Delimitar un recorrido completo de información.
Incluya las entradas, transformaciones y cálculos que producen un resultado de negocio. Las dependencias compartidas ayudan a decidir qué debe trasladarse conjuntamente y qué debe seguir conectado.
MODERNIZACIÓN
DE DATOS Y ANALÍTICACUADERNO
DE CAMPOSignificado de las métricasDependenciasDiseño de destinoAceptación
DE DATOS Y ANALÍTICACUADERNO
DE CAMPOSignificado de las métricasDependenciasDiseño de destinoAceptación
De la analítica heredada a las definiciones explícitas
Una nueva plataforma de datos.
El mismo
significado de negocio.
Trasladar un panel de indicadores es sólo una parte del trabajo. Sus cifras dependen de transformaciones, filtros y reglas de negocio acumulados con el tiempo. Trazadera modernAIze ayuda a su equipo a recuperar esa lógica y decidir cómo trasladarla a la plataforma de destino.
Northstar University: de Qlik a dbt para Databricks
Demostración ficticia
01. El significado de una cifra
El nombre se conserva.
¿Y el resultado?
Un indicador conocido puede dar un resultado distinto tras la migración. Un filtro omitido o un periodo modificado pueden obligar a los equipos a conciliar dos versiones de la misma información. Empiece por hacer visible la definición que explica la cifra.
AmpliarLectura de una expresión real
Más que contar valores distintos.
- ¿Qué valores se cuentan?
- La expresión cuenta los valores distintos de
Compy excluye las cadenas vacías, un espacio y un guion. - ¿Qué periodo se aplica?
YR_CDEqueda restringido porvCriterionCYcomo variable. El año elegido forma parte de la definición.- ¿Qué selecciones siguen vigentes?
- La métrica hereda el contexto de selección actual. El modelo de destino y su capa de informes deben acordar dónde corresponde implementar ese comportamiento.
02. El sistema que sostiene el informe
Siga la cifra
más allá del panel.
Northstar combina extractos académicos y financieros con datos de configuración y comparación. El flujo alimenta tanto un modelo de indicadores como archivos históricos de los años de revisión. Sustituir la interfaz deja sin resolver buena parte de esas responsabilidades.
AmpliarDecidir cómo conservar el historial.
Un año de revisión fijado y un panel recalculado cumplen finalidades distintas. Decida qué resultados deben seguir siendo reproducibles antes de cambiar el procesamiento que los genera.
03. Un modelo de destino deliberado
Dé a la lógica
un lugar definido.
modernAIze combina análisis sintáctico determinista y enriquecimiento mediante IA en un modelo semántico que su equipo puede revisar. Las decisiones de destino y las guías de estilo explicitan la arquitectura: cómo organizar los datos, dónde situar las reglas compartidas y qué permanece en la capa de informes.
- Fidelidad al origen
Preparación de datos
Conservar el significado del origen. Unificar nombres y tipos, con una relación clara con los datos de entrada.
- Lógica compartida
Transformaciones
Situar las uniones y los cálculos reutilizables en modelos identificados. Definir la granularidad: qué representa cada fila.
- Uso de negocio
Definiciones publicadas
Acordar dimensiones, hechos y definiciones de métricas. Decidir qué filtros pertenecen al modelo y cuáles siguen siendo interactivos.
En la demostración de Northstar, una guía de estilo de esquema en estrella describe el diseño previsto. El proyecto dbt preparado contiene modelos de preparación e intermedios que se pueden examinar.
Ver la guía de estilo
Ampliar04. Un cambio que se pueda aceptar
Acuerde qué debe coincidir.
Explique qué puede cambiar.
Un código SQL legible permite examinar la nueva implementación. La aceptación del negocio requiere otro paso: comparar resultados acordados con las mismas entradas, periodos y selecciones. Defina las comprobaciones antes de retirar los informes existentes.
ComprobaciónConcretar la comparación
Población y granularidad
Las mismas entidades, con el mismo nivel de detalle. Tenga en cuenta duplicados, identificadores ausentes y valores excluidos.
Periodos y selecciones
El mismo año, calendario y estado de filtros. Compruebe por separado los resultados históricos fijados y los recálculos actuales.
Resultados y excepciones
Compare totales y registros representativos. Acuerde tolerancias y documente los cambios deliberados con la persona responsable de la métrica.
Ver una comprobación concreta: ¿qué significa «siguiente periodo»?
Un registro posterior no es necesariamente el siguiente periodo académico.
El modelo de continuidad preparado busca la siguiente fila de un estudiante y programa. Antes de interpretar ese resultado como retención, acuerde cómo tratar periodos sin matrícula, matrículas repetidas y el orden del calendario académico.
Es otro modelo del mismo sistema de demostración; no es la implementación de vCriterion13.
lead(term_id) over (
partition by student_id, program_code
order by term_id
) as next_term_idExaminar el proyecto dbt
AmpliarEl resultado de Northstar es un proyecto preparado para la demostración. En este ejemplo no se han realizado la ejecución en Databricks ni la conciliación entre origen y destino.
Empezar por un recorrido de información
¿En qué cifra debe
seguir confiando su negocio?
Aporte un informe representativo, sus programas de origen y un resultado en el que su equipo ya confíe. Podemos identificar las reglas ocultas, definir las responsabilidades del destino y acordar cómo comprobar el cambio.
Hablemos de su analítica