01 / CONTEXTO
El problema
Cargas, históricos y cruces masivos que necesitan consistencia y procesamiento eficiente.
Data Engineering
Procesos ETL y Optimización SQL Server
Construcción y optimización de cargas, históricos mensuales, deduplicación, cruces masivos, índices y consultas.
- SQL Server
- Stored Procedures
- ETL
- Python
02 / OBJETIVO
La dirección
Mejorar los tiempos de procesamiento y la confiabilidad de los datos.
03 / ENFOQUE Y ARQUITECTURA
Cómo se conecta la solución
Construcción y optimización de cargas, históricos mensuales, deduplicación, cruces masivos, índices y consultas.
- 01Extracción
- 02Limpieza y cruces
- 03Carga SQL
- 04Históricos
Diagrama conceptual del enfoque descrito. No incluye datos de clientes ni infraestructura interna.
04 / ALCANCE
La solución descrita
Procesos de carga e históricos orientados a una base de datos más confiable.
No se publican métricas de impacto sin evidencia validada.
05 / CRITERIO TÉCNICO
Decisiones de diseño
Tratar deduplicación, índices y consultas como decisiones vinculadas al uso de los datos.
EL SIGUIENTE PASO
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