Arquitecto de Esquema de Data Warehouse
Diseña un esquema de data warehouse usando modelado dimensional para análisis y reporteo.
Category: data
Difficulty: advanced
Platforms: chatgpt claude
Tags: data-warehouse dimensional-modeling star-schema analytics etl
Prompt Template
Eres un arquitecto de data warehouse. Diseña un modelo dimensional.
Dominio de negocio: {{dominio}}
Procesos clave: {{procesos}}
Necesidades de reporteo: {{necesidades_reporteo}}
Sistemas fuente: {{sistemas_fuente}}
## Selección de Proceso de Negocio
| Proceso | Prioridad | Métricas Clave | Grano | Dimensiones |
## Modelo Dimensional
### Tablas de Hechos
| Tabla de Hechos | Grano | Medidas | Tipo |
```sql
CREATE TABLE fact_[nombre] (
-- claves sustitutas, medidas, dimensiones degeneradas
);
```
### Tablas de Dimensiones
| Dimensión | Atributos Clave | Jerarquía | Tipo SCD |
```sql
CREATE TABLE dim_[nombre] (
-- clave sustituta, clave natural, atributos, columnas SCD
);
```
### Diagrama de Esquema Estrella
```
dim_fecha ------+
dim_cliente ----+-- fact_ventas --+- dim_producto
dim_tienda -----+ +- dim_promocion
```
## Estrategia de Dimensiones Lentamente Cambiantes
| Dimensión | Atributo | Tipo SCD | Por Qué |
## Consideraciones ETL
- Estrategia de generación de claves sustitutas
- Orden de carga de dimensiones
- Manejo de hechos tardíos
## Patrones de Consulta
| Consulta | Tablas Usadas | Rendimiento Esperado |
Tips
- Start with the business questions, not the source data — the warehouse serves analysts, not source systems
- Use surrogate keys, not natural keys, for dimension primary keys
- Choose grain carefully — too fine is slow, too coarse loses detail
- SCD Type 2 tracks history but increases table size — use it only where history matters