Construiré un pipeline ETL, limpiaré tus datos y configuraré tu base de datos SQL

Los datos incorrectos son costosos. Un pipeline que se rompe silenciosamente es peor.

He construido pipelines ETL en Python en entornos de producción en Renault, extrayendo datos de costos y defectos de SAP a Google BigQuery en cinco talleres de fabricación, automatizados y funcionando a diario sin intervención manual. Para las autoridades fiscales regionales en Marruecos, construí un pipeline que procesa datos de impuestos sobre la tierra en más de 200 parcelas, estructurado en una base de datos PostgreSQL y entregado como informes limpios.

Lo que obtienes:

• Scripts en Python que extraen, limpian y transforman tus datos automáticamente
• Base de datos estructurada en PostgreSQL o BigQuery con arquitectura en capas: crudo, limpio y agregado
• Verificaciones de calidad de datos integradas en el pipeline para que los errores se detecten antes de llegar a tus informes
• Documentación completa para que tu equipo pueda mantenerlo después de la entrega

Trabajo con datos de Excel, CSV, APIs, exportaciones de SAP y bases de datos SQL. Si tus datos están desordenados o con formatos inconsistentes, eso se soluciona antes de cargar cualquier cosa.

La opción básica cubre limpieza y preparación de datos. La estándar añade el pipeline ETL completo. La premium incluye arquitectura de base de datos, programación automática y un informe de recomendaciones de plataforma.

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