El objetivo principal de este proyecto es la construcción de una aplicación de procesamiento de datos basada en Apache Spark, orientada al tratamiento de archivos en formato CSV que contienen información de ventas online.
A partir de una tabla de hechos provista por el cliente, el proyecto implementa un proceso de normalización en dimensiones, aplicando principios de modelado analítico con el fin de preparar los datos para su posterior consumo en herramientas de Business Intelligence.
La solución está diseñada bajo una arquitectura escalable, desacoplada y orientada a procesamiento distribuido, alineada con buenas prácticas de Data Engineering.
- Diseño e implementación de procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) utilizando Apache Spark.
- Procesamiento eficiente de datos estructurados y no estructurados.
- Normalización de la tabla de hechos en dimensiones analíticas.
- Optimización de cargas mediante procesamiento distribuido.
- Implementación de Apache Hadoop (HDFS) como solución de almacenamiento principal.
- Diseño de una arquitectura de almacenamiento eficiente y escalable.
- Optimización de procesos de escritura y lectura de datos dentro del ecosistema Hadoop.
- Integración de capas de datos alineadas a un enfoque de Data Lake.
- Uso de Databricks como entorno colaborativo para ingeniería y ciencia de datos.
- Integración fluida con el ecosistema de BI existente.
- Ejecución y orquestación de notebooks Spark para procesamiento avanzado.
- Mejora de la productividad del equipo mediante capacidades colaborativas.
- Implementación de Azure Data Factory para la automatización completa de la canalización ETL.
- Diseño y orquestación de pipelines para ejecución programada y controlada.
- Integración de notebooks y procesos Spark dentro de flujos automatizados.
- Optimización del flujo end-to-end de procesamiento de datos.
- Integración de la salida de los procesos ETL en un Data Lake centralizado.
- Garantía de consistencia, accesibilidad y seguridad de los datos.
- Preparación de los datos para consumo analítico y reporting.
- Alineación con arquitecturas modernas de datos (Data Lake / Lakehouse).
- Consumo de datos transformados desde el Data Lake en Power BI.
- Desarrollo de dashboards interactivos y orientados a negocio.
- Visualización de métricas clave para facilitar la toma de decisiones basada en datos.
- Habilitación de análisis exploratorio y reporting dinámico.
El proyecto dio como resultado una infraestructura de Business Intelligence robusta y escalable, capaz de manejar distintos volúmenes y tipos de datos.
La integración de Apache Spark, Hadoop, Databricks, Azure Data Factory y Power BI permitió construir una canalización de datos end-to-end, completamente automatizada, desde la ingesta hasta la visualización.
Los procesos implementados:
- Mejoraron la eficiencia operativa.
- Reducieron la intervención manual.
- Permitieron obtener información casi en tiempo real mediante visualizaciones dinámicas.
Este proyecto demuestra la capacidad de:
- Diseñar arquitecturas modernas de datos.
- Integrar tecnologías de vanguardia dentro del ecosistema de BI.
- Implementar y optimizar soluciones de Data Engineering de extremo a extremo.
La ejecución exitosa del proyecto refleja experiencia en:
- Procesamiento distribuido.
- Modelado analítico.
- Automatización de pipelines.
- Visualización avanzada de datos.
Comandos
git tag -a v0.0.3 -m "Release versión 0.0.3"
git push origin --tags