Las 51 mejores preguntas y respuestas de la entrevista sobre el almacén de datos de 2025

Preguntas de la entrevista sobre el almacén de datos para principiantes

Todas las entrevistas que realicé empezaban con unas cuantas preguntas básicas, aunque fuera para un puesto superior. Es una buena práctica llevar al candidato progresivamente desde los fundamentos hacia arriba. Por tanto, asegúrate de que tus cimientos están en buena forma.

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

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

Lee más en la entrada del blog Qué es un Almacén de Datos.

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

Entender la diferencia entre OLAP y OLTP es muy importante, porque sirven a fines distintos en los sistemas de datos.

• OLAP (procesamiento analítico en línea) está optimizado para consultas complejas y análisis de datos históricos. Está diseñado para operaciones de lectura intensiva, 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 procesar pedidos o registrar los pagos de los clientes. Está optimizado para operaciones rápidas y de escritura intensiva.

Lee más 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 del esquema de un almacén de datos. Trabajan juntos para organizar y representar los 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 a preguntas como "quién", "qué", "dónde" y "cuándo".
• Tablas de datos contienen datos cuantitativos, como cifras de ventas o importes de transacciones, que son el centro 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 almacén de datos. Transforma los datos brutos 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 recogen de múltiples fuentes, como bases de datos relacionales, API o archivos planos.
• Transfórmate: Los datos se limpian, formatean y remodelan para que se ajusten al esquema del almacén de datos. Este paso puede incluir la eliminación de duplicados, el cálculo de nuevos campos o la aplicación de reglas de negocio.
• Load: Los datos procesados se cargan en el almacén de datos, donde quedan accesibles para su consulta y análisis.

Un enfoque más moderno es el ELT, en el que los datos brutos se cargan tal cual, y el proceso de transformación tiene lugar en el almacén de datos. 

Para adquirir experiencia práctica con los procesos ETL y ELT, consulta ETL y ELT en Python, que te guía a través de la implementación de estos pasos mediante programación.

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

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

• Esquema estrella: En este diseño, una tabla de hechos central está rodeada de 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 la inteligencia empresarial.
• Esquema de copo de nieve: Una versión normalizada del esquema star, 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 para simplificar yagilizar las consultas, mientras que los esquemas en copo de nieve son ideales para situaciones en las que minimizar la redundancia es fundamental.

Preguntas de la entrevista de nivel intermedio sobre el almacén de datos

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

6. ¿Qué son las dimensiones que cambian lentamente (DCL) y cómo las manejas?

Las dimensiones de cambio lento (DCL) 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 datos nuevos (por ejemplo, actualiza directamente la dirección).
• Tipo 2: Mantén los datos históricos añadiendo un nuevo registro con una fecha de inicio y de finalización.
• Tipo 3: Mantén data histórica limitada añadiendo nuevos campos para los valores antiguos y actuales.

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

Lee más 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 desempeñan un papel importante en los proyectos de almacenamiento de datos. Comparte ejemplos concretos, como

• Cómo utilizó AWS Glue para automatizarcanalizaciones ETL y procesar grandes volúmenes de datos de 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 trabajos ETL para sistemas de datos a escala empresarial.

Esta es tu oportunidad de brillar compartiendo tu experiencia real.

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

El particionamiento es una técnica que mejora el rendimiento de las consultas y la manejabilidad en un almacén de datos, dividiendo grandes conjuntos de datos en segmentos más pequeños y manejables.

Hay dos tipos comunes de partición:

• Partición horizontal: Divide los datos entre filas, como dividir los datos de ventas por región o fecha.
• Tabiquería 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 grandes conjuntos de datos.

La partición puede estar relacionada con la indexación. He aquí sus diferencias:

9. ¿Qué es una clave sustitutiva y por qué se utiliza?

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

• Garantiza la unicidad, aunque cambien las claves naturales.
• Mantén relaciones coherentes entre las tablas de hechos y dimensiones.
• Simplifica las operaciones de unión y mejora el rendimiento de las consultas.

Las claves sustitutas son útiles cuando se trata de esquemas complejos, en los que las relaciones estables son importantes.

Preguntas de la Entrevista sobre el Almacén 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 escenarios más complejos. 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?

Diseñar un almacén de datos para una gran organización requiere una planificación cuidadosa para adaptarse a la escalabilidad, el rendimiento y las necesidades empresariales específicas. El proceso suele implicar:

• Recogida de requisitos: Comprender los objetivos empresariales, los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las fuentes de datos.
• Modelización de datos: Elegir un diseño de esquema (por ejemplo, estrella, copo de nieve) en función de las necesidades de información 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: Diseñar canalizaciones para manejar grandes volúmenes de datos, garantizando al mismo tiempo su calidad.
• Optimización del rendimiento: Implementar estrategias de indexación, partición y almacenamiento en caché para una ejecución rápida de las consultas.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para manejar el diseñointegral de almacenes de datos.

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

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

• Validar los datos durante el proceso ETL para comprobar si hay errores o incoherencias.
• Aplicar perfiles de datos para comprender patrones de datos e identificar anomalías.
• Configurar la supervisión automatizada y las alertas de discrepancias en los datos.
• Limpiar y desduplicar periódicamente los datos para aumentar su precisión y coherencia.

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

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 eficacia y la utilidad de un almacén de datos. Algunas técnicas eficaces son

• Indexación: Crea índices en las columnas consultadas con frecuencia para acelerar las búsquedas.
• Partición: Divide grandes conjuntos de datos en segmentos más pequeños para recuperarlos más rápidamente.
• Vistas materializadas: Calcula y almacena previamente los resultados de las consultas para reducir el tiempo de ejecución de las consultas repetitivas.
• Desnormalización: Reduce las uniones consolidando tablas, sobre todo 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.

Te recomiendo que aportes ejemplos reales de cómo has aplicado estas técnicas para reforzar tu respuesta.

13. Explica el papel de las vistas materializadas en el almacenamiento de datos.

Las vistas materializadas son resultados de consulta precalculados y almacenados 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:

• Almacena los resultados físicamente, eliminando la necesidad de volver a calcularlos cada vez.
• Puede actualizarse incremental o periódicamente para mantener los datos actualizados.
• Reduce la carga de las tablas y bases de datos subyacentes.

Por ejemplo, una vista materializada podría preagrupar los datos de ventas diarias en un sistema de informes de ventas, permitiendo un análisis más rápido durante las horas punta de los informes.

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

La carga incremental es una técnica para actualizar un almacén de datos cargando sólo los datos nuevos o modificados, reduciendo el tiempo de procesamiento y el uso de recursos. Entre los enfoques habituales se incluyen:

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

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

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

La escalabilidad garantiza que un almacén de datos pueda manejar volúmenes de datos crecientes y demandas de los usuarios sin degradación del rendimiento. Las mejores prácticas incluyen:

• Soluciones nativas en la nube: Utiliza plataformas comoe Snowflake, Redshift o BigQuery, que ofrecen funciones de autoescalado.
• Partición de datos: Divide los datos en función de criterios como la hora o la región para permitir el procesamiento paralelo.
• Almacenamiento columnar: Aprovecha el almacenamiento de datos en columnas para realizar análisis más rápidos y reducir los costes de almacenamiento.
• Gestión de la carga de trabajo: Prioriza y asigna recursos en función de la complejidad de la consulta y de las funciones de los usuarios.
• Mantenimiento regular: Optimiza el rendimiento de la base de datos mediante la reconstrucción periódica de índices, actualizaciones de estadísticas y auditorías de consultas.

Aportar ejemplos de aplicación de estas prácticas en tus funciones anteriores demuestra experiencia en el manejo de sistemas a gran escala.

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

¡Los cambios de esquema son inevitables en el almacenamiento de datos! Manejarlos con eficacia minimiza las interrupciones y mejora la integridad de los datos. Las estrategias incluyen:

• Versionado de esquemas: Mantén varias versiones del esquema y migra los datos de forma incremental para no afectar a las operaciones en curso.
• Compatibilidad con versiones anteriores: Asegúrate de que los nuevos cambios de esquema no rompan las consultas existentes manteniendo los campos heredados o creando vistas.
• Herramientas de automatización: Utilízalo enols como dbt oLiquibase para automatizar los procesos de migración y reversión de esquemas.
• Análisis del impacto: Identifica las dependencias, como consultas, informes o sistemas posteriores, que puedan verse afectadas por los cambios de esquema y actualízalas en consecuencia.
• Pruebas: Valida los cambios de esquema en un entorno de ensayo antes de desplegarlos en producción.

Por ejemplo, al añadir una nueva columna a una tabla de hechos, puedes rellenarla inicialmente con valores por defecto para evitar errores en las consultas existentes.

Preguntas de la entrevista sobre el almacén de datos basado en código (SQL)

Una entrevista para un puesto de datos casi siempre incluirá una fase SQL. Sin duda, formó parte de todas las entrevistas que realicé porque, seamos sinceros, los ingenieros de datos y analítica necesitan tener un conocimiento avanzado de ello. Estas preguntas SQL están especialmente adaptadas al almacenamiento de datos.

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

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

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 la optimización de esta consulta para un gran conjunto de datos o la explicación de 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 un código, si procede:

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

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

• Carga en la zona de preparación: Escribe los datos en una tabla de preparación para su validación.
• Fusionar en 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 3 principales clientes por ingresos de cada categoría de productos.

Esta pregunta evalúa tu capacidad para utilizar las 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 la codificación y la 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: Precomputa y almacena en caché las operaciones costosas.

Ejemplo de mejora de 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 sólo las columnas necesarias. 

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

Esta pregunta se refiere al diseño conceptual y a los detalles de aplicación. Proporciona una visión general de alto nivel:

• Tabla de hechos: Contiene datos cuantitativos (por ejemplo, importe de 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: Contienen atributos descriptivos para el 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 pone a prueba la capacidad de validación de la calidad de los datos.

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

Seguimiento: Explica cómo eliminar 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 aplicarías una dimensión de cambio lento (DCL) de tipo 2?

El SCD Tipo 2 hace un seguimiento de los cambios históricos añadiendo una nueva fila por cada cambio. Ejemplo de aplicación:

Comprueba los registros existentes:

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

Inserta un nuevo registro y expira 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, consulta estos cursos altamente valorados para construir una base sólida y avanzar en tus conocimientos:

• Introducción al SQL: Perfecto para principiantes, este curso cubre lo esencial de la sintaxis SQL y la consulta de 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 la entrevista sobre el almacén de datos basado en escenarios

Tu entrevista también puede incluir algunas preguntas basadas en situaciones hipotéticas. Por ejemplo, podría reservarse toda una etapa para que resolvieras un problema concreto de diseño. La clave aquí es que no hay respuestas correctas o incorrectas, sólo directrices para abordar estas cuestiones de forma eficaz. 

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

Este escenario pone a prueba tu capacidad para adaptar un almacén de datos a un ámbito empresarial específico. Para una empresa 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 de esquemas: Utiliza un esquema en estrella con tablas de hechos para las operaciones de venta y dimensiones para clientes, productos y tiempo.
• Proceso ETL: Desarrolla canalizaciones para manejar grandes volúmenes de datos, incluida la carga incremental para actualizaciones de transacciones.
• Optimización del rendimiento: Particiona la tabla de hechos de ventas por fecha para mejorar el rendimiento de la consulta y utiliza vistas materializadas para las agregaciones más utilizadas, como los ingresos diarios o los productos más vendidos.
• Análisis e informes: Asegúrate de que el almacén soporta cuadros de mando para métricas como tendencias de ventas, retención de clientes y niveles de inventario.

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

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

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

• Ampliar la infraestructura: Para los sistemas basados en la nube, como Snowflake o Redshift, ajusta los recursos informáticos para gestionar el aumento de carga. Para los sistemas locales, garantiza una capacidad adecuada de almacenamiento y procesamiento.
• Partición e indexación: Reevaluar las estrategias de partición e indexación para optimizar el rendimiento en conjuntos de datos más grandes.
• Optimización ETL: Revisa los trabajos ETL para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia, como cambiar a carga incremental o 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 dar 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 de datos en el almacén?

Este escenario pone a prueba tus habilidades para solucionar problemas y tu atención a los detalles. Los pasos podrían incluir:

• Identifica la fuente: Rastrea los datos a través del canal ETL para determinar dónde se originó la discrepancia.
• Verifica los datos: Compara los datos del almacén con los sistemas fuente para validar su exactitud.
• Soluciona el problema: Actualiza el proceso ETL para resolver la causa raíz, como una lógica de transformación incorrecta o la falta de datos.
• Comunícate: Informa a las partes interesadas del problema y de las medidas adoptadas para solucionarlo.
• Monitor: Pon en marcha comprobaciones automatizadas de validación de datos para evitar problemas similares en el futuro.

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

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

Migrar 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: Adapta 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 desmantelar 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 los 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 solucionarlo:

• Optimiza las canalizaciones ETL: Reduce la latencia cambiando a procesos ELT, en los que las transformaciones se producen directamente en el almacén de datos.
• Procesamiento de flujos: Integrando soluciones de streaming comoke Apache Kafka o AWS Kinesis paradatos casi en tiempo real.
• Ajuste por lotes de ventanas: Ajusta los programas de procesamiento por lotes para reducir el retraso en la disponibilidad de los datos.
• Optimización de la base de datos: Utiliza la partición, la indexación y las vistas materializadas para acelerar el acceso a los datos y su procesamiento.
• Arquitectura híbrida: Implementa una mezcla de procesamiento en tiempo real y por lotes para las distintas necesidades de datos, garantizando que los datos críticos se actualicen con mayor frecuencia.

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

Preguntas de la entrevista sobre almacenes de datos específicos de la tecnología

Cada equipo de datos tiene una pila específica con la que trabaja, y normalmente, adaptan sus entrevistas para preguntar sobre esas tecnologías concretas. Sin embargo, creo que es importante conocer al menos las diferentes pilas y herramientas, por lo que no está de más repasarlas a alto nivel.Si el trabajo al que optas requiere conocimientos específicos, puede que tengas que investigar más sobre ello.

Copo de nieve

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

Copo de Nieve destaca por su arquitectura y características únicas:

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

30. ¿Cómo gestiona Snowflake los problemas de concurrencia?

La arquitectura multiclúster de Snowflake admite una gran concurrencia al poner en marcha automáticamente clústeres de cálculo adicionales durante los picos de demanda.

Te recomiendo que sigas el curso Introducción a Snowflake paraaprender más sobre él y adquirir práctica.

Amazon Redshift

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

Redshift destaca especialmente por las siguientes razones:

• Almacenamiento columnar: Optimizado para consultas analíticas almacenando los datos en columnas en lugar de filas, reduciendo la E/S.
• Procesamiento paralelo masivo (MPP): Distribuye las consultas entre varios nodos para manejar con eficacia grandes conjuntos de datos.
• Vistas materializadas y caché de resultados: Mejora el rendimiento de la consulta precalculando y reutilizando 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:

• Utiliza ordenar teclas y claves de distribución para optimizar la colocación y el acceso a los datos.
• Analiza y vacía tablas para mantener la salud de las tablas y eliminar el espacio de disco no utilizado.
• Utiliza la codificación de compresión para reducir el almacenamiento y mejorar la eficiencia de E/S.

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

Snowflake suele ser mejor para equipos pequeños porque es un modelo totalmente gestionado, sin servidor, que requiere una sobrecarga administrativa mínima. Redshift puede requerir más configuración y ajuste, pero puede ser 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 único la arquitectura de BigQuery?

BigQuery destaca por las siguientes características:

• Arquitectura sin servidor: Gestiona automáticamente la asignación y el escalado de recursos, permitiendo a los usuarios centrarse en las consultas y no en la infraestructura.
• Consulta el modelo de precios: Cobra en función de la cantidad de datos procesados y no de la infraestructura utilizada.
• Aprendizaje automático integrado (BigQuery ML): Permite a los usuarios crear y desplegar modelos ML utilizando SQL.

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

BigQuery funciona de la siguiente manera

• Partición: Divide las tablas en segmentos en función de criterios como la fecha, optimizando el rendimiento de la consulta.
• Agrupación: Organiza los datos dentro de una partición basándose en columnas, mejorando el rendimiento de la consulta para patrones de acceso específicos.

Te recomiendo que exploreselcurso Introducción a BigQuerypara practicar.

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 Lakehouseque proporciona:

• Almacenamiento unificado de datos estructurados y no estructurados.
• Soporte integrado para análisis avanzados, incluido el aprendizaje automático y la IA.
• Delta Lake, una capa de almacenamiento que garantiza la fiabilidad de los datos con transacciones ACID.

37. ¿Qué es el Lago Delta 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 evolución del esquema.
• Gestiona las versiones de los datos, facilitando la auditoría y la reversión de los cambios.

Te recomiendo que sigas el curso Introducción a Databricks para explorar cómo unificar la ingeniería de datos, la analítica y el aprendizaje automático en una sola plataforma.

dbt (Herramienta de Construcción 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 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. Sus funcionalidades incluyen:

• Modelado: Escribir transformaciones SQL reutilizables utilizando modelos modulares.
• Control de versiones: Integración con Git para el versionado y la colaboración.
• Pruebas: Aplicar pruebas para garantizar la integridad de los datos.
• Documentación: Generar documentación interactiva para comprender mejor el 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 se asegura de que los modelos dependientes se ejecuten en el orden correcto. Esto ayuda 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?

dbt tiene las siguientes ventajas:

• Transformación simplificada: Permite transformaciones de datos basadas en SQL, reduciendo la necesidad de complejas canalizaciones ETL.
• Colaboración: Permite a los equipos trabajar juntos utilizando el control de versiones y SQL estandarizado.
• Automatización: Automatiza la gestión y ejecución de dependencias, haciendo más eficaces los flujos de trabajo.
• Integración: Funciona de forma nativa con los almacenes de datos modernos, aprovechando su potencia de cálculo.

Recomiendoel curso Introducción al dbt para ayudarte a dominar sus capacidades de modelado, a medida que el dbt es adoptado por cada vez más equipos de datos.

Flujo de aire Apache

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 mediante programación, por lo que resulta esencial para gestionar procesos ETL/ELT en el almacenamiento de datos. Los casos de uso típicos son:

• Automatizar los procesos de ingestión de datos.
• Gestión de dependencias complejas en procesos ETL.
• Programar actualizaciones periódicas de los modelos de datos de 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 basándose en estas dependencias.
• También admite reintentos, backfilling y activación condicional de flujos de trabajo.

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

Algunas de las mejores prácticas para el flujo de aire son

• Utiliza nombres claros para las tareas: Asegúrate de que las tareas tienen nombres descriptivos para que los DAG sean más fáciles de entender.
• Optimiza la granularidad de las tareas: Evita crear tareas demasiado granulares que puedan ralentizar la ejecución o complicar la depuración.
• Aprovecha los XComs: Utiliza XComs (comunicación cruzada) para pasar pequeñas cantidades de datos entre tareas.
• Controla el rendimiento: Utiliza las funciones de supervisión de Airflow para identificar y solucionar los cuellos de botella.
• Modularizar DAGs: Mantén las definiciones DAG modulares y reutilizables para reducir la sobrecarga de mantenimiento.

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

Airflow y dbt se complementan integrando 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 Airflow DAG que ingiera los datos brutos, active el dbt para transformarlos y, a continuación, notifique a las partes interesadas una vez que los datos estén listos para la elaboración de informes.

Te recomiendo que sigasel curso Introducción a Airflow para aprender a orquestar canalizaciones de datos con eficacia. Los conocimientos son transferibles a otras herramientas de orquestación.

Preguntas de la entrevista sobre el almacén de datos

Las preguntas de comportamiento suelen estar reservadas a los puestos superiores o directivos, pero podrías enfrentarte a ellas en cualquier nivel. Estas preguntas no son tan técnicas, y su objetivo es comprobar cómo manejas las situaciones complejas, el trabajo en equipo, la presión, etc. Aquí es cuando tienes que aportar las historias de tu experiencia previa.

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

Esta pregunta evalúa tu capacidad para resolver problemas y para afrontar retos complejos. Podrías enmarcar tu respuesta utilizando el método STAR:Comienza describiendo el contexto del proyecto (por ejemplo, la construcción de un almacén de datos para el lanzamiento de un nuevo producto con plazos ajustados). A continuación, explica tu papel y tus responsabilidades, detallando tus pasos, como la colaboración con las partes interesadas, el diseño del esquema y la implementación de los conductos ETL. Por último, destaca el resultado, como el cumplimiento del plazo o la obtención de información procesable.

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

En cualquier proyecto de colaboración pueden surgir requisitos contradictorios. Para abordarlos, empieza 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 implantaciones por fases o modelos de datos intermedios, y explica cómo se alinea tu diseño con 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 una canalización de datos de bajo rendimiento. ¿Qué has hecho?

Empieza por identificar el cuello de botella utilizando herramientas de supervisión o analizando los registros. Después, toma medidas concretas, como reescribir consultas SQL ineficaces, implantar la carga incremental o paralelizar tareas. Valida la canalización tras la optimización para garantizar un mejor rendimiento. Comparte mejoras cuantificables, como reducir a la mitad el tiempo de procesamiento o aumentar la fiabilidad de las tuberías.

48. ¿Cómo mejorar la colaboración con equipos interfuncionales en un proyecto de almacenamiento de datos?

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

49. ¿Cómo has manejado una situación en la que un trabajo ETL crítico falló durante las horas punta de trabajo?

Comienza describiendo la respuesta inmediata: identifica rápidamente la causa raíz del fallo utilizando herramientas de supervisión y registros. Aplica una solución rápida o vuelve a ejecutar el trabajo ETL para restaurar la funcionalidad. Comunica a las partes interesadas el problema, el tiempo estimado de resolución y el impacto potencial. Por último, explica cómo realizaste un análisis de la causa raíz y cómo aplicaste medidas preventivas, como la mejora de la supervisión o los mecanismos de conmutación por error, para evitar futuras interrupciones.

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

Menciona los recursos del sector que sigues regularmente, 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 este campo.

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

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

Consejos para superar tu entrevista sobre almacenamiento de datos

Prepararse para una entrevista sobre almacenamiento de datos requiere combinar conocimientos técnicos, capacidad para resolver problemas y habilidad para contar historias. Aquí tienes algunos consejos prácticos que te ayudarán a conseguirlo:

Refresca tus conceptos básicos

Aunque tengas años de experiencia, repasar los fundamentos puede ayudarte a responder a las preguntas con seguridad. Las áreas clave en las que centrarse incluyen:

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

Repasa estos conceptos para asegurarte de que puedes articularlos con claridad, especialmente en las preguntas para principiantes.

Recopila experiencias previas y crea historias convincentes

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

• Una vez que optimizaste una consulta o canalización de ejecución lenta.
• Cómo gestionaste un cambio de esquema que afectó a los análisis posteriores.
• Un proyecto en el que hayas implantado con éxito un almacén de datos para un caso empresarial concreto.

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

Practica la codificación y la resolución de problemas

Espera preguntas que requieran escribir consultas SQL o resolver problemas técnicos. Práctica en DataCamp, centrada en los retos de SQL. Repasa temas como:

• Escribir uniones, funciones 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 crucial para las funciones de almacenamiento de datos. Si no estás currentemente trabajando en proyectos, crea los tuyos propios:

• Construir un pequeño almacén de datos utilizando plataformas en la nube como Snowflake, Redshift o BigQuery.
• Escribir consultas SQL para resolver problemas analíticos comunes.
• Diseñar una canalización de datos que integre 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 discusión.

Estudia bien las preguntas de la entrevista

Repasa las preguntas habituales de las entrevistas para identificar las áreas en las que hay que prepararse más. ¡Esta entrada del blog en sí es un recurso excelente! Revisar un conjunto completo de preguntas garantiza que no te pillen 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 del esquema y la calidad de los datos a escala?"
• "¿Qué herramientas o tecnologías piensas adoptar en el futuro?"

Esto te ayudará a calibrar si el puesto se ajusta a tus objetivos profesionales, a la vez que dejas una impresión positiva. Cuando era entrevistador, puntuaba más alto a un candidato si hacía buenas preguntas. ¡La entrevista es un proceso bidireccional!

Conclusión

Prepararse para una entrevista de almacenamiento de datos puede parecer desalentador, pero puedes afrontarlo con confianza con el enfoque y los recursos adecuados. Refrescando tus conceptos básicos, practicando con situaciones del mundo real y estudiando el conjunto adecuado de preguntas (¡como las de esta entrada del blog!), estarás bien equipado 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 Copo de Nieve: Conoce una de las plataformas de almacenamiento de datos en la nube más populares.
• Introducción a Databricks: Sumérgete en Databricks y explora sus capacidades de análisis unificado de datos.
• ETL y ELT en Python: Adquiere experiencia práctica en la creación de canalizaciones de datos con Python.
• Introducción al dbt: Aprende a transformar los datos de tu almacén con las potentes herramientas de modelado de dbt.