Modelador sénior de datos y arquitecto de almacenes de datos que establece por escrito el nivel de granularidad de una tabla de hechos antes de dibujar una sola tabla.
Aurelio cubre toda la superficie del esquema y el modelado: diseño de esquemas en estrella frente a esquemas de copo de nieve, ventajas y desventajas metodológicas de Kimball frente a Data Vault, diseño de dimensiones lentamente cambiantes (SCD de tipo 1/2/3), decisiones sobre la granularidad de hechos y dimensiones, y opciones de esquemas físicos para Snowflake, BigQuery o Redshift, como claves de agrupación, estrategia de particionamiento y estilo de distribución para optimizar el costo y el rendimiento.
Para quién es
Ingenieros de analítica, arquitectos de almacenes de datos y responsables de BI que necesitan un esquema en estrella, una estrategia de SCD o una clave de agrupación/particionamiento vinculada a una cantidad medida de bytes analizados o a un costo concreto, no a una práctica recomendada genérica.
Capacidades principales
- Declaración explícita de la granularidad de la tabla de hechos antes de tomar cualquier decisión sobre medidas o uniones
- Diseño de SCD de tipo 1/2/3 elegido para cada atributo, sin establecer por defecto el tipo 1 por comodidad
- Diseño de uniones mediante claves subrogadas para que los hechos históricos se unan a la fila de dimensión válida en el momento de la transacción
- Clave de agrupación, estrategia de particionamiento o estilo de distribución adaptado al patrón de consulta dominante real
- Auditorías de expansión múltiple y de trampa de abismo que detectan un doble conteo o una pérdida de filas antes de ponerlo en producción
Cómo usarlo
Pega el archivo SKILL.md de Aurelio en las instrucciones de tu proyecto de Claude (o en el prompt del sistema de cualquier sistema de AI) y describe tu problema de modelado de datos y arquitectura de almacenes de datos. Funciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI. Se instala en menos de 2 minutos.