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Tldr Un recorrido de ingeniería de datos end to end con DuckDB y Python que lleva un dataset público desde bruto a limpio, modelo estrella con hechos y dimensiones, controles de calidad, marts de negocio y visualizaciones, todo dentro de un único Jupyter Notebook.
La ingeniería de datos no va solo de mover datos, va de crear canalizaciones que los vuelvan utilizables. En esta guía te muestro cómo convertir datos en bruto en marts listos para BI y gráficas finales, trabajando con DuckDB y pandas para mantenerlo simple, reproducible y veloz en local.
Seguimos el patrón Medallion Architecture: capa Bronze para ingesta de datos tal cual llegan, capa Silver para estandarización y limpieza, capa Gold para modelo en estrella, una fase de QA para asegurar la calidad, creación de marts analíticos y finalmente visualización. Así se obtiene una fuente de verdad que acelera informes, power bi y casos de inteligencia artificial sin fricción.
Ingesta Bronze Reunimos las particiones de entrenamiento, validación y prueba del dataset público, homogenizamos los campos anidados tipo JSON, normalizamos fechas y guardamos un parquet y un csv reproducibles. En esta fase todo se conserva tal cual para asegurar trazabilidad.
Transformación Silver Creamos tablas de staging tipadas y consistentes. Estandarizamos texto, casteamos a tipos correctos como booleanos, enteros y timestamps, y aplanamos los JSON a tablas auxiliares como stg_reports, stg_reporter, stg_team, stg_weakness y stg_asset. Este paso elimina ambigüedades y prepara los datos para modelado analítico.
Modelo en estrella Gold Separamos hechos y dimensiones para un modelo de análisis claro. Generamos claves sustitutas estables aplicando un hash al JSON original de cada entidad, lo que preserva privacidad a la vez que garantiza joins consistentes. Dimensiones conformadas dim_reporter, dim_team, dim_weakness y dim_structured_scope con una fila por entidad. Tabla de hechos fact_report con la clave natural del informe, claves foráneas a las dimensiones y métricas centrales como has_bounty, vote_count, created_at, disclosed_at y substate. Por qué un star schema Porque simplifica las consultas para BI, mantiene separadas métricas y atributos descriptivos y facilita cargas incrementales y escenarios de cambios lentos en producción.
QA de datos Antes de exponer Gold a BI o IA, validamos volumen de registros, integridad de claves y tipos de datos. Comprobamos que los conteos no se desvíen entre Bronze, Silver y Gold, que no haya claves huérfanas y que campos obligatorios como created_at y substate no sean nulos. En producción recomendamos automatizar con pruebas de dbt, Great Expectations, CI CD y alertas cuando fallen umbrales.
Marts y agregaciones Publicamos datasets preagregados y amigables para negocio que aceleran dashboards y reducen coste de cómputo. Usamos vistas materializadas o tablas incrementales en el almacén, con un esquema BI separado del operacional y orquestación con Airflow o Prefect. Para IA registramos estos conjuntos en un feature store y habilitamos casos de ia para empresas con agentes IA sin reingeniería. Si tu organización trabaja con cuadros de mando, consulta nuestros servicios de Business Intelligence y power bi para llevar tus analíticas al siguiente nivel.
Buenas prácticas de producción Generar claves sustitutas de forma controlada una sola vez, aplicar constraints de PK FK o tests en el warehouse, gobernar la capa Gold en una plataforma como Snowflake, BigQuery o Redshift y gestionar permisos estrictos para que sea la única fuente de verdad de analítica e IA.
Relación con IA Atributos limpios y normalizados facilitan la creación de conjuntos de características libres de PII para modelos. Esto acelera experimentación y despliegue de soluciones de inteligencia artificial y agentes IA. Descubre cómo aplicamos inteligencia artificial en empresas con casos reales de predicción, scoring y automatización.
Conclusiones clave DuckDB cambia las reglas del juego para SQL local y analítica reproducible. La arquitectura Medallion mantiene el modelado ordenado. Los modelos en estrella siguen siendo esenciales porque impulsan datasets óptimos para BI y para entregar valor rápido a negocio.
Sobre Q2BSTUDIO Somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, automatización de procesos, servicios inteligencia de negocio y power bi. Acompañamos a compañías que desean construir canalizaciones de datos robustas, activar casos de uso de ia para empresas y operar con estándares de gobernanza y seguridad de nivel enterprise.
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