Del Dato a la Decisión: Explorando ETL y OLAP en Inteligencia de Negocios
2. Etapas del proceso ETL
4. Ejemplo
3. Importancia para BI
1. ¿Qué es ETL?
3. Herramientas comunes de ETL
OLAP: Análisis para la toma de decisiones
ETL: Extraer, Transformar y Cargar
4. Ejemplo
2. Operaciones OLAP clave
1. ¿Qué es OLAP?
4. Ejemplo
Netflix extrae datos de vistas por usuario, transforma la info en hábitos (horario, géneros favoritos), y la carga en un sistema que recomienda series.
2. Etapas del proceso ETL
Extraer: Desde archivos Excel, bases SQL, plataformas online (CRM, redes sociales, etc.). Transformar: Limpieza, cambio de formatos, unión de tablas, reglas de negocio. Cargar: En un Data Warehouse, listo para analizarse.
1. Qué es ETL
ETL es un proceso fundamental en la analítica de datos. Significa: Extraer datos desde diversas fuentes, Transformarlos para limpiar, agrupar o enriquecerlos, y Cargarlos en un almacén de datos. Es como preparar ingredientes antes de cocinar: limpias, cortas y acomodas.
4. Hipótesis
Supuestos iniciales que orientan el diseño del estudio.
3. Herramientas comunes de ETL
Talend, Apache Nifi, Informatica, Microsoft SSIS, Python (pandas), Google Dataflow.
4. Ejemplo
Un gerente de ventas usa OLAP para visualizar las ventas por canal (tienda física vs. online), por región y por tipo de cliente, para tomar decisiones de expansión.
1. Qué es OLAP
OLAP = Online Analytical Processing. Permite analizar grandes volúmenes de datos desde diferentes perspectivas (dimensiones).
2. Operaciones OLAP clave
Drill-down: Ir de lo general a lo específico (ventas del país → por estado → por ciudad).Roll-up: Lo contrario, resumir hacia lo general. Slice: Filtro por una dimensión (por ejemplo, solo ventas en septiembre). Dice: Filtro con múltiples condiciones (ventas en septiembre en Guanajuato y solo de mujeres).
4. Hipótesis
Supuestos iniciales que orientan el diseño del estudio.
3. Importancia para el BI
Permite a los analistas y tomadores de decisión visualizar patrones, tendencias y oportunidades en segundos. OLAP se conecta a cubos multidimensionales donde los datos ya están organizados y listos para analizar.
Objetivo
Comprender cómo los procesos ETL y OLAP permiten transformar datos crudos en información útil para la toma de decisiones empresariales.
Procesos ETL y OLAP
Israel
Created on September 23, 2025
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Del Dato a la Decisión: Explorando ETL y OLAP en Inteligencia de Negocios
2. Etapas del proceso ETL
4. Ejemplo
3. Importancia para BI
1. ¿Qué es ETL?
3. Herramientas comunes de ETL
OLAP: Análisis para la toma de decisiones
ETL: Extraer, Transformar y Cargar
4. Ejemplo
2. Operaciones OLAP clave
1. ¿Qué es OLAP?
4. Ejemplo
Netflix extrae datos de vistas por usuario, transforma la info en hábitos (horario, géneros favoritos), y la carga en un sistema que recomienda series.
2. Etapas del proceso ETL
Extraer: Desde archivos Excel, bases SQL, plataformas online (CRM, redes sociales, etc.). Transformar: Limpieza, cambio de formatos, unión de tablas, reglas de negocio. Cargar: En un Data Warehouse, listo para analizarse.
1. Qué es ETL
ETL es un proceso fundamental en la analítica de datos. Significa: Extraer datos desde diversas fuentes, Transformarlos para limpiar, agrupar o enriquecerlos, y Cargarlos en un almacén de datos. Es como preparar ingredientes antes de cocinar: limpias, cortas y acomodas.
4. Hipótesis
Supuestos iniciales que orientan el diseño del estudio.
3. Herramientas comunes de ETL
Talend, Apache Nifi, Informatica, Microsoft SSIS, Python (pandas), Google Dataflow.
4. Ejemplo
Un gerente de ventas usa OLAP para visualizar las ventas por canal (tienda física vs. online), por región y por tipo de cliente, para tomar decisiones de expansión.
1. Qué es OLAP
OLAP = Online Analytical Processing. Permite analizar grandes volúmenes de datos desde diferentes perspectivas (dimensiones).
2. Operaciones OLAP clave
Drill-down: Ir de lo general a lo específico (ventas del país → por estado → por ciudad).Roll-up: Lo contrario, resumir hacia lo general. Slice: Filtro por una dimensión (por ejemplo, solo ventas en septiembre). Dice: Filtro con múltiples condiciones (ventas en septiembre en Guanajuato y solo de mujeres).
4. Hipótesis
Supuestos iniciales que orientan el diseño del estudio.
3. Importancia para el BI
Permite a los analistas y tomadores de decisión visualizar patrones, tendencias y oportunidades en segundos. OLAP se conecta a cubos multidimensionales donde los datos ya están organizados y listos para analizar.
Objetivo
Comprender cómo los procesos ETL y OLAP permiten transformar datos crudos en información útil para la toma de decisiones empresariales.