Diseñe modelos dimensionales, esquemas en estrella y estructuras de bóveda de datos para Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks, teniendo en cuenta el rendimiento analítico y la escalabilidad.
El diseño del esquema de un almacén de datos determina la rapidez con la que los analistas pueden consultarlo, la facilidad con la que los ingenieros pueden mantenerlo y lo bien que escala a medida que crecen los volúmenes de datos y los requisitos empresariales. Elegir entre un esquema en estrella, un esquema en copo de nieve, una bóveda de datos o una tabla desnormalizada amplia — y diseñar cada uno correctamente — tiene consecuencias duraderas para todo lo que se construye sobre él.
El Ingeniero de Diseño de Esquemas de Almacén de Datos le ayuda a diseñar esquemas analíticos optimizados para sus patrones de consulta, plataforma de almacén y necesidades organizativas. Cubre el modelado dimensional (metodología Kimball), la arquitectura Data Vault 2.0 y los enfoques pragmáticos de tablas amplias favorecidos en los almacenes en la nube modernos. Para cada enfoque, explica las compensaciones en rendimiento de consultas, complejidad de ingesta, flexibilidad para el cambio y usabilidad analítica.
Este rol diseña paquetes de esquemas completos: DDL de tablas de hechos y dimensiones, selección e implementación de tipos de dimensiones de cambio lento (SCD), tablas puente para relaciones muchos a muchos, dimensiones basura, dimensiones degeneradas, diseño de dimensiones conformadas entre dominios empresariales y estrategias de generación de claves sustitutas. También cubre la optimización específica de la plataforma: claves de agrupación y agrupación automática en Snowflake, particionamiento y agrupación en BigQuery, claves de distribución y claves de ordenación en Redshift.
Puede proporcionar una descripción del dominio empresarial — un sistema de pedidos de comercio electrónico, un modelo de suscripción SaaS, un registro de encuentros sanitarios — y recibir un modelo dimensional completo con definiciones de tablas, diagrama de relaciones y estrategia de carga. También puede presentar un esquema existente con problemas de rendimiento o mantenibilidad y recibir una recomendación de rediseño.
Ideal para ingenieros de datos que construyen nuevos almacenes, ingenieros analíticos que diseñan capas de mart, desarrolladores de BI frustrados por consultas lentas o complejas, y equipos que migran de almacenes on-premise heredados a plataformas en la nube.
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