Data Mart

Descripción General del Proyecto
Construcción de un Data Mart modular y escalable dentro de Gaio DataOS, organizando datos operativos por dominios (Clientes, Órdenes, Productos y Detalle de Órdenes), habilitando analítica descriptiva, operativa y predictiva.
Etapas de Desarrollo
1. Validación y Disparo del Proceso

El proyecto comienza con una verificación automática de actualización de datos.
Una tabla de control SQL crea
tmp_tb_control_data_update.Flujo de control:
tmp_tb_control_data_update: verifica si existen actualizaciones.tb_control_data_update: almacena el estado de ejecución.
Si se detectan nuevos datos, el flujo principal de extracción se activa automáticamente.
2. Extracción de Datos

Los datos se extraen desde fuentes como bases PostgreSQL, archivos CSV o APIs conectadas a Gaio.
Se utilizan tareas Builder para:
Transformación de datos
Manejo de valores nulos y errores
Estandarización de formatos
Resultados intermedios:
Se almacenan en tablas temporales (
tmp_).
Consolidación final:
Se publica en tablas finales (
tb_) con versionado y control.
3. Estructura Basada en Dominios
Cada dominio sigue la siguiente estructura modular:
3.1 Dominio de Clientes

Fuente: PostgreSQL (
customers)Pasos:
Filtrar datos inválidos
Normalizar y enriquecer información
Flujo:
tmp_customers→tb_customers
3.2 Dominio de Órdenes

Fuente: PostgreSQL (
orders)Pasos:
Cálculo de totales, costos de envío y entrega estimada
Normalización de estados y fallos
Flujo:
tmp_orders→tb_orders
3.3 Dominio de Productos

Fuente: PostgreSQL (
products)Pasos:
Enriquecer con categoría y disponibilidad
Agregar indicadores de productos discontinuados
Flujo:
tmp_products→tb_products
3.4 Dominio de Detalle de Órdenes (Order Items)

Fuente: PostgreSQL (
order_items)Pasos:
Limpieza de valores nulos y tipos de datos
Cálculo de impuestos, descuentos y valores unitarios
Flujo:
tmp_order_items→tb_order_items
Tecnologías Utilizadas
Gaio DataOS como plataforma central
ETL visual con tareas Builder, Form, Content y SQL
Tablas temporales (
tmp_) para staging y auditoríaTablas finales (
tb_) para consumo downstreamParámetros dinámicos para manejo de contexto y automatización
Lógica condicional para control de ejecución
Preparado para integración con dashboards, IA y flujos automatizados
Resultados Esperados
Pipelines de datos sólidos y auditables
Capacidad de reejecutar dominios específicos de manera independiente
Desarrollo acelerado de dashboards
Componentes reutilizables para futuros proyectos
Mayor confiabilidad y gobernanza de datos para usuarios de negocio
Estructura lista para modelos de forecasting, clustering y churn
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