Diseñaré y optimizaré tu data warehouse y modelos de bi
Acerca de este Servicio
Me especializo en soluciones de Data Warehousing y Analytics que transforman datos en bruto en insights limpios, estructurados y accionables. Con experiencia en Snowflake, Databricks, Azure, AWS, GCP, Python, PySpark, SQL y Power BI/Tableau/Streamlet, te ayudaré a diseñar u optimizar tu data warehouse, modelos semánticos, esquema estrella o copo de nieve y modelos de BI para escalabilidad, velocidad, consistencia y precisión.
Lo que ofrezco:
- Diseño y optimización de Data Warehouse (Snowflake, Databricks, Fabrics, Redshift, Big Query, SQL, Azure, AWS y GCP)
- Modelado de esquemas dimensionales y estrella (tablas de hechos y dimensiones)
- Optimización de consultas SQL para un rendimiento más rápido
- Reestructuración y migración del modelo semántico de Power BI
- Implementación de Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold)
- Validación de datos, verificaciones de consistencia y modelos listos para auditoría
Plataforma de almacenes:
Snowflake
•
Fabric Warehouse
•
Databricks
Tipo de proyecto:
Nueva creación
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué plataformas soporta?
Trabajo con Snowflake, Databricks, Fabrics, Redshift, Big Query, SQL, Azure, AWS, GCP, Python, PySpark, Power BI, Tableau, Streamlet.
¿Puedes migrar mis modelos de BI existentes a un warehouse?
Sí, me especializo en migrar y reestructurar modelos semánticos de Power BI en una arquitectura de warehouse escalable.
¿Sigues las mejores prácticas para el diseño de warehouses?
Por supuesto. Implemento modelado de esquema estrella, normalización/desnormalización cuando es necesario y Medallion Architecture para rendimiento y escalabilidad.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Necesitaré el alcance del proyecto, detalles de acceso a tus fuentes de datos, modelos de BI existentes y la plataforma de warehouse objetivo junto con tus KPIs de negocio.
¿Proporcionas documentación?
Sí. Proporciono documentación clara para que tu equipo pueda mantener y ampliar fácilmente la solución.

