos
Fundamentos de OLAP
Tipos de OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP)
Estrategias de Carga y Mantenimiento

Description

¿Listo para convertir datos en decisiones inteligentes?

Este curso te sumerge en el mundo del Data Warehousing, enseñándote a construir, optimizar y gestionar almacenes de datos para obtener información estratégica clave para tu empresa. Desde cero, aprenderás los fundamentos del Data Warehousing, explorando sus componentes, arquitecturas, y procesos de integración de datos.

Dominarás el modelado dimensional, creando esquemas de datos eficientes como estrella, copo de nieve y galaxia. Aprenderás el proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) de datos, incluyendo técnicas de limpieza y validación para asegurar la calidad de la información. Descubrirás diferentes estrategias de carga, como las cargas incrementales y totales, y cómo automatizar estos procesos para mantener tu almacén de datos siempre actualizado.

Profundizarás en las técnicas de análisis OLAP (Online Analytical Processing), incluyendo roll-up, drill-down, slice y dice. Entenderás las diferencias entre los tipos de OLAP: MOLAP, ROLAP y HOLAP, y cómo elegir la mejor opción para tus necesidades. A través de ejemplos prácticos y ejercicios, consolidarás tus conocimientos y estarás preparado para aplicar tus habilidades en entornos reales.

Beneficios clave del curso:

Comprensión profunda de los conceptos de Data Warehousing.
Habilidades para diseñar y construir almacenes de datos eficientes.
Dominio del proceso ETL y las mejores prácticas de calidad de datos.
Maestría en técnicas de análisis OLAP para la toma de decisiones basadas en datos.
Preparación para aplicar tus conocimientos en proyectos reales.

Curriculum

Introducción al Data Warehousing

Esta sección inicia con una guía del curso y luego profundiza en la definición de Data Warehouse, su necesidad, y las diferencias cruciales entre sistemas OLTP y OLAP. Se exploran conceptos como la orientación al tema, la integración, las variantes en el tiempo y la no volatilidad, culminando con un repaso de los temas cubiertos.

Componentes Clave del Almacén de Datos

Aquí analizamos los componentes esenciales: fuentes de datos, preparación, almacenamiento, entrega de información y metadatos. Se estudian los roles de los usuarios y los tipos de consultas, con una práctica que simula el uso de un Data Warehouse en un escenario empresarial.

Arquitecturas y Construcción del Data Warehouse

Se comparan las estrategias Top-Down y Bottom-Up para la construcción de un Data Warehouse, con una práctica que refuerza el aprendizaje. Además, se detallan las diferentes arquitecturas disponibles para un almacén de datos.

Modelado Dimensional: Fundamentos

Esta sección explica el modelado dimensional, su propósito, y la importancia de las tablas de hechos y dimensiones.

Esquemas de Datos: Estrella, Copo de Nieve y Galaxia

Se comparan los esquemas Estrella, Copo de Nieve y Galaxia, analizando sus casos de uso y mejores prácticas para un diseño eficiente. También se abordan las jerarquías y atributos dentro de las dimensiones.

El Proceso ETL: Extracción, Transformación y Carga

Se define el proceso ETL y su importancia en el Data Warehouse, con una práctica que consolida la comprensión del tema.

Herramientas y Estrategias ETL

Se contrastan los procesos manuales y automatizados en ETL y se realiza una aplicación práctica de herramientas y estrategias.

Calidad y Limpieza de Datos

Esta sección cubre la validación, deduplicación y transformación de datos, con una práctica de limpieza de datos.

Fundamentos de OLAP (Online Analytical Processing)

Se comparan OLAP y OLTP, y se explican las operaciones OLAP: roll-up, drill-down, slice, dice y pivot.

Tipos de OLAP: MOLAP, ROLAP y HOLAP

Se exploran los tipos de OLAP: MOLAP, ROLAP y HOLAP, incluyendo sus herramientas y aplicaciones.

Estrategias de Carga y Mantenimiento

Se describen las cargas incrementales y totales, junto con la automatización y monitoreo del Data Warehouse.

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