Análisis de datos
Proyectos
Datamart de ventas - NWS
Esta entrada tiene como objetivo proporcionar una descripción detallada de la migración de los datos y la reestructuración del ETL de una empresa dividida en tres delegaciones (España, Francia y Portugal) hacia una plataforma centralizada en Microsoft Azure. La solución propuesta está basada en una arquitectura Lakehouse y se centra inicialmente en la creación de un Datamart de ventas como prueba de concepto, con la visión de una migración completa de la empresa en el medio/largo plazo.
- Azure Data Lake Storage Gen 2
- Azure Synapse SQL Serverless
- Power BI
Análisis de informes - Power BI
Análisis de el histórico de informes publicados por una misma empresa. En este proyecto crearemos un dashboard sobre todos los informes de Power BI publicados por una misma empresa. Los datos están divididos en 4 hojas de excel que simulan la estructura de una base de datos. En este proyecto limpiaremos y modificaremos los datos para construir un óptimo modelo que nos permita crear un dashboard para visualizar los datos más relevantes sobre los informes publicados.
- Power Query
- DAX
Análisis de inventario - SQL
Análisis de los datos históricos de inventario de la compañía Lego. Los datos están distribuídos en 12 tablas almacenadas en 12 archivos .csv diferentes. El objetivo es importar todos los datos en una base de datos de SQL Server para poder ejecutar consultas que respondan a las preguntas de negocio que tenemos que resolver. Utilizaremos SQL Server Managment Studio y SSIS en Visual Studio para importar los datos y posteriormente analizarlos.
- SQL Server Managment Studio
- SSIS - Visual Studio
Análisis de ventas - Python
Análisis las ventas de una tienda de tecnología online durante el año 2019. Los datos están en formato .csv y divididos por meses. El objetivo es juntar todos los archivos en un mismo .csv y añadir, eliminar o modificar columnas para poder responder correctamente a las preguntas de negocio y crear visualizaciones sencillas que refuercen nuestras conclusiones. Todo esto utilizando Python en el entorno de desarrollo Jupyter Notebook
- Jupyter Notebook
- Python
