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SQL no es para análisis - Por qué todos necesitan modelos de datos OLAP

Explora el poder del modelado de nivel intermedio y las capas de cálculo en el análisis de datos, desafiando el enfoque tradicional de "almacenamiento y gráficos" con estudios de caso y explicaciones claras de su valor.
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Resumen

Explora el poder del modelado de nivel intermedio y las capas de cálculo en el análisis de datos, desafiando el enfoque tradicional de "almacenamiento y gráficos" con estudios de caso y explicaciones claras de su valor.

Programa de estudio

  • Introducción a OLAP (Procesamiento Analítico en Línea)
  • Descripción general de OLAP vs. OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea)
    Importancia de OLAP en el análisis de datos moderno
    Contexto histórico y evolución de los modelos de datos
  • Limitaciones del SQL Tradicional para el Análisis
  • SQL para almacenamiento y recuperación de datos
    Por qué SQL solo tiene dificultades con análisis complejos
  • Comprensión de los Modelos de Datos OLAP
  • Conceptos básicos: dimensiones, medidas, cubos
    Esquema en estrella vs. esquema en copo de nieve
  • Ventajas de OLAP sobre el SQL Tradicional
  • Mejora del rendimiento con datos pre-agregados
    Capacidades de análisis multidimensional
    Flexibilidad y escalabilidad en el modelado de datos
  • Construcción de Capas de Modelado y Cálculo de Nivel Medio
  • Rol del nivel medio en la arquitectura de datos
    Diseño de cubos y dimensiones OLAP efectivos
    Implementación de medidas calculadas
  • Estudios de Caso en la Implementación de OLAP
  • Ejemplos del mundo real de historias de éxito con OLAP
    Lecciones aprendidas de empresas que adoptan OLAP
  • Herramientas y Tecnologías para OLAP
  • Descripción general de herramientas populares de OLAP (por ejemplo, Servicios de Análisis de Microsoft SQL Server, Tableau)
    Demostración práctica del uso de herramientas OLAP
  • Mejores Prácticas y Desafíos en el Modelado OLAP
  • Estrategias para un diseño OLAP efectivo
    Errores comunes y cómo evitarlos
  • Futuro de OLAP y el Análisis de Datos
  • Tendencias en el modelado y análisis de datos
    Integración de OLAP con tecnologías emergentes (por ejemplo, Big Data, IA)
  • Conclusión
  • Resumen de puntos clave y conceptos
    Cómo aplicar los principios de OLAP en tus proyectos de datos
  • Recursos Adicionales
  • Lecturas recomendadas y materiales en línea
    Oportunidades de aprendizaje y certificaciones adicionales

Asignaturas

Charlas de Conferencia