Pipeline de Datos Telco Prepago
Pipeline de procesamiento de datos para integrar información de clientes, recargas, packs y encuestas, transformando fuentes múltiples en información preparada para análisis.
Contexto
De fuentes dispersas a KPIs. Pipeline de procesamiento de datos para integrar información de clientes, recargas, packs y encuestas, transformando fuentes múltiples en información preparada para análisis.
Problema y objetivos
Problema
Las fuentes operativas llegan con formatos y niveles de calidad diferentes, impidiendo calcular métricas confiables de comportamiento y consumo.
Objetivo
Diseñar una respuesta técnica clara, verificable y preparada para crecer sin afirmar resultados que todavía no fueron medidos.
Solución
Un flujo ETL en AWS que consolida, limpia y transforma los datos en archivos Parquet consultables desde Athena.
Arquitectura
Clientes · Recargas · Packs · Encuestas
Amazon S3
AWS Glue · limpieza y transformación
Parquet · Amazon Athena · KPIs
Desarrollo
- Diseño del pipeline, transformación, consultas analíticas y documentación de la arquitectura.
- Perfilado de fuentes
- Definición de reglas de calidad
- Particionado y transformación a formato columnar
- Consultas de validación
- Integración de cuatro fuentes
- Reglas de limpieza
- Transformación a Parquet
- Consultas SQL
- Base para KPIs
Resultados e impacto
Genera una capa de datos consistente y preparada para análisis, reduciendo el trabajo repetitivo sobre las fuentes originales.
Dificultades
- Normalizar esquemas heterogéneos
- Trazar datos incompletos sin distorsionar métricas
Aprendizajes
- Diseño de capas de datos
- Optimización con formatos columnares
- Documentación de supuestos analíticos
Próximas mejoras
- Automatizar controles de calidad
- Incorporar orquestación
- Conectar una capa de visualización
Enlaces
Los enlaces se publicarán cuando exista una versión verificable del proyecto.