Las 51 preguntas y respuestas más frecuentes en entrevistas de trabajo sobre almacenes de datos para 2026

Preguntas de entrevista para principiantes sobre almacenes de datos

Todas las entrevistas que realicé comenzaron con algunas preguntas básicas, incluso si se trataba de un puesto de alto nivel. Es una buena práctica llevar al candidato progresivamente desde los fundamentos y hacia arriba. Por lo tanto, asegúrate de que tus cimientos estén en perfecto estado.

1. ¿Qué es un almacén de datos y para qué se utiliza?

Un almacén de datos es un repositorio centralizado que almacena datos estructurados procedentes de diversas fuentes. Se utiliza principalmente para la elaboración de informes y el análisis de datos, y ofrece una visión unificada e histórica de los datos de una empresa.

Más información en la entrada del blog «¿Qué es un almacén de datos?».

2. ¿Puedes explicar las diferencias entre OLAP y OLTP?

Es muy importante comprender la diferencia entre OLAP y OLTP, ya que cumplen funciones distintas en los sistemas de datos.

• OLAP (procesamiento analítico en línea) está optimizado para consultas complejas y análisis de datos históricos. Está diseñado para operaciones que requieren un uso intensivo de lectura, como la generación de informes, visualizaciones y análisis de tendencias.
• OLTP (procesamiento de transacciones en línea) Se centraen la gestión de transacciones en tiempo real, como el procesamiento de pedidos o el registro de pagos de clientes. Está optimizado para operaciones rápidas que requieren mucho escritura.

Más información en la entrada del blog «¿Qué es OLAP?».

3. ¿Qué es una tabla de dimensiones y una tabla de hechos?

Las tablas de dimensiones y las tablas de hechos son los componentes básicos de un esquema de almacén de datos. Trabajan juntos para organizar y representar datos con el fin de facilitar un análisis significativo.

• Las tablas de dimensiones contienen atributos descriptivos, como nombres de clientes o categorías de productos, que proporcionan contexto a los datos. Ayudan a responder preguntas como «quién», «qué», «dónde» y «cuándo».
• Las tablas de hechos contienen datos cuantitativos, como cifras de ventas o importes de transacciones, que son el objeto del análisis. Las tablas de hechos suelen hacer referencia a las tablas de dimensiones para proporcionar una comprensión más profunda de las métricas.

4. ¿Cuáles son las etapas del ETL en el almacenamiento de datos?

El proceso ETL es fundamental para cualquier proyecto de almacenamiento de datos. Transforma los datos sin procesar en un formato estructurado y listo para analizar, y es necesario para garantizar que el almacén de datos sea preciso y fiable.

• Extracto: Los datos se recopilan de múltiples fuentes, como bases de datos relacionales, API o archivos planos.
• Transformar: Los datos se limpian, formatean y remodelan para que coincidan con el esquema del almacén de datos. Este paso puede incluir eliminar duplicados, calcular nuevos campos o aplicar reglas de negocio.
• Carga: Los datos procesados se cargan en el almacén de datos, donde quedan accesibles para su consulta y análisis.

Un enfoque más moderno es ELT, en el que los datos sin procesar se cargan tal cual y el proceso de transformación se lleva a cabo en el almacén de datos. 

Para adquirir experiencia práctica con los procesos ETL y ELT, consulta ETL y ELT en Python, donde se explica cómo implementar estos pasos mediante programación.

5. Describe el esquema en estrella y el esquema en copo de nieve. ¿Cuál es mejor y por qué?

Los esquemas proporcionan un marco para organizar los datos en un almacén de datos.

• Esquema en estrella: En este diseño, una tabla de hechos central está rodeada por tablas de dimensiones desnormalizadas. Es sencillo, intuitivo y está optimizado para consultas rápidas, lo que lo hace adecuado para la mayoría de los casos de uso de inteligencia empresarial.
• Esquema Snowflake: Una versión normalizada del esquema de bases de datos relacionales (), en la que las tablas de dimensiones se dividen en tablas adicionales para reducir la redundancia. Aunque ahorra espacio de almacenamiento, puede complicar las consultas y ralentizar el rendimiento.

La elección depende del caso de uso. Los esquemas en estrella son mejores por su simplicidad yrapidez en las consultas, mientras que los esquemas en Snowflake son ideales para situaciones en las que es fundamental minimizar la redundancia.

Preguntas de entrevista sobre almacenes de datos de nivel intermedio

Una vez que el entrevistador se haya asegurado de que tienes una base sólida en almacenamiento de datos, es posible que pase a preguntas de nivel intermedio. Aquí es donde las cosas empiezan a ponerse interesantes. 

6. ¿Qué son las dimensiones que cambian lentamente (SCD) y cómo se gestionan?

Las dimensiones que cambian lentamente (SCD) se refieren a los datos de las tablas de dimensiones que evolucionan gradualmente con el tiempo. Por ejemplo, la dirección de un cliente puede cambiar, pero los datos históricos deben conservarse para elaborar informes precisos.

Hay tres tipos principales de SCD:

• Tipo 1: Sobrescribe los datos antiguos con los nuevos (por ejemplo, actualiza la dirección directamente).
• Tipo 2: Mantén los datos históricos añadiendo un nuevo registro con una fecha de inicio y una fecha de finalización.
• Tipo 3: Mantén un historial limitado añadiendo nuevos campos para los valores antiguos y actuales.

Comprender estos tipos es importante para diseñar un almacén de datos que satisfaga las necesidades actuales e históricas en materia de informes.

Más información en la entrada del blog «Dominar las dimensiones que cambian lentamente ».

7. ¿Puedes describir tu experiencia con herramientas ETL como Informatica, Talend o AWS Glue?

Los entrevistadores suelen buscar experiencia práctica con herramientas ETL, ya que estas desempeñan un papel importante en los proyectos de almacenamiento de datos. Comparte ejemplos concretos, como por ejemplo:

• Cómo utilizaste AWS Glue paraautomatizar los procesos ETL y procesar grandes volúmenes de datos desde S3 a Redshift.
• Un proyecto en el que utilizaste Talend para extraer y transformar datos de fuentes dispares, garantizando formatos coherentes.
• Tu experiencia con Informatica en la creación de flujos de trabajo reutilizables y la supervisión de tareas ETL para sistemas de datos a escala empresarial.

Esta es tu oportunidad de destacar compartiendo tu experiencia real.

8. Explica el concepto de partición en el almacenamiento de datos.

La partición es una técnica que mejora el rendimiento de las consultas y la capacidad de gestión en un almacén de datos mediante la división de grandes conjuntos de datos en segmentos más pequeños y fáciles de gestionar.

Hay dos tipos comunes de partición:

• División horizontal: Divide los datos en filas, por ejemplo, dividiendo los datos de ventas por región o fecha.
• División vertical: Divide los datos en columnas, a menudo basándose en patrones de uso.

La partición reduce el tiempo de procesamiento de las consultas y mejora la eficiencia de los recursos, especialmente en el caso de conjuntos de datos de gran tamaño.

La partición puede estar relacionada con la indexación. Estas son sus diferencias:

9. ¿Qué es una clave sustituta y para qué se utiliza?

Una clave sustituta es un identificador único para cada registro de una tabla, normalmente un número generado secuencialmente. Se utiliza en tablas de dimensiones como sustituto de claves naturales (como el ID de cliente o el código de producto) para:

• Garantiza la unicidad, incluso si cambian las claves naturales.
• Mantener relaciones coherentes entre las tablas de hechos y dimensiones.
• Simplifica las operaciones de unión y mejora el rendimiento de las consultas.

Las claves sustitutas resultan útiles cuando se trabaja con esquemas complejos, en los que es importante que las relaciones sean estables.

Preguntas de entrevista sobre almacenes de datos de nivel avanzado

Al pasar a preguntas de nivel más avanzado, el entrevistador espera comprobar tus conocimientos teóricos y tu experiencia previa en el manejo de situaciones más complejas. Recurre a tu propia experiencia para responder a estas preguntas, ya que las cosas pueden volverse más ambiguas.

10. ¿Cómo diseñarías un almacén de datos para una organización a gran escala?

El diseño de un almacén de datos para una gran organización requiere una planificación cuidadosa que tenga en cuenta la escalabilidad, el rendimiento y las necesidades específicas de la empresa. El proceso suele incluir:

• Recopilación de requisitos: Comprensión de los objetivos empresariales, los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las fuentes de datos.
• Modelado de datos: Elegir un diseño de esquema (por ejemplo, estrella, Snowflake) basado en las necesidades de generación de informes y las relaciones entre los datos.
• Pila tecnológica: Seleccionar herramientas y plataformas, como Snowflake, Redshift o BigQuery, que se ajusten a los requisitos de escalabilidad y presupuesto.
• Procesos ETL/ELT: Diseño de canalizaciones para gestionar grandes volúmenes de datos garantizando al mismo tiempo la calidad de los mismos.
• Optimización del rendimiento: Implementación de estrategias de indexación, partición y almacenamiento en caché para una ejecución rápida de consultas.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para gestionar el diseñointegralde un almacén de datos.

11. ¿Cómo se mantiene la calidad de los datos en un almacén de datos?

La mala calidad de los datos puede dar lugar a análisis y decisiones incorrectos, por lo que es importante implementar buenas medidas, entre las que se incluyen:

• Validación de datos durante el proceso ETL para comprobar si hay errores o inconsistencias.
• Implementación del perfilado de datos para comprender los patrones de datos e identificar anomalías.
• Configuración de supervisión y alertas automáticas para discrepancias en los datos.
• Limpiar y eliminar duplicados de datos con regularidad para aumentar la precisión y la coherencia.

La calidad de los datos es difícil de abordar y, en la práctica, a veces se pasa por alto. Para comprender mejor estos conceptos, recomiendo realizar el curso Introducción a la calidad de los datos en. 

12. ¿Puedes optimizar el rendimiento de las consultas en un almacén de datos? ¿Cómo?

Optimizar el rendimiento de las consultas es una tarea habitual para aumentar la eficiencia y la usabilidad en un almacén de datos. Algunas técnicas eficaces son:

• Indexación: Crea índices en las columnas que se consultan con frecuencia para acelerar las búsquedas.
• Partición: Divide los conjuntos de datos grandes en segmentos más pequeños para acelerar la recuperación de datos.
• Vistas materializadas: Precalcula y almacena los resultados de las consultas para reducir el tiempo de ejecución de las consultas repetitivas.
• Desnormalización: Reducir las uniones mediante la consolidación de tablas, especialmente en las capas de informes.
• Optimización de consultas: Reescribe consultas complejas para obtener mejores planes de ejecución, aprovechando las características específicas de la base de datos.

Recomiendo proporcionar ejemplos reales de cómo has aplicado estas técnicas para reforzar tu respuesta.

13. Explica la función de las vistas materializadas en el almacenamiento de datos.

Las vistas materializadas son resultados de consultas precalculados que se almacenan para su uso futuro, lo que mejora significativamente el rendimiento de las consultas recurrentes y complejas. A diferencia de las vistas normales, las vistas materializadas:

• Almacenar los resultados físicamente, eliminando la necesidad de volver a calcularlos cada vez.
• Se puede actualizar de forma incremental o periódica para mantener los datos actualizados.
• Reducir la carga en las tablas y bases de datos subyacentes.

Por ejemplo, una vista materializada podría preagregar los datos de ventas diarios en un sistema de informes de ventas, lo que permitiría un análisis más rápido durante las horas punta de generación de informes.

14. ¿Cómo abordas la carga incremental en los procesos ETL?

La carga incremental es una técnica para actualizar un almacén de datos cargando solo los datos nuevos o modificados, lo que reduce el tiempo de procesamiento y el uso de recursos. Los enfoques comunes incluyen:

• Marcas de tiempo: Utiliza una columna con la marca de tiempo «última modificación» para identificar los registros nuevos o actualizados.
• Captura de datos modificados (CDC): Detecta y extrae los cambios directamente de los sistemas fuente, a menudo a través de registros o activadores de bases de datos.
• Comparación instantánea: Compara los datos actuales con los datos cargados anteriormente para identificar los cambios.

La carga incremental es especialmente importante en almacenes de datos a gran escala, donde las recargas completas resultarían poco prácticas.

15. Discute las mejores prácticas para la escalabilidad en un almacén de datos.

La escalabilidad garantiza que un almacén de datos pueda gestionar volúmenes de datos y demandas de usuarios cada vez mayores sin que se vea afectado el rendimiento. Las mejores prácticas incluyen:

• Soluciones nativas en la nube: Utiliza plataformas como, Snowflake, Redshift o BigQuery,que ofrecen funciones de autoescalado.
• Partición de datos: Divide los datos según criterios como la hora o la región para permitir el procesamiento paralelo.
• Almacenamiento en columnas: Aprovecha el almacenamiento de datos en columnas para acelerar los análisis y reducir los costes de almacenamiento.
• Gestión de la carga de trabajo: Priorizar y asignar recursos en función de la complejidad de las consultas y las funciones de los usuarios.
• Mantenimiento regular: Optimiza el rendimiento de la base de datos mediante la reconstrucción periódica de índices, la actualización de estadísticas y la auditoría de consultas.

Proporcionar ejemplos de la implementación de estas prácticas en tus puestos anteriores demuestra tu experiencia en el manejo de sistemas a gran escala.

16. ¿Cómo gestionas los cambios de esquema en un almacén de datos?

¡Los cambios en los esquemas son inevitables en el almacenamiento de datos! Su gestión eficiente minimiza las interrupciones y mejora la integridad de los datos. Las estrategias incluyen:

• Versiones del esquema: Mantén varias versiones del esquema y migra los datos de forma incremental para evitar afectar a las operaciones en curso.
• Compatibilidad con versiones anteriores: Asegúrate de que los nuevos cambios en el esquema no afecten a las consultas existentes manteniendo los campos heredados o creando vistas.
• Herramientas de automatización: Utiliza herramientas como dbt oLiquibase para automatizar los procesos de migración y reversión de esquemas.
• Análisis de impacto: Identifica las dependencias, como consultas, informes o sistemas posteriores, que puedan verse afectadas por los cambios en el esquema y actualízalas según corresponda.
• Pruebas: Valida los cambios en el esquema en un entorno de prueba antes de implementarlos en producción.

Por ejemplo, al añadir una nueva columna a una tabla de hechos, es posible que inicialmente la rellenes con valores predeterminados para evitar errores en las consultas existentes.

Preguntas de entrevista sobre almacenes de datos basados en código (SQL)

Una entrevista para un puesto relacionado con datos casi siempre incluirá una fase de SQL. Sin duda, fue parte de todas las entrevistas que realicé porque, seamos sinceros, los ingenieros de datos y análisis deben tener un conocimiento avanzado al respecto. Estas preguntas SQL están especialmente diseñadas para el almacenamiento de datos.

17. Escribe una consulta SQL para calcular las ventas totales de cada categoría de productos durante el último mes.

Esta pregunta evalúa tus habilidades con SQL y tu comprensión de los filtros basados en el tiempo. Aquí tienes una solución de ejemplo:

SELECT 
    category_name,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM 
    sales_fact_table
JOIN 
    category_dimension_table
ON 
    sales_fact_table.category_id = category_dimension_table.category_id
WHERE 
    sales_date >= DATEADD(MONTH, -1, GETDATE())
GROUP BY 
    category_name;

Las preguntas de seguimiento incluyen cómo optimizar esta consulta para un conjunto de datos grande o cómo explicar cómo los índices pueden mejorar el rendimiento.

18. ¿Cómo implementarías la carga incremental de datos para una tabla de hechos?

Esta pregunta comprueba tu comprensión de los procesos ETL/ELT. Proporciona una explicación de alto nivel y código si es relevante:

• Identificar datos nuevos o modificados: Utiliza marcas de tiempo o captura de cambios en los datos (CDC).
• Extraer nuevos datos: Por ejemplo, utiliza una consulta SQL:

SELECT * 
FROM source_table
WHERE last_modified >= (SELECT MAX(last_loaded_time) FROM load_metadata);

• Cargar en el área de preparación: Escribe los datos en una tabla provisional para su validación.
• Combinar en la tabla de hechos: Utiliza una operación UPSERT o MERGE para añadir nuevas filas y actualizar las existentes:

MERGE INTO fact_table AS target
USING staging_table AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN 
    UPDATE SET target.value = source.value
WHEN NOT MATCHED THEN 
    INSERT (id, value) VALUES (source.id, source.value);

19. Escribe una consulta para encontrar los tres clientes principales por ingresos para cada categoría de productos.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para utilizar funciones de ventana. Ejemplo:

WITH ranked_customers AS (
    SELECT 
        category_name,
        customer_id,
        SUM(sales_amount) AS total_revenue,
        RANK() OVER (PARTITION BY category_name ORDER BY SUM(sales_amount) DESC) AS rank
    FROM 
        sales_fact_table
    JOIN 
        category_dimension_table
    ON 
        sales_fact_table.category_id = category_dimension_table.category_id
    GROUP BY 
        category_name, customer_id
)
SELECT 
    category_name, customer_id, total_revenue
FROM 
    ranked_customers
WHERE 
    rank <= 3;

20. ¿Cómo optimizarías una consulta que tarda demasiado en ejecutarse?

Esta pregunta combina programación y resolución de problemas. Pasos para optimizar:

• Reescribe la consulta: Utiliza uniones eficientes, evita subconsultas innecesarias y aplica una indexación adecuada.
• Utiliza el plan EXPLAIN: Analiza el plan de ejecución de la consulta para identificar los cuellos de botella.
• Partición: Si la tabla es grande, utiliza la partición para reducir los datos escaneados.
• Vistas materializadas: Precalcula y almacena en caché las operaciones costosas.

Ejemplo de mejora de la consulta: 

Antes:

SELECT * 
FROM orders 
WHERE YEAR(order_date) = 2023;

Optimizado:

SELECT * 
FROM orders 
WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01';

Puedes mejorarlo aún más seleccionando solo las columnas necesarias. 

21. ¿Cómo diseñarías un esquema para un almacén de datos con esquema en estrella con datos de ventas?

Esta pregunta implica detalles de diseño conceptual y de implementación. Proporciona una visión general de alto nivel:

• Tabla de hechos: Contiene datos cuantitativos (por ejemplo, importe de las ventas, cantidad vendida) con claves externas a tablas de dimensiones. Ejemplo:

CREATE TABLE sales_fact (
	    sale_id INT PRIMARY KEY,
	    product_id INT,
	    customer_id INT,
	    store_id INT,
	    time_id INT,
	    sales_amount DECIMAL(10, 2),
	    quantity_sold INT
	);

Tablas de dimensiones: Contiene atributos descriptivos para su análisis. Ejemplo:

CREATE TABLE product_dimension (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    category_name VARCHAR(50)
);

22. Escribe una consulta para detectar registros duplicados en una tabla.

Esta pregunta evalúa tus habilidades para validar la calidad de los datos.

SELECT 
    id, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM 
    some_table
GROUP BY 
    id
HAVING 
    COUNT(*) > 1;

Seguimiento: Explica cómo eliminar los duplicados:

DELETE 
FROM some_table
WHERE id IN (
    SELECT id 
    FROM (
        SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY created_at) AS row_num 
        FROM some_table
    ) AS duplicates
    WHERE row_num > 1
);

23. ¿Cómo implementarías una dimensión de cambio lento (SCD) de tipo 2?

El SCD de tipo 2 realiza un programa para los cambios históricos añadiendo una nueva fila por cada cambio. Ejemplo de implementación:

Comprueba si hay registros existentes:

SELECT * 
FROM dimension_table
WHERE business_key = 'some_key' AND current_flag = TRUE;

Insertar nuevo registro y caducar el antiguo:

UPDATE dimension_table
SET current_flag = FALSE, end_date = GETDATE()
WHERE business_key = 'some_key' AND current_flag = TRUE;

INSERT INTO dimension_table (business_key, attribute, current_flag, start_date, end_date)
VALUES ('some_key', 'new_value', TRUE, GETDATE(), NULL);

Para prepararte para esta fase de la entrevista, echa un vistazo a estos cursos altamente valorados que te permitirán sentar unas bases sólidas y ampliar tus conocimientos:

• Introducción a SQL: Perfecto para principiantes, este curso cubre los aspectos esenciales de la sintaxis SQL y las consultas a bases de datos.
• SQL intermedio: Mejora tus habilidades con técnicas avanzadas como uniones, subconsultas y funciones de ventana.
• Manipulación de datos en SQL: Aprende a limpiar, agregar y analizar datos directamente en SQL.

Preguntas de entrevista sobre almacenes de datos basados en escenarios

Tu entrevista también puede incluir algunas preguntas basadas en situaciones hipotéticas. Por ejemplo, se podría reservar toda una etapa para que resuelvas un problema de diseño específico. La clave aquí es que no hay respuestas correctas o incorrectas, solo pautas para abordar estas preguntas de manera eficaz. 

24. ¿Cómo diseñarías un almacén de datos para un negocio de comercio electrónico?

Este escenario pone a prueba tu capacidad para adaptar un almacén de datos a un ámbito empresarial específico. Para un negocio de comercio electrónico, el diseño podría incluir:

• Fuentes de datos: Integra datos de bases de datos transaccionales, plataformas de análisis web, sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y sistemas de inventario.
• Diseño del esquema: Utiliza un esquema en estrella con tablas de hechos para las transacciones de ventas y dimensiones para los clientes, los productos y el tiempo.
• Proceso ETL: Desarrolla canalizaciones para gestionar grandes volúmenes de datos, incluida la carga incremental para actualizaciones de transacciones.
• Optimización del rendimiento: Divide la tabla de datos de ventas por fecha para mejorar el rendimiento de las consultas y utiliza vistas materializadas para las agregaciones más comunes, como los ingresos diarios o los productos más vendidos.
• Análisis e informes: Asegúrate de que el almacén admita paneles de control para métricas como tendencias de ventas, retención de clientes y niveles de inventario.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para pensar de manera integral sobre el modelado de datos, ETL y las necesidades empresariales. 

25. ¿Cómo manejarías una situación en la que el volumen de datos aumentara repentinamente de forma significativa?

Este escenario evalúa tu capacidad para gestionar los retos de escalabilidad. Los pasos podrían incluir:

• Infraestructura escalable: Para sistemas basados en la nube como Snowflake o Redshift, ajusta los recursos informáticos para gestionar el aumento de la carga. Para los sistemas locales, asegúrate de disponer de la capacidad de almacenamiento y procesamiento adecuada.
• Partición e indexación: Reevalúa las estrategias de partición e indexación para optimizar el rendimiento de los conjuntos de datos más grandes.
• Optimización de ETL: Revisa los trabajos ETL para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia, por ejemplo, cambiando a la carga incremental o al procesamiento paralelo.
• Optimización de consultas: Trabaja con analistas para reescribir consultas pesadas y utilizar vistas materializadas o preagregaciones.

Estas situaciones son comunes, por lo que proporcionar un ejemplo de una situación similar que hayas manejado en el pasado puede hacer que tu respuesta sea más convincente.

26. ¿Qué harías si descubrieras discrepancias en los datos del almacén?

Este escenario pone a prueba tus habilidades para resolver problemas y tu atención al detalle. Los pasos pueden incluir:

• Identifica la fuente: Rastrea los datos a través del proceso ETL para identificar dónde se originó la discrepancia.
• Verificar datos: Compara los datos del almacén con los sistemas de origen para validar su exactitud.
• Soluciona el problema: Actualiza el proceso ETL para resolver la causa raíz, como una lógica de transformación incorrecta o datos faltantes.
• Comunicar: Informar a las partes interesadas sobre el problema y las medidas adoptadas para resolverlo.
• Monitor: Implementa comprobaciones automáticas de validación de datos para evitar problemas similares en el futuro.

Un enfoque estructurado como este demuestra tu capacidad para mantener la calidad de los datos e infundir confianza en tus procesos de almacenamiento de datos.

27. ¿Cómo migrarías un almacén de datos de una solución local a la nube?

La migración a la nube es un reto habitual en el almacenamiento de datos moderno. Tu respuesta podría incluir:

• Evaluación: Evalúa el sistema local actual, identificando el volumen de datos, las dependencias y los casos de uso.
• Selección de la plataforma en la nube: En función de las necesidades de escalabilidad, coste y rendimiento, elige una plataforma como Snowflake, Redshift o BigQuery.
• Migración de datos: Utiliza herramientas para la transferencia masiva de datos, como AWS DMS o Snowpipe, e implementa la carga incremental para mantener los datos actualizados.
• Optimización de esquemas y consultas: Adaptar esquemas y consultas para utilizar funciones nativas de la nube, como el almacenamiento en columnas y la computación sin servidor.
• Pruebas y validación: Valida la integridad y el rendimiento de los datos en el entorno de la nube antes de retirar el sistema local.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para gestionar proyectos de migración complejos minimizando el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.

28. ¿Qué estrategias utilizarías para gestionar la alta latencia de datos en un almacén de datos?

La alta latencia de los datos puede afectar a la toma de decisiones al retrasar la disponibilidad de datos actualizados. Para abordar esto:

• Optimizar los procesos ETL: Reduce la latencia cambiando a procesos ELT, en los que las transformaciones se producen directamente en el almacén de datos.
• Procesamiento de flujos: Integración de soluciones de streaming como, Apache Kafka o AWS Kinesis paradatos casi en tiempo real.
• Ajuste de la ventana por lotes: Ajusta los programas de procesamiento por lotes para reducir el retraso en la disponibilidad de los datos.
• Optimización de bases de datos: Utiliza particiones, índices y vistas materializadas para acelerar el acceso y el procesamiento de datos.
• Arquitectura híbrida: Implementa una combinación de procesamiento en tiempo real y por lotes para diferentes necesidades de datos, asegurándote de que los datos críticos se actualicen con mayor frecuencia.

Estas respuestas demuestran tu capacidad para gestionar los retos de rendimiento en entornos de datos dinámicos.

Preguntas de entrevista sobre almacenes de datos específicos de tecnología

Cada equipo de datos tiene una pila específica con la que trabaja y, normalmente, adaptan sus entrevistas para preguntar sobre esas tecnologías específicas. Sin embargo, creo que es importante conocer al menos las diferentes pilas y herramientas, por lo que no está de más repasarlas a grandes rasgos.Si el puesto al que aspiras requiere conocimientos específicos, es posible que tengas que investigar más al respecto.

Snowflake

29. ¿Qué características de Snowflake lo diferencian de los almacenes de datos tradicionales?

Snowflake destaca por su arquitectura y características únicas:

• Separación de computación y almacenamiento: La computación y el almacenamiento se escalan de forma independiente, lo que permite optimizar los costes y aumentar la flexibilidad.
• Funciones de rendimiento integradas: Gestiona automáticamente tareas como la agrupación en clústeres, la indexación y la optimización de consultas.
• Viaje en el tiempo: Permite a los usuarios consultar datos históricos y recuperar datos eliminados durante un máximo de 90 días.
• Clonación sin copia: Permite la creación instantánea de clones de bases de datos sin duplicar datos.

30. ¿Cómo gestiona Snowflake los problemas de concurrencia?

La arquitectura multiclúster de Snowflake admite una alta concurrencia al activar automáticamente clústeres de computación adicionales durante los picos de demanda.

Recomiendo realizar el curso Introducción a Snowflake paraobtener más información al respecto y adquirir experiencia práctica.

Amazon Redshift

31. ¿En qué se diferencia Redshift de las bases de datos relacionales tradicionales?

Redshift destaca especialmente por las siguientes razones:

• Almacenamiento en columnas: Optimizado para consultas analíticas mediante el almacenamiento de datos en columnas en lugar de filas, lo que reduce la E/S.
• Procesamiento masivamente paralelo (MPP): Distribuye las consultas entre varios nodos para gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficiente.
• Vistas materializadas y almacenamiento en caché de resultados: Mejora el rendimiento de las consultas mediante el cálculo previo y la reutilización de los resultados.

32. ¿Qué estrategias puedes utilizar para mejorar el rendimiento de las consultas en Redshift?

Estas son algunas estrategias que debes aplicar si utilizas Redshift:

• Usar claves de ordenación y claves de distribución para optimizar la ubicación y el acceso a los datos.
• Analiza y limpia las tablas para mantenerlas en buen estado y eliminar el espacio en disco no utilizado.
• Utiliza la codificación por compresión para reducir el almacenamiento y mejorar la eficiencia de E/S.

33. Redshift frente a Snowflake: ¿Cuál recomendarías para un equipo pequeño con recursos limitados?

Snowflake suele ser más adecuado para equipos pequeños, ya que es un modelo totalmente gestionado y sin servidor que requiere una carga administrativa mínima. Redshift puede requerir más configuración y ajuste, pero puede resultar más rentable para cargas de trabajo predecibles.

Recomiendo realizarel curso Introducción a Redshift para adquirir experiencia práctica con esta potente solución de almacenamiento de datos.

Google BigQuery

34. ¿Qué tiene de especial la arquitectura de BigQuery?

BigQuery destaca por las siguientes características:

• Arquitectura sin servidor: Gestiona automáticamente la asignación y el escalado de recursos, lo que permite a los usuarios centrarse en las consultas en lugar de en la infraestructura.
• Consulta el modelo de precios: Cargos basados en la cantidad de datos procesados en lugar de la infraestructura utilizada.
• Machine learning integrado (BigQuery ML): Permite a los usuarios crear e implementar modelos de ML utilizando SQL.

35. ¿Cómo gestiona BigQuery la partición y la agrupación en clústeres?

BigQuery funciona de la siguiente manera:

• Partición: Divide las tablas en segmentos según criterios como la fecha, optimizando el rendimiento de las consultas.
• Agrupación: Organiza los datos dentro de una partición basándose en columnas, lo que mejora el rendimiento de las consultas para patrones de acceso específicos.

Te recomiendo que exploreselcurso Introducción a BigQuerypara realizar prácticas.

Databricks

36. ¿En qué se diferencia Databricks de los almacenes de datos tradicionales?

Databricks combina las capacidades de almacenamiento de datos y lago de datos con su arquitectura Lakehouse, que ofrece:

• Almacenamiento unificado de datos estructurados y no estructurados.
• Compatibilidad integrada con análisis avanzados, incluyendo machine learning e inteligencia artificial.
• Delta Lake, una capa de almacenamiento que garantiza la fiabilidad de los datos con transacciones ACID.

37. ¿Qué es Delta Lake y por qué es importante?

Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que:

• Garantiza la coherencia de los datos con transacciones ACID.
• Admite la aplicación y la evolución de esquemas.
• Gestiona el control de versiones de los datos, lo que facilita la auditoría y la reversión de los cambios.

Recomiendo realizar el curso Introducción a Databricks para descubrir cómo unificar la ingeniería de datos, el análisis y machine learning en una sola plataforma.

dbt (herramienta de creación de datos)

38. ¿Qué es el dbt y cómo se utiliza en el almacenamiento de datos?

dbt (Data Build Tool) es una herramienta de transformación que permite a los analistas e ingenieros escribir, probar y documentar transformaciones de datos directamente en SQL. Se integra con almacenes de datos modernos como Snowflake, Redshift y BigQuery. Tus funcionalidades incluyen:

• Modelado: Escribir transformaciones SQL reutilizables utilizando modelos modulares.
• Control de versiones: Integración con Git para el control de versiones y la colaboración.
• Pruebas: Implementación de pruebas para garantizar la integridad de los datos.
• Documentación: Generación de documentación interactiva para una mejor comprensión del linaje de los datos.

39. ¿Cómo gestiona dbt las dependencias entre modelos?

dbt utiliza un DAG (grafo acíclico dirigido) para gestionar las dependencias entre modelos. Al ejecutar una transformación, dbt garantiza que los modelos dependientes se ejecuten en el orden correcto. Esto contribuye a la coherencia de los datos y elimina la necesidad de gestionar manualmente las dependencias.

40. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar dbt para las transformaciones de datos en el almacenamiento de datos?

El dbt tiene las siguientes ventajas:

• Transformación simplificada: Permite realizar transformaciones de datos basadas en SQL, lo que reduce la necesidad de complejos procesos ETL.
• Colaboración: Permite a los equipos trabajar juntos utilizando control de versiones y SQL estandarizado.
• Automatización: Automatiza la gestión y ejecución de dependencias, lo que hace que los flujos de trabajo sean más eficientes.
• Integración: Funciona de forma nativa con almacenes de datos modernos, aprovechando su potencia de cálculo.

Recomiendoel curso Introducción a dbt para ayudarte a dominar sus capacidades de modelado, ya que cada vez más equipos de datos están adoptando dbt. 

Apache Airflow

41. ¿Qué es Apache Airflow y cómo se utiliza en el almacenamiento de datos?

Apache Airflow es una herramienta de orquestación que se utiliza para crear, programar y supervisar flujos de trabajo de forma programática, lo que la convierte en una herramienta esencial para gestionar procesos ETL/ELT en el almacenamiento de datos. Los casos de uso típicos incluyen:

• Automatización de los procesos de ingestión de datos.
• Gestión de dependencias complejas en procesos ETL.
• Programación de actualizaciones periódicas de los modelos de datos en un almacén de datos.

42. ¿Cómo gestiona Airflow las dependencias en los flujos de trabajo?

Airflow utiliza un DAG (grafo acíclico dirigido) para definir los flujos de trabajo. Cada tarea del DAG representa una operación (por ejemplo, cargar datos, ejecutar transformaciones) y las dependencias entre tareas se definen explícitamente.

• Airflow garantiza que las tareas se ejecuten en el orden correcto en función de estas dependencias.
• También admite reintentos, rellenado y activación de flujos de trabajo de forma condicional.

43. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para utilizar Airflow en un proyecto de almacén de datos?

Algunas prácticas recomendadas para Airflow incluyen:

• Utiliza nombres de tareas claros: Asegúrate de que las tareas tengan nombres descriptivos para que los DAG sean más fáciles de entender.
• Optimizar la granularidad de las tareas: Evita crear tareas demasiado detalladas que puedan ralentizar la ejecución o complicar la depuración.
• Aprovecha XComs: Utiliza XComs (comunicación cruzada) para transferir pequeñas cantidades de datos entre tareas.
• Supervisar el rendimiento: Utiliza las funciones de supervisión de Airflow para identificar y resolver los cuellos de botella.
• Modularizar los DAG: Mantén las definiciones DAG modulares y reutilizables para reducir los gastos generales de mantenimiento.

44. ¿Cómo utilizarías Airflow y dbt juntos en un proyecto de almacén de datos?

Airflow y dbt se complementan entre sí al integrar la orquestación y la transformación:

• Utiliza Airflow para programar y activar ejecuciones de dbt como parte de flujos de trabajo más amplios.
• Airflow puede gestionar procesos ascendentes, como la ingesta de datos, y procesos descendentes, como la generación de informes, mientras que dbt se encarga de la lógica de transformación dentro del almacén de datos.

Ejemplo: Crea un DAG de Airflow que ingiera datos sin procesar, active dbt para transformarlos y, a continuación, notifique a las partes interesadas una vez que los datos estén listos para generar informes.

Recomiendo realizarel curso Introducción a Airflow para aprender a organizar canalizaciones de datos de forma eficaz. Los conocimientos son transferibles a otras herramientas de orquestación.

Preguntas de entrevista sobre el almacén de datos de comportamiento

Las preguntas sobre el comportamiento suelen reservarse para puestos de alta dirección o gerenciales, pero pueden plantearse en cualquier nivel. Estas preguntas no son tan técnicas y su objetivo es comprobar cómo manejas situaciones complejas, el trabajo en equipo, la presión, etc. Es en este momento cuando debes aportar tus experiencias previas.

45. ¿Puedes compartir un ejemplo de un proyecto de almacenamiento de datos complejo en el que hayas trabajado y cómo lo abordaste?

Esta pregunta evalúa tus habilidades para resolver problemas y tu capacidad para manejar retos complejos. Puedes estructurar tu respuesta utilizando el método STAR:Empieza describiendo el contexto del proyecto (por ejemplo, la creación de un almacén de datos para el lanzamiento de un nuevo producto con plazos muy ajustados). A continuación, explica tu función y tus responsabilidades, detallando tus pasos, como la colaboración con las partes interesadas, el diseño del esquema y la implementación de canalizaciones ETL. Por último, destaca el resultado, como cumplir con el plazo o permitir obtener información útil.

46. ¿Cómo gestionas los requisitos contradictorios de las partes interesadas durante el diseño del almacén de datos?

En cualquier proyecto colaborativo pueden surgir requisitos contradictorios. Para abordarlos, comienza por realizar sesiones individuales para aclarar las prioridades y los objetivos. Utiliza marcos como MoSCoW (Must Have, Should Have, Could Have, Won't Have) para clasificar los requisitos. Sugiere compromisos, como implementaciones por fases o modelos de datos intermedios, y explica cómo tu diseño se ajusta a los objetivos empresariales. Una comunicación clara y transparente es esencial para conseguir la aceptación de las partes interesadas.

47. Describe una situación en la que hayas tenido que optimizar un canal de datos con un rendimiento insuficiente. ¿Qué hiciste?

Comienza por identificar el cuello de botella utilizando herramientas de supervisión o analizando los registros. A continuación, toma medidas específicas, como reescribir consultas SQL ineficientes, implementar la carga incremental o paralelizar tareas. Valida el proceso después de la optimización para garantizar un mejor rendimiento. Comparte mejoras cuantificables, como reducir a la mitad el tiempo de procesamiento o aumentar la fiabilidad del proceso.

48. ¿Cómo se mejora la colaboración con equipos multifuncionales en un proyecto de almacenamiento de datos?

Explica cómo estableces canales de comunicación y programas reuniones periódicas para alinear los objetivos con equipos como ingeniería, análisis y unidades de negocio. A continuación, documenta los procesos, como los modelos de datos y los procesos ETL, para garantizar la transparencia. Utiliza herramientas como Jira o Slack para programar el progreso y resolver los conflictos cuando surjan. Expresa cómo puedes ayudar a equilibrar las prioridades y garantizar la armonización actuando como mediador.

49. ¿Cómo has gestionado una situación en la que una tarea ETL crítica ha fallado durante las horas punta?

Comienza describiendo la respuesta inmediata: identifica rápidamente la causa raíz del fallo utilizando herramientas de supervisión y registros. Implementa una solución rápida o vuelve a ejecutar el trabajo ETL para restaurar la funcionalidad. Comunicarse con las partes interesadas sobre el problema, el tiempo estimado para su resolución y el impacto potencial. Por último, explica cómo realizaste un análisis de las causas fundamentales e implementaste medidas preventivas, como una supervisión mejorada o mecanismos de conmutación por error, para evitar interrupciones en el futuro.

50. ¿Cómo te mantienes al día de las últimas tendencias y tecnologías en almacenamiento de datos?

Menciona los recursos del sector que sigues habitualmente, como blogs, seminarios web o certificaciones (por ejemplo, AWS, Snowflake). Destaca tu compromiso con las comunidades profesionales asistiendo a reuniones, participando en foros o uniéndote a grupos de LinkedIn. Además, explica cómo experimentas con nuevas herramientas y técnicas en proyectos paralelos o implementaciones de prueba de concepto para mantenerte a la vanguardia en tu campo.

51. ¿Puedes describir alguna ocasión en la que hayas mejorado un proceso o introducido una innovación en un sistema de almacenamiento de datos?

Comienza por identificar el problema, como el rendimiento lento de las consultas o los problemas de calidad de los datos. A continuación, explica tu solución innovadora, como la introducción de vistas materializadas, la automatización de scripts de validación o la integración de una nueva herramienta. Describe cómo implementaste y probaste la mejora con tu equipo, y comparte resultados medibles, como la reducción de los tiempos de consulta o el aumento de la satisfacción de los usuarios.

Consejos para triunfar en tu entrevista de trabajo sobre almacenamiento de datos

Para prepararse para una entrevista sobre almacenamiento de datos, es necesario combinar conocimientos técnicos, capacidad para resolver problemas y habilidad para contar historias. Aquí tienes algunos consejos prácticos que te ayudarán a alcanzar el éxito:

Refresca tus conceptos básicos.

Incluso si tienes años de experiencia, repasar los conceptos básicos puede ayudarte a responder preguntas con seguridad. Las áreas clave en las que hay que centrarse son:

• Comprensión de los procesos ETL/ELT.
• Las diferencias entre OLAP y OLTP.
• Diseños de esquemas como los esquemas en estrella y en copo de nieve.
• Mejores prácticas en materia de calidad y coherencia de los datos.

Repasa estos conceptos para asegurarte de que puedes expresarlos con claridad, especialmente en las preguntas de nivel principiante.

Recopila experiencias previas y crea historias atractivas.

A los entrevistadores les encanta escuchar ejemplos del mundo real. Dedica tiempo a reflexionar sobre los proyectos y retos a los que te has enfrentado en tu carrera profesional. Estructura tus historias utilizando el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para ofrecer una narrativa clara y atractiva. Por ejemplo:

• Una ocasión en la que optimizaste una consulta o un proceso que funcionaba lentamente.
• Cómo gestionaste un cambio de esquema que afectó a los análisis posteriores.
• Un proyecto en el que implementaste con éxito un almacén de datos para un caso empresarial específico.

Estas historias demuestran tu experiencia práctica y tu capacidad para resolver problemas.

Practica la programación y la resolución de problemas.

Prepárate para preguntas que requieren escribir consultas SQL o resolver problemas técnicos. Practica en DataCamp, centrándote en los retos de SQL. Vuelve a tratar temas como:

• Escribir uniones, funciones de ventana y subconsultas eficientes.
• Detectar duplicados o identificar valores atípicos en los datos.
• Optimización de consultas para grandes conjuntos de datos.

Practica con proyectos reales

La experiencia práctica es fundamental para los puestos relacionados con el almacenamiento de datos. Si no estás trabajando actualmente en proyectos, crea los tuyos propios:

• Creación de un pequeño almacén de datos utilizando plataformas en la nube como Snowflake, Redshift o BigQuery.
• Escribir consultas SQL para resolver problemas analíticos comunes.
• Diseño de un canal de datos que integra el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real.

Documenta tus proyectos para mostrar resultados tangibles durante la entrevista y utilízalos como puntos de debate.

Estudia detenidamente las preguntas de la entrevista.

Repasa las preguntas más habituales en las entrevistas para identificar las áreas que debes preparar más a fondo. ¡Esta entrada del blog es en sí misma un recurso excelente! Revisar un conjunto completo de preguntas te garantiza que no te pillarán desprevenido.

Prepárate con preguntas para el entrevistador.

Demuestra tu interés por el puesto y la empresa haciendo preguntas reflexivas, como por ejemplo:

• ¿A qué retos se enfrenta actualmente el equipo en la gestión del almacén de datos?
• ¿Cómo gestiona la empresa la evolución de los esquemas y la calidad de los datos a gran escala?
• «¿Qué herramientas o tecnologías piensas adoptar en el futuro?»

Esto te ayuda a evaluar si el puesto se ajusta a tus objetivos profesionales y, al mismo tiempo, causa una impresión positiva. Cuando era entrevistador, valoraba más a los candidatos que hacían buenas preguntas. ¡La entrevista es un proceso bidireccional!

Conclusión

Prepararse para una entrevista sobre almacenamiento de datos puede parecer abrumador, pero puedes afrontarla con confianza si cuentas con el enfoque y los recursos adecuados. Al refrescar tus conceptos básicos, practicar con situaciones reales y estudiar el conjunto adecuado de preguntas (¡como las que aparecen en esta entrada del blog!), estarás bien preparado para demostrar tus habilidades.

Para mejorar aún más tu preparación, aquí tienes algunos recursos excelentes:

• Conceptos de almacenamiento de datos: Domina los fundamentos del almacenamiento de datos.
• Introducción a Snowflake: Descubre una de las plataformas de almacenamiento de datos en la nube más populares.
• Introducción a Databricks: Sumérgete en Databricks y explora sus capacidades unificadas de análisis de datos.
• ETL y ELT en Python: Adquiere experiencia práctica en la creación de canalizaciones de datos utilizando Python.
• Introducción a dbt: Aprende a transformar los datos de tu almacén con las potentes herramientas de modelado de dbt.