Más de 50 preguntas y respuestas principales sobre almacenamiento de datos (2025)
David Carter
¿Te estás preparando para una entrevista de almacén de datos? Es hora de perfeccionar tus conocimientos y anticiparte a los difíciles desafíos que se avecinan. El conjunto correcto de preguntas de entrevista de almacén de datos puede revelar qué tan bien conectan los candidatos los conceptos con las necesidades empresariales prácticas.
Las oportunidades en este ámbito son inmensas y abarcan sectores donde la experiencia técnica, la especialización en el área y la experiencia a nivel de base son muy valoradas. Con las habilidades adecuadas, los profesionales de todas las etapas (principiantes, empleados de nivel medio y directivos sénior) pueden aprovechar el análisis, la experiencia técnica y las preguntas y respuestas prácticas para superar las entrevistas, consolidar sus carreras y ganar credibilidad al demostrar conocimientos avanzados, estándar y básicos mediante evaluaciones orales y basadas en escenarios.
Para garantizar la fiabilidad de esta guía, hemos consultado las perspectivas de más de 60 líderes técnicos, los comentarios de 45 gerentes y el conocimiento compartido por más de 100 profesionales del sector. Esta amplitud garantiza una base sólida, fiable y práctica.
Preguntas y respuestas principales de entrevistas sobre almacenamiento de datos
1) ¿Qué es un Data Warehouse y por qué es importante?
Un almacén de datos es un sistema centralizado que almacena datos históricos integrados de múltiples fuentes heterogéneas. Su función principal es facilitar la toma de decisiones, el análisis y la generación de informes, proporcionando conjuntos de datos consistentes, limpios y optimizados para consultas. A diferencia de las bases de datos operativas diseñadas para las transacciones diarias, los almacenes de datos están estructurados para consultas analíticas que requieren el análisis de grandes cantidades de información histórica.
Ejemplo: Una empresa minorista utiliza un almacén de datos para combinar datos de ventas de tiendas, plataformas en línea y programas de fidelización de clientes. Los analistas pueden identificar tendencias de compra estacionales, mejorar la gestión del inventario y personalizar promociones. La importancia de un almacén de datos reside en su capacidad para unificar datos fragmentados, eliminar inconsistencias y ofrecer a la dirección una única versión de la verdad.
👉 Descarga gratuita en PDF: Preguntas y respuestas de la entrevista sobre almacén de datos
2) ¿En qué se diferencia un almacén de datos de una base de datos?
Aunque ambos almacenan datos, una base de datos se centra en la eficiencia operativa, mientras que un almacén de datos enfatiza el rendimiento analítico.
| Aspecto | Database | Almacenamiento de Datos |
|---|---|---|
| Tratamiento | OLTP (procesamiento de transacciones en línea) | OLAP (procesamiento analítico en línea) |
| Alcance de los datos | Transacciones actuales en tiempo real | Datos históricos, agregados e integrados |
| Tipo de consulta | Actualizaciones breves y repetitivas | Consultas analíticas complejas |
| Ejemplo | Libro mayor del sistema bancario | Análisis de la rentabilidad de todo el banco |
Resumen: Las bases de datos potencian los procesos comerciales diarios (por ejemplo, los sistemas de ingreso de pedidos), mientras que los almacenes consolidan años de datos para responder preguntas estratégicas (por ejemplo, "¿Qué regiones mostraron el mayor crecimiento de ingresos en los últimos 5 años?").
3) Explique el ciclo de vida ETL con ejemplos.
El ciclo de vida ETL garantiza una integración confiable de los datos en el almacén:
- Extracto: Los datos se recuperan de diversas fuentes, como sistemas ERP, API y archivos de registro.
- Transformar: Los datos se limpian, estandarizan, agregan y validan según las reglas comerciales.
- Carga: Los datos procesados se insertan en el almacén, a menudo programados en cargas nocturnas o incrementales.
Ejemplo: Una aerolínea extrae datos de reserva de billetes, transforma los nombres de los pasajeros a formatos estandarizados, aplica conversiones de tipo de cambio para las ventas internacionales y carga los resultados en un almacén centralizado. Esto permite a los analistas medir la rentabilidad de las rutas y pronosticar la demanda.
El ciclo de vida ETL es fundamental para mantener la precisión y garantizar que los conocimientos analíticos se basen en información confiable y consistente.
4) ¿Cuáles son los principales beneficios y desventajas de utilizar un almacén de datos?
Beneficios:
- Proporciona una única fuente de verdad para la inteligencia empresarial.
- Permite el análisis histórico y de tendencias en grandes conjuntos de datos.
- Mejora la calidad de los datos mediante procesos de limpieza y transformación.
- Facilita el cumplimiento de los estándares regulatorios y de gobernanza.
Desventajas:
- Alto costo de infraestructura, diseño y mantenimiento.
- Soporte en tiempo real limitado en comparación con los sistemas de transmisión.
- Requiere habilidades especializadas para la configuración y optimización.
Ejemplo: Una empresa farmacéutica se beneficia de un almacén para analizar años de resultados de ensayos clínicos, pero enfrenta la desventaja de los altos costos de almacenamiento relacionados con el cumplimiento.
5) ¿Qué diferentes tipos de arquitecturas de almacenamiento de datos existen?
Hay tres enfoques arquitectónicos ampliamente reconocidos:
- Almacén básico: Repositorio central que contiene todos los datos integrados, normalmente utilizado en organizaciones más pequeñas.
- Bus de almacenamiento de datos de Kimball (de abajo a arriba): Múltiples almacenes de datos, cada uno de los cuales cumple una función comercial, conectados a través de dimensiones conformadas.
- Almacén empresarial de Inmon (de arriba hacia abajo): Un repositorio normalizado a nivel empresarial que alimenta los almacenes departamentales.
Ejemplo: Un banco puede implementar el enfoque Inmon para una fuente única para toda la empresa, mientras que una empresa de comercio electrónico podría preferir Kimball por su flexibilidad e implementación más rápida.
6) ¿En qué se diferencia OLTP de OLAP?
| Factor | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| Objetivo | Gestionar transacciones comerciales | Apoyar el análisis y la toma de decisiones |
| Volumen de datos | Más pequeño, en tiempo real | Grandes conjuntos de datos históricos |
| Operaciones | Insertar, actualizar, eliminar | Agregar, cortar, trocear, desglosar |
| Ejemplo | Reserva de entradas online | Análisis de las ventas de entradas por año y región |
Resumen: OLTP garantiza la eficiencia y la integridad de las operaciones comerciales diarias, mientras que OLAP permite a las organizaciones realizar consultas analíticas exhaustivas en datos históricos. Ambos sistemas son complementarios.
7) ¿Qué es un esquema en estrella?
Un esquema en estrella es un esquema de almacén simple pero potente donde una tabla de hechos central se conecta a múltiples tablas dimensionales. Su estructura desnormalizada mejora el rendimiento de las consultas, lo que lo convierte en el diseño más adoptado en sistemas de inteligencia empresarial.
Ejemplo: En un almacén minorista:
- Tabla de hechos: Transacciones de ventas con métricas como ingresos y descuentos.
- Dimensiones: Cliente, Producto, Tiempo, Geografía.
Ventajas:
- Fácil de entender y consultar.
- Alto rendimiento debido a menos uniones.
- Admite una integración sencilla de herramientas de BI.
8) ¿Qué es un esquema de copo de nieve y en qué se diferencia de un esquema de estrella?
Un esquema de copo de nieve normaliza las tablas de dimensiones en múltiples subtablas relacionadas, lo que reduce la redundancia pero aumenta la complejidad.
| Aspecto | Esquema de estrella | Esquema de copo de nieve |
|---|---|---|
| Normalización | Desnormalizado | Normalizado |
| Velocidad de consulta | Más rápido | Más lento (más uniones) |
| Almacenaje | Más alto | Más Bajo |
| Complejidad: | Fácil | Mas complejo |
Ejemplo: En un esquema de copo de nieve, una dimensión "Producto" puede dividirse en Producto → Categoría → Departamento. Si bien es más eficiente en el almacenamiento, los tiempos de consulta pueden ser mayores en comparación con un esquema de estrella.
9) ¿Puedes explicar el esquema de la Galaxia (constelación de Ca)?
El esquema de galaxia, también conocido como constelación de hechos, incluye múltiples tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones comunes. Es ideal para organizaciones que analizan múltiples procesos de negocio simultáneamente.
Ejemplo: Una empresa de telecomunicaciones mantiene dos tablas de hechos:
- Hecho 1: Registro de llamadas (duración, cargos).
- Hecho 2: BillRegistros de ing (facturas, pagos). Ambos se vinculan a dimensiones compartidas como Cliente, Hora y Región.
Ventajas:
- Captura procesos comerciales complejos.
- Promoprueba la reutilización de dimensiones compartidas.
- Admite análisis de múltiples temas (por ejemplo, tendencias de uso e ingresos).
10) ¿Qué es una tabla de hechos y cuáles son sus tipos?
Una tabla de hechos contiene medidas cuantitativas de los procesos de negocio. Sirve como tabla central en los esquemas y suele contener claves que vinculan a las dimensiones.
Tipos de hechos:
- Datos aditivos: Sumable en todas las dimensiones (por ejemplo, monto de ventas).
- Datos semiaditivos: Sumable en algunas dimensiones, pero no en todas (por ejemplo, saldos de cuentas).
- Datos no aditivos: No sumable, requiere un manejo especial (por ejemplo, proporciones, porcentajes).
Ejemplo: Un almacén de servicios financieros podría almacenar montos de desembolso de préstamos (aditivos) junto con tasas de interés (no aditivas) en su tabla de hechos.
11) ¿Qué son las tablas de dimensiones?
Una tabla de dimensiones proporciona un contexto descriptivo a los datos almacenados en ella. En lugar de medidas numéricas, contiene atributos como nombres, categorías o detalles geográficos. Estos atributos permiten a los usuarios analizar los datos detalladamente para un análisis significativo.
Ejemplo: La dimensión "Cliente" puede incluir nombre, edad, sexo, ciudad y nivel de fidelización. Los analistas pueden filtrar los ingresos por ubicación o grupo de edad del cliente.
Características:
- Generalmente más pequeñas que las tablas de hechos.
- Contiene atributos textuales de baja cardinalidad.
- Habilitar el análisis jerárquico (por ejemplo, País → Estado → Ciudad).
Las tablas de dimensiones son fundamentales para proporcionar contexto de “quién, qué, dónde, cuándo” en consultas analíticas.
12) ¿Cómo funcionan las dimensiones de cambio lento (SCD)?
Las dimensiones que cambian lentamente manejan los cambios en los valores de los atributos a lo largo del tiempo, lo que garantiza la precisión histórica.
Tipos de Candidiasis:
- SCD Tipo 1: Sobrescribe valores antiguos sin historial.
- SCD Tipo 2: Agrega nuevas filas para cada cambio con marcas de tiempo o claves sustitutas.
- SCD Tipo 3: Agrega columnas para valores antiguos junto con valores nuevos.
- SCD híbrido: Combina enfoques basados en la importancia de los atributos.
Ejemplo: Si un cliente se cambia de ciudad:
- Tipo 1: Ciudad antigua reemplazada por una ciudad nueva.
- Tipo 2: Se crea una nueva fila para una nueva ciudad mientras se conserva la fila anterior.
- Tipo 3: Se agregó una columna “Ciudad anterior”.
Esto garantiza que los almacenes conserven vistas actuales e históricas para generar informes precisos.
13) Explique las ventajas y desventajas del esquema en estrella en comparación con el esquema de copo de nieve.
| Factor | Esquema de estrella | Esquema de copo de nieve |
|---|---|---|
| Rendimiento | Alto debido a menos uniones | Menor debido a uniones normalizadas |
| Almacenaje | Superior (desnormalizado) | Inferior (normalizado) |
| Facilidad | Fácil para los analistas | Más complejo de diseñar y consultar. |
| Mejores usos | Consultas rápidas de BI | Entornos de datos complejos |
Resumen: Se prefiere un esquema en estrella cuando la velocidad de consulta y la simplicidad son importantes, mientras que un esquema de copo de nieve se adapta a escenarios donde la eficiencia del almacenamiento y la integridad de los datos normalizados son prioridades.
14) ¿Qué son los metadatos en el almacenamiento de datos?
Los metadatos se describen a menudo como «datos sobre datos». En un almacén, documentan el origen, la estructura, las transformaciones y el uso de los datos almacenados.
Tipos de Candidiasis:
- Metadatos técnicos: Definiciones de esquemas, tipos de datos, asignaciones ETL.
- Metadatos comerciales: Nombres comerciales, definiciones y propietarios.
- OperaMetadatos nacionales: Programaciones de carga de datos, registros de errores.
Ejemplo: Los metadatos pueden especificar que el atributo “Customer_DOB” se origina en el sistema CRM, se transforma a través de ETL y se utiliza en la dimensión “Customer Age”.
Los metadatos garantizan la gobernanza, mejoran la transparencia y ayudan a solucionar problemas de ETL. También desempeñan un papel fundamental en la inteligencia empresarial de autoservicio, ya que los usuarios empresariales pueden comprender el linaje y el contexto de los datos.
15) ¿Cómo funciona el modelado dimensional?
El modelado dimensional estructura los datos para facilitar su recuperación y análisis organizándolos en hechos y dimensiones. Prioriza la simplicidad y la velocidad en el rendimiento de las consultas.
Pasos en el modelado dimensional:
- Identificar procesos de negocio a modelar (por ejemplo, Ventas).
- Definir tablas de hechos (métricas cuantitativas).
- Definir tablas de dimensiones (atributos descriptivos).
- Esquema de construcción (Estrella o Copo de Nieve).
Ejemplo: Un hospital podría modelar “Visitas de pacientes” como una tabla de hechos, con dimensiones como Médico, Tiempo, Tratamiento y Departamento.
La principal ventaja es su alineación con las necesidades analíticas del mundo real, lo que lo convierte en una piedra angular para los informes de BI.
16) ¿Qué es un Opera¿Almacén de datos internacionales (ODS)?
An OperaUn almacén de datos internacional (ODS) es un repositorio en tiempo real o casi real diseñado para integrar datos operativos actuales de múltiples sistemas. A diferencia de un almacén de datos, almacena datos transaccionales actualizados con frecuencia, en lugar de datos históricos.
Características:
- Almacena datos granulares y actuales.
- Se actualiza con frecuencia o de forma continua.
- Sirve para generar informes y análisis ligeros.
Ejemplo: Un banco utiliza un ODS para consolidar los saldos de cuentas de diferentes sistemas para que los representantes de servicio al cliente puedan ver los saldos actualizados al instante.
ODS es particularmente valioso como área de preparación antes de que los datos se envíen al almacén para su almacenamiento a largo plazo.
17) Explique el concepto de Data Mart.
Un data mart es un subconjunto temático de un almacén de datos, adaptado para uso departamental o funcional. Proporciona acceso simplificado a datos relevantes para un análisis más rápido.
Tipos de Candidiasis:
- Almacén de datos dependiente: Procedente de un almacén de la empresa.
- Almacén de datos independiente: Construido directamente a partir de sistemas operativos.
- Almacén de datos híbrido: Combina ambos enfoques.
Ejemplo: El departamento de marketing puede tener un mercado centrado en datos de campañas, mientras que finanzas utiliza otro mercado dedicado a los informes de gastos.
Los almacenes de datos mejoran el rendimiento al reducir la complejidad de las consultas y mejorar la usabilidad para los equipos comerciales.
18) ¿Qué es la normalización de datos y cuándo se aplica?
La normalización es el proceso de estructurar una base de datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos. Divide tablas grandes en tablas más pequeñas y relacionadas.
Casos de uso:
- Se aplica en sistemas OLTP para evitar anomalías y duplicaciones.
- Rara vez se aplica en almacenes porque la desnormalización mejora el rendimiento de las consultas.
Ejemplo: Dividir una tabla “Cliente” en “Detalles_del_Cliente” y “Dirección_del_Cliente” evita repetir direcciones para varios clientes.
Si bien la normalización garantiza la coherencia en los sistemas operativos, los almacenes a menudo priorizan la velocidad sobre la normalización.
19) ¿Qué son las dimensiones basura?
Las dimensiones basura combinan atributos, indicadores o banderas de baja cardinalidad en una única tabla de dimensión para evitar el desorden en las tablas de hechos.
Ejemplo: En una tabla de hechos de ventas, atributos como “Prioridad del pedido”, “Indicador de envoltura de regalo” y “Tipo de entrega” se pueden almacenar juntos en una dimensión de correo no deseado.
Ventajas:
- Simplifica las tablas de hechos.
- Reduce uniones innecesarias.
- Agrupa datos varios de forma lógica.
Este patrón de diseño es particularmente útil cuando existen muchos atributos pequeños que no justifican dimensiones separadas.
20) ¿Qué es una Vista Materializada y en qué se diferencia de una Vista?
| Aspecto | Ver | Vista materializada |
|---|---|---|
| Almacenaje | Virtual, sin almacenamiento físico | Resultados almacenados físicamente |
| Rendimiento | Recalculado en el momento de la consulta | Consultas precalculadas y más rápidas |
| Mantenimiento | No es necesario actualizar | Requiere una estrategia de actualización |
| Caso de uso | Consultas ad-hoc | Resúmenes de acceso frecuente |
Ejemplo: Una vista materializada de “Resumen diario de ventas” acelera la generación de informes al calcular previamente los totales, mientras que una vista estándar vuelve a calcular en cada ejecución.
Las vistas materializadas equilibran el rendimiento y el almacenamiento, lo que las hace invaluables para consultas de BI de alta frecuencia.
21) ¿Qué es un almacén de datos activo?
Un almacén de datos activo es un sistema que no solo admite el análisis tradicional por lotes, sino que también permite actualizaciones de datos casi en tiempo real para la toma de decisiones operativas. A diferencia de los almacenes clásicos que actualizan los datos periódicamente, los almacenes activos integran flujos de datos continuos para reflejar el estado más reciente de las actividades del negocio.
Ejemplo: En la industria aérea, los datos de reserva de vuelos se actualizan prácticamente en tiempo real. Un almacén de datos activo permite a los analistas supervisar los niveles de ocupación y ajustar dinámicamente los precios de los billetes.
Beneficios:
- Permite el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real.
- Admite paneles de BI operativos.
- Cierra la brecha entre OLTP y OLAP.
Este diseño es cada vez más relevante en industrias que requieren respuestas rápidas, como el comercio minorista, el comercio electrónico y la banca.
22) ¿Cómo mejora el particionamiento el rendimiento en el almacenamiento de datos?
La partición divide las tablas de bases de datos grandes en segmentos más pequeños y manejables, lo que mejora la eficiencia de las consultas y la gestión de datos.
Tipos de particionamiento:
- Partición de rango: Basado en rangos de valores (por ejemplo, fechas).
- Particionado de listas: Basado en valores específicos (por ejemplo, códigos de región).
- Partición hash: Distribuye filas de manera uniforme a través de funciones hash.
- Particionado compuesto: Combina métodos (por ejemplo, rango + hash).
Ejemplo: Una tabla de hechos de ventas dividida por año permite a los analistas consultar solo los últimos tres años en lugar de escanear décadas de datos, lo que reduce significativamente el tiempo de consulta.
El particionamiento también mejora la capacidad de mantenimiento al permitir archivar o purgar particiones más antiguas de forma independiente.
23) ¿Qué papel juega la indexación en el almacenamiento de datos?
La indexación mejora el rendimiento de las consultas al proporcionar rutas de acceso rápido a los datos. En los almacenes, los índices son cruciales porque las consultas analíticas suelen implicar el análisis de tablas de gran tamaño.
Tipos de índices comunes:
- Índices de mapa de bits: Eficiente para columnas de baja cardinalidad (por ejemplo, género).
- Índices de árbol B: Adecuado para atributos de alta cardinalidad (por ejemplo, ID de cliente).
- Unirse a índices: Precalcular uniones entre tablas de hechos y dimensiones.
Ejemplo: Un índice de mapa de bits en “Categoría de producto” acelera consultas como “Ingresos totales por categoría”, especialmente cuando las categorías son limitadas.
Los índices bien diseñados equilibran el rendimiento de las consultas con la sobrecarga de almacenamiento, lo que garantiza que los almacenes brinden análisis de manera eficiente.
24) ¿Qué son las agregaciones en el almacenamiento de datos?
Las agregaciones precalculan resúmenes de datos detallados para acelerar los tiempos de respuesta de las consultas. Se almacenan en tablas de resumen o vistas materializadas.
Ejemplo: En lugar de calcular totales de ventas diarias sobre la marcha a partir de millones de transacciones, una tabla preagregada almacena los resultados, lo que permite ejecutar consultas en segundos.
Ventajas:
- Reduce el tiempo de procesamiento de consultas.
- Admite paneles interactivos e informes de BI.
- Permite realizar análisis en profundidad y acumulación en operaciones OLAP.
Las agregaciones son particularmente útiles cuando los usuarios solicitan con frecuencia métricas resumidas como "ingresos mensuales por región".
25) ¿Cuál es la importancia de la Gobernanza de Datos en un Data Warehouse?
La gobernanza de datos garantiza la precisión, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos en el entorno del almacén. Implica políticas, procesos y roles para gestionar los datos eficazmente.
Factores clave:
- Calidad: Refuerza la coherencia y la precisión.
- Seguridad: Controla el acceso a información sensible.
- Compliance: Cumple con los estándares legales y regulatorios (por ejemplo, GDPR).
- Linaje: Realiza un seguimiento de los orígenes y las transformaciones de los datos.
Ejemplo: Un proveedor de atención médica debe implementar una gobernanza para garantizar que los registros de pacientes en su almacén cumplan con las regulaciones HIPAA.
Una gobernanza eficaz genera confianza en los datos y mejora la fiabilidad de la toma de decisiones.
26) ¿Cuáles son los desafíos de seguridad más comunes en el almacenamiento de datos?
Los almacenes de datos guardan información confidencial y de alto valor, lo que los convierte en objetivos de riesgos de seguridad.
Desafíos:
- Acceso no autorizado por parte de usuarios internos o externos.
- Violaciones de datos debido a un cifrado débil.
- Amenazas internas procedentes de cuentas privilegiadas.
- Fallas de cumplimiento en el manejo de datos regulados.
Ejemplo: Si un almacén de servicios financieros carece de un acceso adecuado basado en roles, un analista puede acceder inadvertidamente a datos confidenciales de clientes.
Estrategias de mitigación:
- Implementar control de acceso basado en roles y atributos.
- Utilice cifrado en reposo y en tránsito.
- Supervisar la actividad con registros de auditoría.
27) ¿En qué se diferencian los almacenes de datos en la nube de los almacenes locales?
| Aspecto | En la premisa | Nube DW |
|---|---|---|
| Costo | Alto gasto de capital inicial | Gastos operativos de pago por uso |
| Global | Limitado por hardware | Prácticamente ilimitado |
| Mantenimiento | Gestionado por TI interna | Gestionado por el proveedor |
| Ejemplos | Teradata, Oracle Exadata | Copo de nieve, BigQuery, Redshift |
Resumen: Los almacenes en la nube ofrecen elasticidad, menor mantenimiento y flexibilidad de costos, lo que los hace atractivos para las empresas modernas. Los sistemas locales siguen siendo atractivos en sectores con requisitos estrictos de residencia de datos o cumplimiento normativo.
28) ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los almacenes de datos en la nube?
Ventajas:
- El escalamiento elástico admite cargas de trabajo variables.
- Costos iniciales más bajos en comparación con las instalaciones locales.
- Integración perfecta con ecosistemas de nube.
- Alta disponibilidad y recuperación ante desastres.
Desventajas:
- Riesgo de dependencia del proveedor.
- Costos de transferencia de datos para escenarios híbridos.
- Desafíos de cumplimiento y soberanía.
Ejemplo: Una startup puede elegir BigQuery por su relación costo-beneficio, mientras que una agencia gubernamental puede dudar debido a reglas de soberanía.
Las organizaciones deben sopesar la flexibilidad frente a consideraciones de control y cumplimiento a largo plazo.
29) ¿Qué es ELT y en qué se diferencia de ETL?
ELT (Extraer, Cargar, Transformar) invierte el proceso ETL tradicional cargando primero los datos sin procesar en el almacén y realizando transformaciones dentro de él.
Diferencias:
- ETL: Transformar antes de cargar; adecuado para almacenes locales.
- Enseñanza del inglés como lengua extranjera: Transformar después de la carga; aprovecha la potencia de procesamiento del DW en la nube.
Ejemplo: Con Snowflake, primero se cargan los datos de flujo de clics sin procesar y luego se aplican las transformaciones SQL directamente dentro de la plataforma.
Ventajas de la enseñanza del inglés como lengua extranjera:
- Tiempos de carga más rápidos.
- Mejor escalabilidad para datos no estructurados o semiestructurados.
- Simplifica el diseño de canales de datos en entornos modernos.
30) ¿Qué son los hechos no aditivos en un almacén de datos?
Los datos no aditivos son medidas que no se pueden sumar en ninguna dimensión. A diferencia de los datos aditivos o semiaditivos, requieren un manejo especial durante el análisis.
Ejemplos:
- Ratios (por ejemplo, margen de beneficio).
- Porcentajes (por ejemplo, tasa de abandono).
- Promedios (por ejemplo, precio promedio del boleto).
Estrategia de manejo: Los hechos no aditivos a menudo se calculan en el momento de la consulta o se almacenan con contexto adicional para una agregación precisa.
Ejemplo: Un almacén de telecomunicaciones puede almacenar el “puntaje de satisfacción del cliente”, que no se puede simplemente sumar, sino que se debe promediar entre los segmentos de clientes.
31) ¿En qué se diferencian los Data Lakes de los Data Warehouses?
Los lagos de datos y los almacenes a menudo se confunden, pero cumplen funciones distintas.
| Aspecto | Almacenamiento de Datos | Lago de datos |
|---|---|---|
| Tipo de datos | Estructurado, curado | Crudo, estructurado + no estructurado |
| Esquema | Esquema en escritura | Esquema en lectura |
| Usuarios | Analistas de negocios | Científicos de datos, ingenieros |
| Rendimiento | Optimizado para consultas SQL | Optimizado para la exploración de big data |
| Ejemplo | Informes de ventas | Almacenamiento de datos de sensores de IoT |
Resumen: Los almacenes proporcionan datos gobernados y listos para usar para inteligencia empresarial, mientras que los lagos almacenan volúmenes masivos de datos sin procesar para análisis avanzados y aprendizaje automático. Las organizaciones utilizan cada vez más ambos métodos en conjunto.
32) ¿Qué es un Data Lakehouse y cómo combina beneficios?
Un data lakehouse es una arquitectura moderna que fusiona la escalabilidad de los data lakes con la gobernanza y el rendimiento de los data warehouses.
Características:
- Almacena datos estructurados y no estructurados.
- Proporciona conformidad con ACID para confiabilidad.
- Admite tanto BI (consultas SQL) como AI/ML (procesamiento de big data).
Ejemplo: Herramientas como Databricks Lakehouse o Snowflake Unistore permiten a los científicos de datos ejecutar entrenamiento de ML en la misma plataforma donde los analistas ejecutan paneles de BI.
Beneficios:
- Reduce los silos de datos.
- Permite una plataforma para todos los análisis.
- Rentable en comparación con mantener sistemas separados.
33) ¿Qué factores determinan si se debe utilizar ETL o ELT?
La elección entre ETL y ELT depende de múltiples consideraciones:
- Volumen y tipo de datos: ELT es mejor para datos semiestructurados/no estructurados.
- Infraestructura: ETL se adapta a los sistemas locales; ELT se adapta a los almacenes nativos de la nube.
- Complejidad de transformación: ETL permite transformaciones precargadas y controladas; ELT se basa en el cómputo de almacén.
- Compliance: ETL proporciona más control sobre la limpieza de datos confidenciales antes de la carga.
Ejemplo: Un banco con normas de cumplimiento estrictas puede preferir ETL para limpiar la información personal identificable antes de cargarla, mientras que una startup de SaaS que utiliza BigQuery puede adoptar ELT para lograr agilidad.
34) ¿Cómo se consigue el almacenamiento de datos en tiempo real?
El almacenamiento en tiempo real integra canales de transmisión de datos en sistemas tradicionales orientados a lotes.
técnicas:
- Captura de datos modificados (CDC): Captura cambios incrementales.
- Herramientas de procesamiento de flujo: Apache Kafka, Spark Transmisión, Flink.
- Microdosificación: Cargas pequeñas y frecuentes en lugar de lotes nocturnos.
Ejemplo: Un sitio de comercio electrónico utiliza CDC para actualizar la disponibilidad de stock casi en tiempo real, lo que garantiza que los clientes vean niveles de inventario precisos.
Los almacenes en tiempo real permiten una toma de decisiones inmediata, pero requieren una infraestructura sólida para su ingestión y seguimiento.
35) ¿Cómo pueden los modelos de aprendizaje automático aprovechar los almacenes de datos?
Los modelos de aprendizaje automático se benefician de los almacenes, ya que proporcionan conjuntos de datos limpios, históricos e integrados.
Casos de uso:
- Predecir la pérdida de clientes a partir del historial de transacciones.
- Detección de fraude mediante actividad de cuenta agregada.
- Sistemas de recomendación entrenados en el comportamiento de compra.
Ejemplo: Una empresa minorista exporta el historial de compras de sus clientes desde su almacén para entrenar modelos ML que sugieren ofertas personalizadas.
Los almacenes en la nube modernos a menudo integran capacidades de ML directamente (por ejemplo, BigQuery ML, Snowflake Snowpark), lo que reduce la necesidad de exportar datos.
36) ¿Cuál es el ciclo de vida típico de un proyecto de almacén de datos?
El ciclo de vida incluye fases estructuradas para garantizar una implementación exitosa:
- Análisis de requisitos: Definir objetivos, fuentes y KPI.
- Modelado de datos: Esquema de diseño (hecho/dimensión).
- Desarrollo ETL/ELT: Construir tuberías.
- Implementación: Llenar el almacén, probar la calidad.
- Despliegue: Implementar para usuarios comerciales.
- Mantenimiento: Supervisar el rendimiento, gestionar actualizaciones.
Ejemplo: Una organización de atención médica que implemente un almacén puede comenzar por definir los requisitos de informes reglamentarios antes de pasar al diseño y al desarrollo ETL.
La gestión del ciclo de vida es esencial para alinear las compilaciones técnicas con los objetivos comerciales.
37) ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los almacenes en tiempo casi real?
Ventajas:
- Proporciona información actualizada para una rápida toma de decisiones.
- Mejora la experiencia del cliente (por ejemplo, detección de fraude).
- Admite paneles de control operativos.
Desventajas:
- Mayores costos de infraestructura y monitoreo.
- Mayor complejidad en el diseño de tuberías.
- Riesgo de inconsistencia de datos debido a problemas de latencia.
Ejemplo: Una compañía de tarjetas de crédito aprovecha el almacenamiento casi en tiempo real para detectar transacciones fraudulentas al instante, pero debe realizar grandes inversiones en infraestructura de procesamiento en tiempo real.
38) ¿Qué características definen un almacén de datos moderno?
Los almacenes modernos difieren significativamente de los sistemas tradicionales.
Características:
- Nativo de la nube y altamente escalable.
- Soporte para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Separación de procesamiento y almacenamiento para mayor flexibilidad.
- Integración con marcos de IA/ML.
- Funciones avanzadas de gobernanza y seguridad.
Ejemplo: Snowflake permite escalar automáticamente los clústeres de cómputo, mientras que BigQuery permite consultar petabytes de datos con una configuración mínima.
Estas características posicionan a los almacenes modernos como plataformas centrales para las empresas impulsadas por el análisis.
39) ¿Cómo garantizan las organizaciones la calidad de los datos en un almacén?
La calidad de los datos es esencial para realizar análisis confiables.
técnicas:
- Reglas de validación: Verifique rangos, tipos de datos y unicidad.
- Limpieza: Eliminar duplicados, estandarizar formatos.
- Monitoreo: Implementar paneles de control de calidad de datos.
- Gestión de datos maestros (MDM): Garantizar la coherencia entre los sistemas.
Ejemplo: Un almacén de telecomunicaciones que valida los números de teléfono de los clientes con patrones de expresiones regulares garantiza la coherencia de las campañas de marketing.
Los datos de alta calidad generan confianza y evitan malas decisiones comerciales.
40) ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de un esquema galáctico?
Ventajas:
- Captura múltiples procesos de negocio en un solo esquema.
- Promotes reutilización de dimensiones compartidas.
- Permite análisis multifuncionales (por ejemplo, ventas + inventario).
Desventajas:
- Más complejo que los esquemas de estrella/copo de nieve.
- Requiere un diseño cuidadoso para evitar cuellos de botella en el rendimiento.
Ejemplo: Una empresa minorista con tablas de hechos separadas de “Ventas” y “Devoluciones” vinculadas a las mismas dimensiones de Producto y Cliente se beneficia de análisis compartidos, pero enfrenta una mayor complejidad de consultas.
41) ¿En qué se diferencia el ciclo de vida de un almacén de datos del de una base de datos?
Un ciclo de vida de base de datos se centra en la eficiencia transaccional, mientras que un ciclo de vida de almacén de datos enfatiza las necesidades analíticas a largo plazo.
| Aspecto | Ciclo de vida de la base de datos | Ciclo de vida del almacén de datos |
|---|---|---|
| Enfócate | Optimización OLTP | OLAP y análisis |
| Novedades | Frecuente, en tiempo real | Cargas por lotes o incrementales |
| Diseño | Modelos de entidad-relación | Modelos dimensionales (estrella, copo de nieve) |
| Factores de éxito | Tiempo de actividad, velocidad | Calidad de los datos, integridad histórica |
Ejemplo: Mientras que el ciclo de vida de una base de datos bancaria enfatiza el tiempo de actividad continuo para los retiros en cajeros automáticos, el ciclo de vida del almacén se centra en informes precisos a largo plazo de las tendencias de gasto de los clientes.
42) ¿Qué factores influyen en el uso de ETL o ELT?
Las organizaciones consideran lo siguiente antes de tomar una decisión:
- Infraestructura: Las instalaciones locales favorecen a ETL; la nube favorece a ELT.
- Tipo de datos: ELT admite mejor datos semiestructurados y no estructurados.
- Necesidades de latencia: ETL permite transformaciones controladas antes de la carga.
- Costo: ELT aprovecha la computación en la nube; ETL puede requerir middleware.
Ejemplo: Un proveedor de atención médica regulado utiliza ETL para limpiar datos confidenciales de pacientes antes de almacenarlos, mientras que una empresa de SaaS prefiere ELT por su agilidad con BigQuery.
43) ¿Cuáles son las ventajas de los almacenes nativos de la nube como Snowflake o BigQuery?
Las plataformas nativas de la nube brindan elasticidad, escalabilidad e integración con ecosistemas de IA/ML.
Beneficios:
- Escalado elástico: Calcula escalas automáticas según demanda.
- Separación de computación y almacenamiento: Reduce el costo.
- Compatibilidad nativa con ML/IA: Ejemplo: BigQuery ML.
- Disponibilidad mundial: Accesible en cualquier lugar con internet.
Ejemplo: Una startup puede escalar desde el análisis de gigabytes a petabytes de datos de la noche a la mañana sin tener que rediseñar la infraestructura.
44) ¿Cuáles son los desafíos de seguridad más comunes en un almacén de datos?
Los riesgos clave incluyen acceso no autorizado, fugas de datos y violaciones de cumplimiento.
Desafíos:
- Mecanismos de autenticación débiles.
- Cifrado deficiente para datos en reposo/en tránsito.
- Amenazas internas de usuarios privilegiados.
- Fallos de cumplimiento con GDPR o HIPAA.
Mitigación:
- Control de acceso basado en roles y atributos.
- Monitoreo continuo con registros de auditoría.
- Estándares de cifrado fuertes.
Ejemplo: Una institución financiera protege los datos de sus clientes aplicando seguridad a nivel de fila y enmascarando atributos sensibles como los números de cuenta.
45) ¿Cómo se optimizan las estrategias de partición para el rendimiento de las consultas?
La partición debe alinearse con los patrones de consulta.
Mejores Prácticas:
- Utilice partición de rango basada en fecha para datos de series de tiempo.
- Aplica partición de listas para datos categóricos como regiones.
- Emplear partición compuesta Cuando múltiples factores impulsan las consultas.
Ejemplo: Un almacén de ventas divide su tabla de hechos por año y región, lo que garantiza consultas como "Revenue en Europa, 2023” escanear solo las particiones relevantes.
46) ¿Cuáles son los beneficios y desventajas del almacenamiento de datos casi en tiempo real?
Beneficios:
- Permite obtener información actualizada.
- Admite detección de fraude y precios dinámicos.
- Mejora la experiencia del cliente.
Desventajas:
- Tuberías ETL/ELT complejas.
- Mayor costo de infraestructura.
- Mayores requisitos de seguimiento.
Ejemplo: Una compañía de tarjetas de crédito previene transacciones fraudulentas analizándolas casi en tiempo real, pero incurre en altos costos de infraestructura para el procesamiento continuo.
47) ¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje automático utilizando datos de almacén?
Los almacenes proporcionan datos históricos limpios, ideales para los modelos de ML.
Aplicaciones:
- Análisis predictivo (abandono de clientes, previsión de demanda).
- Detección de fraude.
- Sistemas de recomendación.
Ejemplo: Netflix Aprovecha las entradas del almacén de datos para entrenar modelos ML que recomiendan contenido, combinando datos de visualización históricos con comportamiento en tiempo real.
Las plataformas de nube modernas (Snowflake Snowpark, BigQuery ML) permiten el desarrollo de ML directamente dentro del almacén, lo que reduce el movimiento de datos.
48) ¿Cuáles son las diferentes formas de probar pipelines ETL?
Las pruebas garantizan la corrección, el rendimiento y la calidad de los datos.
Tipos de pruebas ETL:
- Prueba de integridad de datos: Asegúrese de que todos los datos de origen se carguen correctamente.
- Pruebas de transformación de datos: Validar reglas de negocio.
- Pruebas de regresión: Asegúrese de que los nuevos cambios no interrumpan los procesos.
- Pruebas de rendimiento: Evalúe la velocidad con grandes conjuntos de datos.
Ejemplo: Una tubería ETL que extrae datos de clientes desde CRM se somete a pruebas de integridad para verificar que todos los registros de la fuente coincidan con el almacén.
49) ¿Cuándo deberían las organizaciones adoptar un Data Lakehouse en lugar de un Data Warehouse?
Una casa junto al lago es adecuada cuando:
- Se necesitan datos estructurados y no estructurados.
- Las cargas de trabajo de IA/ML requieren acceso a datos sin procesar.
- La rentabilidad es una prioridad (plataforma única en lugar de lago + almacén).
Ejemplo: Una empresa de medios adopta un sistema de almacenamiento en línea para almacenar archivos de video sin procesar (para modelos de subtítulos ML) junto con análisis de audiencia estructurados en un solo sistema.
50) ¿Qué características definen una implementación exitosa de un Data Warehouse?
El éxito depende del diseño técnico, la gobernanza y la alineación empresarial.
Características:
- Objetivos de negocio claros.
- Datos consistentes y de alta calidad.
- Arquitectura escalable (nube o híbrida).
- Fuerte gobernanza y seguridad de datos.
- Participación activa de las partes interesadas.
Ejemplo: Una empresa minorista logra el éxito alineando su almacén con las necesidades de marketing (análisis de campañas) y operaciones (optimización de la cadena de suministro).
🔍 Preguntas clave de entrevistas sobre almacenamiento de datos con situaciones reales y respuestas estratégicas
A continuación, se presentan 10 preguntas de entrevista cuidadosamente seleccionadas y ejemplos de respuestas. Estas preguntas cubren basado en el conocimiento, en el comportamiento y situacional categorías que reflejan lo que comúnmente se les pregunta a los profesionales en roles de almacén de datos.
1) ¿Puede explicar la diferencia entre los sistemas OLAP y OLTP?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere ver si usted comprende los conceptos fundamentales de los sistemas de datos y sus casos de uso.
Respuesta de ejemplo:
Los sistemas OLTP están diseñados para gestionar datos transaccionales con inserciones, actualizaciones y eliminaciones frecuentes, como en los sistemas de punto de venta o bancarios. Los sistemas OLAP, por otro lado, están optimizados para consultas y análisis complejos. Un almacén de datos suele ser un sistema OLAP, centrándose en el análisis histórico, las tendencias y los informes, en lugar de en las operaciones diarias.
2) ¿Cuáles son algunas arquitecturas de almacenamiento de datos comunes y cuál prefiere?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere evaluar su experiencia técnica y su razonamiento.
Respuesta de ejemplo:
“Las arquitecturas comunes incluyen el modelo dimensional de Kimball, la fábrica de información corporativa de Inmon y el modelo de datos VaultCada uno tiene sus puntos fuertes. Por ejemplo, el esquema en estrella de Kimball es intuitivo y eficiente para la generación de informes, mientras que el enfoque de Inmon ofrece integración a nivel empresarial. En mi anterior puesto, preferí un modelo híbrido porque nos permitía ofrecer flexibilidad en la generación de informes y consistencia en la gestión de datos a nivel empresarial.
3) Describe un proyecto de almacén de datos desafiante en el que trabajaste y cómo aseguraste su éxito.
Se espera del candidato: El entrevistador quiere evaluar su capacidad de resolución de problemas, su liderazgo y su adaptabilidad.
Respuesta de ejemplo:
En mi trabajo anterior, nos enfrentamos a un desafío al migrar un almacén de datos local heredado a un sistema en la nube. Los principales problemas eran la duplicación de datos y el ajuste del rendimiento. Introduje scripts de validación de datos automatizados, colaboré estrechamente con el equipo de DevOps para optimizar el pipeline y realicé pruebas incrementales. Esto redujo los errores de migración y nos permitió entregar el proyecto dos semanas antes de lo previsto.
4) ¿Cómo se garantiza la calidad de los datos en un Data Warehouse?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere ver su enfoque para mantener la precisión, integridad y confiabilidad.
Respuesta de ejemplo:
Me centro en la creación de perfiles de datos, la implementación de reglas de validación y el uso de marcos ETL con funciones de registro de errores y auditoría. En un puesto anterior, implementé controles de calidad de datos en tiempo real en la capa de ensayo, lo que redujo los errores de informes posteriores en más del 30 %.
5) Imagine que los ejecutivos se quejan de la lentitud de los paneles de control. ¿Cómo abordaría este problema de rendimiento?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere ver su proceso de resolución de problemas y optimización.
Respuesta de ejemplo:
Primero identificaría si el cuello de botella está en el proceso ETL, el diseño del almacén de datos o la capa de informes. Esto puede implicar revisar los planes de ejecución de consultas, añadir índices o introducir tablas de resumen. En mi puesto anterior, resolví un problema similar implementando vistas materializadas para informes de consultas frecuentes, lo que mejoró los tiempos de carga del panel en un 50 %.
6) ¿Cómo se gestionan los requisitos conflictivos de múltiples partes interesadas?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere comprender sus habilidades de comunicación y negociación.
Respuesta de ejemplo:
Empiezo organizando sesiones conjuntas sobre requisitos para identificar solapamientos y conflictos. Luego, priorizo los requisitos según su impacto en el negocio y me comunico de forma transparente con las partes interesadas sobre las compensaciones. Esto garantiza que todos comprendan el razonamiento detrás de las decisiones. En mi trabajo anterior, este enfoque ayudó a coordinar a los equipos de finanzas y ventas en torno a KPI compartidos, evitando la duplicación de sistemas de informes.
7) ¿Cómo decidir entre un esquema en estrella y un esquema de copo de nieve para un almacén de datos?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere evaluar su razonamiento técnico.
Respuesta de ejemplo:
Un esquema en estrella suele ser más eficiente para las consultas y es intuitivo para el usuario empresarial, mientras que un esquema en copo de nieve normaliza las tablas de dimensiones para optimizar el almacenamiento. Si el rendimiento y la simplicidad de las consultas son cruciales, recomiendo un esquema en estrella. Si la consistencia de los datos y la reducción de la redundancia son prioritarias, el esquema en copo de nieve es mejor. En un puesto anterior, recomendé un esquema en copo de nieve para un proyecto minorista debido a la gran cantidad de atributos jerárquicos de producto.
8) Describe una ocasión en la que tuviste que gestionar un plazo ajustado mientras trabajabas en varios proyectos. ¿Cómo lo lograste?
Se espera del candidato: El entrevistador está probando su capacidad para priorizar y gestionar el estrés.
Respuesta de ejemplo:
En mi puesto anterior, me encargaba de realizar una actualización mensual del panel ejecutivo y una actualización del esquema del almacén de datos en la misma semana. Primero, evalué las dependencias, delegué el trabajo no crítico y automaticé las tareas repetitivas en el proceso ETL. Al centrarme en el impacto y la eficiencia, entregué ambos proyectos a tiempo sin sacrificar la calidad.
9) Si tuviera que diseñar un almacén de datos para una empresa de comercio electrónico en rápido crecimiento, ¿cuáles serían sus principales consideraciones?
Se espera del candidato: El entrevistador quiere ver cómo aborda la escalabilidad, la flexibilidad y la preparación para el futuro.
Respuesta de ejemplo:
Mis prioridades serían la escalabilidad, la gestión de diversas fuentes de datos y el soporte de análisis casi en tiempo real. Elegiría una solución en la nube con separación de almacenamiento y computación, implementaría pipelines ETL incrementales y diseñaría un esquema optimizado para el análisis de productos, clientes y ventas. Esto permitiría que el sistema se adaptara al crecimiento de la empresa.
10) ¿Cómo se mantiene actualizado con las nuevas tecnologías y las mejores prácticas de almacenamiento de datos?
Se espera del candidato: El entrevistador busca hábitos de aprendizaje continuo.
Respuesta de ejemplo:
Sigo blogs de tecnología con regularidad, asisto a seminarios web y participo en comunidades profesionales como TDWI. También pruebo herramientas emergentes en entornos de pruebas para comprender sus capacidades. Por ejemplo, en mi trabajo anterior, exploré el rendimiento de las bases de datos con almacenamiento en columnas y recomendé una que redujo los costos de almacenamiento en un 25 %.
