Proyecto final integrador para la capacitación de análisis de datos y gestión de la información recibido por Quales, empresa de tecnología especialista en el diseño e implementación de soluciones de datos.
Este proyecto desarrolla una solución integral de datos, abordando los conceptos de cultura de datos , gestión y visualización, y relevamiento funcional, para una empresa ficticia dedicada al comercio minorista de electrodomésticos, con el fin de analizar los datos de ventas, facilitar la toma de decisiones informadas y asegurar un mantenimiento evolutivo del sistema.
Se plantea de forma práctica, para una empresa ficticia llamada DataShop dedicada al comercio minorista de electrodomésticos, una solución integral que le permita analizar sus datos de ventas y tomar decisiones informadas. Esta primera parte será llevada a cabo siguiendo las siguientes fases:
- Creación del Data Warehouse: partiendo de los datos con los que actualmente cuenta el negocio, modelar el caso.
- Procesos de ETL con Python y SQL: desarrollo de scripts de Python para la extracción de datos y desarrollo de Store Procedures en SQL para la carga de datos, manteniendo el flujo documentado.
- Creación de tablero de PowerBI: creación de un informe en PowerBI, que permita analizar KPI’s, detalles de ventas y comparativas de ventas.
Luego, para la segunda parte de este proyecto integrador, el cliente decide contratarnos nuevamente para realizar un mantenimiento evolutivo de la solución de datos ya desarrollada. El cliente ha decidido mejorar el seguimiento de sus pedidos desde la venta hasta la entrega final, por lo que es necesario implementar un modelo de datos extendido que permita analizar de manera detallada el desempeño de sus procesos de ventas y logística, siguiendo las siguientes reglas de negocio:
Los pasos desarrollados para la incorporación en el modelo son:
- Armar el modelo lógico y físico: detección de las tablas de hechos y dimensiones para lograr las relaciones entre entidades y la incorporación al Data Warehouse.
- Procesos de ETL: ajustar los procesos existentes para la carga de las entidades, realizando nuevas limpiezas y validaciones.
- Visualización en PowerBI: agregar KPI’s y visualizaciones para conocer las entregas promedio, tiempos de entrega, porcentaje de pedidos, entre otros.
Cabe resaltar que, para ambas instancias del proyecto, los procesos de ETL, validación y visualización fueron llevados a cabo con el mismo flujo de trabajo.
- 🔍 Extracción y limpieza de datos
- 📊 Análisis exploratorio de datos
- ✅ Validación e incorporación
- 📈 Visualizaciones interactivas