Preguntas para Entrevista de Ingeniero de Analítica

Avanzando en la Carrera de Ingeniería de Analítica

La trayectoria profesional de un Ingeniero de Analítica a menudo comienza con una sólida base técnica y evoluciona hacia una influencia estratégica. Inicialmente, el enfoque está en dominar las herramientas principales —SQL, dbt, Python— y en entregar modelos de datos limpios y fiables. A medida que uno avanza a un nivel senior, los desafíos cambian de la ejecución a la arquitectura y la mentoría, diseñando soluciones escalables de almacenamiento de datos y guiando a ingenieros junior. El salto a un rol de líder o principal implica influir en la estrategia de datos más amplia, colaborar con líderes interfuncionales y alinear las iniciativas de datos con los objetivos de negocio. Superar los obstáculos en cada etapa requiere un esfuerzo deliberado para ir más allá de la competencia técnica; dominar técnicas de modelado de datos escalables y robustas es crucial para el éxito a largo plazo, al igual que desarrollar una comprensión profunda del contexto empresarial y las necesidades de los stakeholders. Este doble enfoque permite a un Ingeniero de Analítica no solo construir pipelines de datos, sino diseñar ecosistemas de datos que generen un verdadero valor para el negocio.

Interpretación de las Habilidades del Puesto de Ingeniero de Analítica

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Ingeniero de Analítica sirve como el enlace crucial entre la ingeniería de datos y el análisis de datos, cerrando la brecha entre los datos brutos y los conocimientos accionables. Su rol principal es transformar datos brutos, a menudo gestionados por ingenieros de datos, en conjuntos de datos limpios, fiables y bien documentados que están optimizados para el análisis. Son los arquitectos de la capa de transformación de datos, utilizando herramientas como dbt y SQL para construir y mantener modelos de datos robustos y escalables. El valor de un Ingeniero de Analítica radica en su capacidad para empoderar al resto de la organización; al desarrollar y mantener modelos de datos reutilizables, crean una "única fuente de verdad" que garantiza la consistencia en los informes y análisis en todos los departamentos. Además, al asegurar una alta calidad y fiabilidad de los datos a través de pruebas y documentación rigurosas, construyen confianza en los datos y permiten a los analistas de datos y a los stakeholders del negocio realizar análisis de autoservicio con confianza, acelerando en última instancia el ritmo de la toma de decisiones basada en datos.

Habilidades Indispensables

• SQL Avanzado: Este es el lenguaje fundamental para la transformación de datos. Los Ingenieros de Analítica lo usan a diario para escribir consultas complejas, unir fuentes de datos dispares e implementar la lógica de negocio dentro del data warehouse. Dominar las funciones de ventana, las expresiones de tabla comunes (CTEs) y la optimización de consultas no es negociable para construir modelos de datos eficientes.
• Modelado de Datos: Esto implica diseñar la estructura del data warehouse para que sea escalable y fácil de consultar. Una sólida comprensión de los conceptos de modelado dimensional como esquemas de estrella, esquemas de copo de nieve y dimensiones de cambio lento es esencial. Esta habilidad garantiza que los datos se organicen lógicamente para soportar una amplia gama de necesidades analíticas.
• dbt (data build tool): dbt se ha convertido en el estándar de la industria para transformar datos en el warehouse. Permite a los ingenieros aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software —como control de versiones, pruebas y documentación— al código de análisis. La competencia en dbt es crítica para construir pipelines de transformación de datos modulares, mantenibles y fiables.
• Python: Aunque SQL es lo principal, Python es crucial para tareas que SQL no puede manejar solo, como scripts de ingesta de datos, limpieza avanzada de datos y automatización. Librerías como Pandas para la manipulación de datos y lenguajes de scripting para la interacción con APIs son herramientas comunes en el kit de un Ingeniero de Analítica.
• Principios de Almacenamiento de Datos (Data Warehousing): Es esencial un conocimiento profundo de los data warehouses en la nube modernos como Snowflake, BigQuery o Redshift. Esto incluye comprender su arquitectura, cómo separan el almacenamiento y el cómputo, y cómo optimizarlos para el rendimiento y el costo. Este conocimiento es clave para construir soluciones de datos eficientes y escalables.
• Herramientas de Inteligencia de Negocios (BI): Los Ingenieros de Analítica deben entender cómo se consumirán sus modelos de datos. La familiaridad con herramientas de BI como Tableau, Looker o Power BI les permite construir estructuras de datos optimizadas para la visualización y las necesidades de los stakeholders. Esto asegura que el resultado final sea intuitivo e impactante.
• Control de Versiones (Git): A medida que el código de análisis se vuelve más complejo, gestionarlo de manera efectiva es crítico. Usar Git para el control de versiones permite a los ingenieros colaborar, rastrear cambios y mantener un historial de sus proyectos de dbt y otros scripts. Esta práctica es fundamental para construir un flujo de trabajo de análisis profesional y escalable.
• Calidad de Datos y Pruebas: Un Ingeniero de Analítica es responsable de la confiabilidad de los datos. Esto requiere un enfoque proactivo para implementar pruebas de calidad de datos (por ejemplo, unicidad, comprobaciones de nulos, integridad referencial) dentro del pipeline de transformación. Esto asegura que los análisis posteriores se construyan sobre una base de datos fiables y precisos.

Cualificaciones Preferidas

• Dominio de Plataformas en la Nube (AWS, GCP, Azure): Tener experiencia práctica con un proveedor principal de la nube va más allá de solo conocer el data warehouse. Comprender los servicios de ingesta de datos, almacenamiento y orquestación proporciona un contexto más amplio para construir soluciones de datos de extremo a extremo y mejora tu capacidad para diseñar sistemas más integrados y eficientes.
• Herramientas de Orquestación de Datos (ej., Airflow): Saber cómo programar y gestionar flujos de trabajo de datos complejos es una ventaja significativa. La experiencia con herramientas como Apache Airflow demuestra que puedes pensar en todo el ciclo de vida del pipeline de datos, asegurando que tus modelos de dbt se ejecuten de manera fiable y en la secuencia correcta con otros procesos de datos.
• Mejores Prácticas de Ingeniería de Software: Aplicar principios como la modularidad del código, CI/CD (Integración Continua/Despliegue Continuo) y escribir código limpio y documentado distingue a un candidato. Esta mentalidad muestra una habilidad para construir sistemas robustos, escalables y mantenibles, yendo más allá de la simple escritura de scripts hacia una verdadera disciplina de ingeniería.

La Importancia Estratégica del Modelado de Datos

El modelado de datos es mucho más que un ejercicio técnico; es el plano arquitectónico para las capacidades analíticas de una organización. Un modelo bien diseñado, a menudo siguiendo principios de modelado dimensional como el esquema de estrella, traduce procesos de negocio complejos en una estructura lógica que es intuitiva para que los analistas la consulten y para que las herramientas de BI la visualicen. Sin este diseño meditado, un data warehouse puede convertirse en un "pantano de datos"—un repositorio desorganizado de tablas difícil de navegar, lo que lleva a métricas inconsistentes y a una falta de confianza en los datos. El verdadero valor de un Ingeniero de Analítica se demuestra en su capacidad para interactuar con los stakeholders del negocio, entender procesos centrales como ventas, marketing y operaciones, y luego codificar esa lógica en modelos de datos reutilizables y escalables. Este trabajo estratégico asegura que, a medida que el negocio evoluciona, la base de datos pueda adaptarse sin requerir una revisión completa, convirtiéndola en un activo crítico a largo plazo para la empresa.

Dominando el Ecosistema del Modern Data Stack

El rol de un Ingeniero de Analítica se define por su dominio del modern data stack, un conjunto de herramientas nativas de la nube diseñadas para la flexibilidad y escalabilidad. Este ecosistema típicamente incluye herramientas de ingesta de datos como Fivetran o Stitch, un data warehouse en la nube como Snowflake o BigQuery, la capa de transformación propiedad de dbt, y plataformas de BI o análisis como Tableau o Looker. Un Ingeniero de Analítica eficaz no solo entiende su responsabilidad principal en la capa de transformación, sino cómo interactúan todos estos componentes. Por ejemplo, saben cómo los horarios de ingesta pueden impactar sus ejecuciones de dbt y cómo la estructura de sus modelos de datos afectará el rendimiento en la herramienta de BI. Esta comprensión holística del flujo de datos de extremo a extremo es crucial para solucionar problemas, optimizar el rendimiento y tomar decisiones arquitectónicas informadas que beneficien a todo el ciclo de vida de los datos.

Evolucionando de Técnico a Socio de Negocio

Los Ingenieros de Analítica más exitosos crecen más allá de ser solo expertos técnicos y se convierten en socios de negocio indispensables. Esta evolución ocurre cuando dejan de ver su rol como simplemente escribir código y comienzan a enfocarse en los problemas de negocio que sus modelos de datos pretenden resolver. Requiere comunicación y colaboración proactivas con los stakeholders para comprender profundamente sus objetivos y desafíos. En lugar de esperar requisitos, un Ingeniero de Analítica estratégico hace preguntas inquisitivas, sugiere nuevas formas de modelar datos para descubrir conocimientos y se asegura de que su trabajo esté directamente alineado con los resultados clave del negocio. Este cambio de mentalidad, de cumplir con tickets a impulsar decisiones, transforma al Ingeniero de Analítica de un proveedor de servicios a un activo estratégico que contribuye activamente a los objetivos y al éxito de la empresa.

10 Preguntas Típicas de Entrevista para Ingeniero de Analítica

Pregunta 1: ¿Puedes explicar la diferencia entre un esquema de estrella y un esquema de copo de nieve en el modelado de datos? ¿Cuál elegirías y por qué?

• Puntos de Evaluación:
  • Evalúa el conocimiento de conceptos fundamentales del modelado dimensional.
  • Valora la capacidad de sopesar las ventajas y desventajas entre diferentes patrones de diseño.
  • Prueba la comprensión de la relación entre el diseño del modelo de datos y el rendimiento de las consultas.
• Respuesta Estándar: Un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos que tiene una tabla de hechos central conectada a varias tablas de dimensión desnormalizadas. Las tablas de dimensión contienen atributos descriptivos y no están normalizadas, lo que significa que pueden tener datos redundantes pero son fáciles de consultar. Un esquema de copo de nieve es una extensión de un esquema de estrella donde las tablas de dimensión se normalizan en múltiples tablas relacionadas. Esto reduce la redundancia de datos y puede ahorrar espacio de almacenamiento. Generalmente, preferiría un esquema de estrella para la mayoría de los casos de uso de análisis. El diseño más simple, con menos uniones (joins) requeridas para las consultas, generalmente conduce a un mejor rendimiento de las consultas y es más intuitivo para que los analistas y usuarios de negocio lo entiendan. Aunque los esquemas de copo de nieve ahorran espacio, el costo del almacenamiento en los modernos data warehouses en la nube suele ser una preocupación menor que el costo y la complejidad de realizar numerosas uniones.
• Errores Comunes:
  • Confundir las definiciones de los dos esquemas.
  • No explicar las compensaciones en cuanto a almacenamiento, rendimiento y usabilidad.
  • Declarar una preferencia sin proporcionar una justificación clara basada en un caso de uso.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Puedes describir un escenario en el que un esquema de copo de nieve podría ser preferible?
  • ¿Cómo se relacionan las tablas de hechos y de dimensión en estos modelos?
  • ¿Cuáles son algunos tipos comunes de tablas de hechos con los que has trabajado?

Pregunta 2: ¿Qué es dbt y por qué se ha vuelto tan popular en los stacks de datos modernos?

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba la familiaridad con la herramienta de transformación estándar de la industria.
  • Valora la comprensión de cómo dbt aplica los principios de la ingeniería de software al análisis.
  • Evalúa el conocimiento de las características y beneficios principales de dbt.
• Respuesta Estándar: dbt, o data build tool, es una herramienta de línea de comandos de código abierto que permite a los ingenieros de analítica transformar datos en su warehouse de manera más efectiva. Te permite escribir la lógica de transformación de datos como sentencias SELECT, y se encarga de convertir estas sentencias en tablas y vistas. Su popularidad proviene de traer las mejores prácticas de la ingeniería de software al flujo de trabajo de análisis. Por ejemplo, dbt permite el control de versiones a través de Git, pruebas automatizadas para garantizar la calidad de los datos y documentación que se puede generar y servir junto con el código. También promueve la modularidad y la reutilización a través de su uso de modelos y macros. Esto hace que todo el proceso de ingeniería de analítica sea más fiable, escalable y colaborativo, lo cual es una mejora significativa sobre los procesos ETL tradicionales, a menudo aislados y basados en scripts.
• Errores Comunes:
  • Describir dbt como una herramienta de ingesta o de orquestación de datos.
  • No mencionar características clave como pruebas, documentación o control de versiones.
  • Ser incapaz de articular por qué estas características son valiosas para un equipo de análisis.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Puedes explicar la diferencia entre un modelo, una fuente y una semilla (seed) en dbt?
  • ¿Cómo implementarías pruebas de calidad de datos en un proyecto de dbt?
  • ¿Cuál es el propósito del archivo dbt_project.yml?

Pregunta 3: ¿Cómo manejarías una dimensión de cambio lento (SCD)? Por favor, explica el Tipo 1 y el Tipo 2.

• Puntos de Evaluación:
  • Evalúa el conocimiento de un concepto central de data warehousing para manejar datos históricos.
  • Prueba la capacidad de explicar diferentes métodos para gestionar cambios en los atributos de una dimensión.
  • Valora la comprensión práctica de cuándo aplicar cada tipo de SCD.
• Respuesta Estándar: Una dimensión de cambio lento es una dimensión que almacena y gestiona tanto datos actuales como históricos a lo largo del tiempo en un data warehouse. Por ejemplo, la dirección de un cliente puede cambiar, y podríamos necesitar rastrear esos cambios. Hay varios tipos, pero el Tipo 1 y el Tipo 2 son los más comunes. En un enfoque SCD Tipo 1, simplemente sobrescribes los datos antiguos con los nuevos. No guardas ningún registro histórico del cambio. Esto es útil cuando el historial de un atributo no es importante para el análisis. En un enfoque SCD Tipo 2, conservas el historial completo de los datos creando una nueva fila para cada cambio. Esta nueva fila contendría el nuevo valor del atributo, y típicamente usarías columnas de fecha de vigencia (fecha_inicio, fecha_fin) y un indicador (es_actual) para identificar el registro actualmente activo. Este método es crucial para los informes y análisis históricos.
• Errores Comunes:
  • Mezclar las definiciones de Tipo 1 y Tipo 2.
  • Olvidar mencionar columnas clave utilizadas en el SCD Tipo 2, como las fechas de vigencia o un indicador de registro actual.
  • Ser incapaz de proporcionar un ejemplo práctico de cuándo usar cada tipo.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Puedes describir qué es un SCD Tipo 3?
  • ¿Cómo implementarías un SCD Tipo 2 utilizando la funcionalidad de snapshot de dbt?
  • ¿Cuáles son las implicaciones de rendimiento al usar SCD Tipo 2?

Pregunta 4: Imagina que un stakeholder te dice que los ingresos recurrentes mensuales (MRR) en su dashboard son incorrectos. ¿Cómo solucionarías este problema?

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba las habilidades de resolución de problemas y depuración en un escenario práctico.
  • Evalúa la capacidad de rastrear sistemáticamente el linaje de los datos.
  • Valora las habilidades de comunicación y colaboración con los stakeholders.
• Respuesta Estándar: Mi primer paso sería comunicarme con el stakeholder para entender la naturaleza exacta de la discrepancia. Le preguntaría qué esperaba ver y por qué cree que el número actual es incorrecto, y si tiene un ejemplo específico, como un cliente o una transacción, que parezca incorrecto. A continuación, rastrearía el linaje de datos de la métrica de MRR, comenzando desde la herramienta de BI y retrocediendo. Examinaría la lógica en la herramienta de BI, luego el modelo de datos final en el warehouse que la alimenta. Desde allí, investigaría las transformaciones previas en nuestro proyecto de dbt, verificando la lógica de negocio para calcular el MRR. También ejecutaría pruebas de calidad de datos en los datos de origen para asegurar que no haya problemas como nulos, duplicados o tipos de datos incorrectos en la tabla de transacciones subyacente. Una vez que identifique la causa raíz, implementaría una solución, la validaría y luego comunicaría la resolución al stakeholder.
• Errores Comunes:
  • Saltar directamente a verificar los datos de origen sin entender el contexto del problema.
  • No mencionar el rastreo del linaje de datos como un paso clave de depuración.
  • Olvidar el paso crucial de comunicarse con el stakeholder durante todo el proceso.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Qué herramientas usarías para rastrear el linaje de datos?
  • ¿Qué tipo de pruebas de calidad de datos ejecutarías específicamente en una tabla de transacciones?
  • ¿Cómo te asegurarías de que este tipo de problema no vuelva a ocurrir en el futuro?

Pregunta 5: ¿Cuál es la diferencia entre ETL y ELT, y por qué ELT es el paradigma más común en el stack de datos moderno?

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba la comprensión de las arquitecturas fundamentales de pipelines de datos.
  • Evalúa el conocimiento de los beneficios de los data warehouses en la nube.
  • Valora la capacidad de conectar patrones arquitectónicos con herramientas modernas.
• Respuesta Estándar: ETL significa Extraer, Transformar y Cargar (Extract, Transform, Load). En este paradigma tradicional, los datos se extraen de un sistema de origen, se transforman en un motor de procesamiento separado (como una herramienta ETL), y luego los datos transformados y listos para el análisis se cargan en el data warehouse. ELT, por otro lado, significa Extraer, Cargar y Transformar (Extract, Load, Transform). En este enfoque moderno, los datos brutos se extraen primero y se cargan directamente en un potente data warehouse en la nube. Toda la lógica de transformación se aplica a los datos después de que se han cargado, utilizando la potencia de cómputo del propio warehouse. ELT se ha vuelto dominante porque los data warehouses en la nube modernos como Snowflake y BigQuery son increíblemente potentes y pueden manejar transformaciones a gran escala de manera eficiente. Este enfoque es más flexible porque tienes todos los datos brutos disponibles en el warehouse, lo que te permite volver a ejecutar o crear nuevas transformaciones sin tener que volver a ingerir los datos. Este paradigma es lo que permite que herramientas como dbt prosperen, ya que se centran únicamente en la "T" que ocurre dentro del warehouse.
• Errores Comunes:
  • Definir incorrectamente los pasos en cada acrónimo.
  • No explicar el papel de los potentes data warehouses en la nube para permitir el cambio a ELT.
  • No ser capaz de articular los beneficios de ELT, como la flexibilidad y la escalabilidad.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Puedes nombrar algunas herramientas ETL tradicionales?
  • ¿Cómo apoya la separación de almacenamiento y cómputo en los warehouses en la nube a ELT?
  • ¿Hay algún escenario en el que un enfoque ETL tradicional todavía podría ser preferible?

Pregunta 6: ¿Cómo aseguras la calidad y fiabilidad de los modelos de datos que construyes?

• Puntos de Evaluación:
  • Evalúa el compromiso del candidato con la calidad y la gobernanza de los datos.
  • Prueba el conocimiento de técnicas y herramientas específicas para las pruebas de datos.
  • Valora su comprensión de la importancia de la documentación y la colaboración.
• Respuesta Estándar: Asegurar la calidad de los datos es un proceso de múltiples capas. Primero, uso extensivamente la funcionalidad de pruebas incorporada de dbt. Aplico pruebas genéricas como not_null, unique y accepted_values a columnas críticas en mis modelos. También escribo pruebas singulares personalizadas para validar lógica de negocio más compleja, como asegurar que las cifras de ingresos sean siempre positivas. Segundo, creo en la documentación exhaustiva. Uso la función de documentación de dbt para describir cada modelo, columna y la lógica detrás de las transformaciones, lo que crea transparencia y ayuda a otros a entender y confiar en los datos. Tercero, implemento un proceso de revisión de código con mis compañeros. Tener otro par de ojos en mi lógica de transformación ayuda a detectar errores y asegura que estamos siguiendo las mejores prácticas. Finalmente, a menudo colaboro con analistas de datos y stakeholders del negocio para validar los resultados finales y asegurar que la lógica se alinee con su comprensión del negocio.
• Errores Comunes:
  • Dar una respuesta vaga como "reviso mi trabajo".
  • Mencionar solo un método, como la verificación manual.
  • No mencionar la importancia de la documentación y la revisión por pares.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Puedes dar un ejemplo de una prueba de datos personalizada que hayas escrito?
  • ¿Cómo controlas las versiones de tus pruebas y documentación de dbt?
  • ¿Cuál es la diferencia entre una prueba genérica y una prueba singular en dbt?

Pregunta 7: Explica el concepto de idempotencia en el contexto de los pipelines de datos. ¿Por qué es importante?

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba la comprensión de un concepto clave de la ingeniería de software aplicado a los datos.
  • Evalúa la capacidad de pensar en la fiabilidad y previsibilidad de los procesos de datos.
  • Valora la profundidad del conocimiento técnico del candidato.
• Respuesta Estándar: La idempotencia significa que ejecutar una operación varias veces producirá el mismo resultado que ejecutarla una vez. En el contexto de un pipeline de datos, un pipeline idempotente puede ser re-ejecutado de forma segura sin crear datos duplicados o causar otros efectos secundarios no deseados. Por ejemplo, si un pipeline que procesa datos de ventas diarias falla a la mitad y necesita ser re-ejecutado, un diseño idempotente asegura que no insertará los mismos registros de ventas dos veces. Esto es increíblemente importante para la fiabilidad y mantenibilidad de los datos. Te permite recuperarte de fallos fácilmente sin necesidad de una limpieza manual compleja. Puedes lograr la idempotencia en dbt materializando modelos como tablas o modelos incrementales, que se reconstruyen desde cero o se actualizan basándose en criterios específicos durante cada ejecución, en lugar de simplemente añadir datos ciegamente.
• Errores Comunes:
  • No estar familiarizado con el término "idempotencia".
  • Proporcionar una definición incorrecta o confusa.
  • No explicar por qué es un concepto crítico para construir pipelines de datos robustos.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Cómo ayuda la estrategia de materialización incremental de dbt a lograr la idempotencia?
  • ¿Puedes describir un escenario en el que un pipeline no idempotente podría causar serios problemas de datos?
  • ¿Qué otros principios de la ingeniería de software son importantes en la ingeniería de analítica?

Pregunta 8: Te dan dos tablas: employees (con columnas id, name, department_id) y departments (con columnas id, name). Escribe una consulta SQL para encontrar el nombre de cada departamento y el número de empleados en él.

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba habilidades fundamentales de SQL, específicamente las cláusulas JOIN y GROUP BY.
  • Evalúa la capacidad de escribir una consulta limpia, lógica y correcta.
  • Valora la atención al detalle, como el uso de alias para tablas y columnas para mayor claridad.
• Respuesta Estándar:

  SELECT
      d.name AS department_name,
      COUNT(e.id) AS number_of_employees
  FROM
      departments d
  LEFT JOIN
      employees e ON d.id = e.department_id
  GROUP BY
      d.name
  ORDER BY
      number_of_employees DESC;
  

  Explicación: Usé un LEFT JOIN desde la tabla departments a la tabla employees para asegurarme de que todos los departamentos se incluyan en el resultado, incluso aquellos sin empleados. Luego, agrupé los resultados por el nombre del departamento (GROUP BY d.name) para poder contar el número de empleados en cada grupo. COUNT(e.id) cuenta los empleados en cada departamento, y el uso de alias hace que la salida sea más legible. Finalmente, ordené los resultados para mostrar primero los departamentos con más empleados.
• Errores Comunes:
  • Usar un INNER JOIN, que excluiría a los departamentos sin empleados.
  • Olvidar la cláusula GROUP BY al usar una función de agregación como COUNT().
  • Seleccionar columnas que no están en la cláusula GROUP BY ni dentro de una función de agregación.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Por qué elegiste un LEFT JOIN en lugar de un INNER JOIN?
  • ¿Cómo modificarías esta consulta para mostrar solo los departamentos con más de 10 empleados?
  • ¿Qué es un CROSS JOIN y cuándo podrías usarlo?

Pregunta 9: En SQL, ¿cuál es la diferencia entre RANK() y DENSE_RANK()? Proporciona un ejemplo.

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba el conocimiento de funciones de ventana de SQL más avanzadas.
  • Evalúa la capacidad de explicar diferencias sutiles pero importantes entre funciones.
  • Valora la habilidad para ilustrar un concepto técnico con un ejemplo claro.
• Respuesta Estándar: Tanto RANK() como DENSE_RANK() son funciones de ventana que asignan un rango a cada fila dentro de una partición de un conjunto de resultados. La principal diferencia está en cómo manejan los empates. RANK() asigna el mismo rango a las filas con valores iguales y luego salta el siguiente rango(s). Por ejemplo, si dos filas empatan en el segundo lugar, ambas obtienen el rango 2, y la siguiente fila obtiene el rango 4 (saltándose el 3). DENSE_RANK(), por otro lado, también asigna el mismo rango a los empates, pero no salta ningún rango. En el mismo escenario, las dos filas empatadas obtendrían el rango 2, y la siguiente fila obtendría el rango 3. Ejemplo: Si tenemos puntuaciones de 100, 90, 90, 80:
  • RANK() asignaría los rangos: 1, 2, 2, 4.
  • DENSE_RANK() asignaría los rangos: 1, 2, 2, 3.
• Errores Comunes:
  • Confundir las dos funciones.
  • Ser incapaz de explicar cómo maneja cada una los empates.
  • No poder proporcionar un ejemplo concreto para ilustrar la diferencia.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Qué es la función de ventana ROW_NUMBER() y cómo se diferencia de RANK()?
  • ¿Para qué sirve la cláusula PARTITION BY en una función de ventana?
  • ¿Puedes escribir una consulta para encontrar el segundo salario más alto en cada departamento usando una de estas funciones?

Pregunta 10: ¿Qué son las materializaciones en dbt y cuándo usarías view vs. table vs. incremental?

• Puntos de Evaluación:
  • Prueba el conocimiento de un concepto fundamental de dbt.
  • Evalúa la capacidad de tomar decisiones de diseño basadas en el rendimiento, el costo y los datos.
  • Valora la comprensión de los compromisos entre diferentes estrategias de materialización.
• Respuesta Estándar: Las materializaciones en dbt son estrategias para cómo se construyen y persisten los modelos en el data warehouse. Las más comunes son view, table, incremental y ephemeral.
  • view: Cuando un modelo se materializa como una vista, dbt simplemente envuelve el SQL del modelo en una declaración CREATE VIEW. La consulta se ejecuta cada vez que se consulta la vista. Usaría una vista para transformaciones que no son computacionalmente intensivas o cuando necesito que los datos estén lo más actualizados posible, ya que siempre consulta los datos subyacentes.
  • table: Esto crea una tabla física en el warehouse. La consulta del modelo se ejecuta una sola vez durante dbt run y los resultados se almacenan. Esto mejora el rendimiento de las consultas posteriores, pero consume espacio de almacenamiento y los datos solo son tan frescos como la última ejecución de dbt. Usaría una tabla para modelos que son consultados con frecuencia por muchos usuarios o que son costosos de ejecutar, como los que alimentan dashboards de BI.
  • incremental: Esta es una estrategia híbrida. La primera vez que se ejecuta, el modelo se construye como una tabla. En ejecuciones posteriores, dbt solo inserta o actualiza los registros nuevos o modificados, en lugar de reconstruir toda la tabla. Usaría esto para tablas de eventos muy grandes, como logs o datos de transacciones, donde reconstruir la tabla completa en cada ejecución sería ineficiente y costoso.
• Errores Comunes:
  • No conocer los diferentes tipos de materialización.
  • Ser incapaz de explicar los compromisos entre el rendimiento de las consultas, la frescura de los datos y el costo computacional.
  • No proporcionar casos de uso claros para cada tipo.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Qué es una materialización ephemeral y por qué la usarías?
  • ¿Cómo configurarías un modelo incremental en dbt?
  • ¿Cuáles son las implicaciones de costo de elegir table sobre view en un warehouse como Snowflake o BigQuery?