Proceso ETL para análisis de datos equipo de ciclismo - KNIME Analytics Platform - Power Bi.

Objetivo General: Crear una infraestructura sólida para la gestión y análisis eficiente de datos de los ciclistas de un equipo profesional, permitiendo a la organización tomar decisiones estratégicas de rendimiento basadas en información confiable y oportuna. Garantizando que los datos se extraigan, transformen y carguen de manera eficiente desde las fuentes operativas al Data Warehouse. Se creó un modelo en estrella que permitió organizar los datos de manera lógica y accesible para los usuarios finales. Esto incluye definir dimensiones, hechos y relaciones entre tablas.

Para configurar un proceso ETL de manera automatizada y periódica, se pueden realizar los siguientes pasos:

1. Identificar la frecuencia de actualización de los datos: Se determina con qué frecuencia los datos deben actualizarse. Puede ser diario, semanal, mensual, etc. Esto te ayudará a establecer la programación adecuada para la ejecución del proceso ETL. Para el presente proyecto del equipo de ciclismo se considera pertinente que la información sea actualizada máximo semanalmente los días lunes en la tarde.

2. Utilizar una herramienta de programación: Para automatizar la ejecución del proceso ETL, se utilizará una herramienta de programación como el Programador de tareas en sistemas Windows. Estas herramientas te permiten programar tareas para que se ejecuten en momentos específicos y es de fácil uso para los deportistas como equipo técnico.

3. Crear un script o flujo de trabajo reutilizable: El proceso ETL está diseñado de manera que se ejecuta de forma independiente y repetitiva. Esto significa que el proceso es capaz de extraer los datos, transformarlos y cargarlos sin intervención.

4. Configurar la programación: Utilizando la herramienta de programación seleccionada, se configuran las tareas para que se ejecute en la frecuencia deseada. Para el proyecto del equipo de ciclismo el proceso se ejecutará semanalmente a las 6 p.m. los días lunes, configurando las tareas para que se ejecuten a en los días señalados y hora definida.

5. Verificar los resultados y los registros: Después de que se ejecute el proceso ETL automatizado, se procede a verificar los resultados que los ciclistas incluyeron en la data table, para asegurar que los datos se hayan actualizado correctamente. También es importante revisar los registros y registros con errores para identificar y solucionar cualquier problema que pueda surgir durante la ejecución e informar a quien subió la información su error para ser corregido.

Conclusiones

El proyecto de data warehouse para el equipo de ciclismo representó una oportunidad emocionante para mejorar la gestión de datos en el deporte. Al establecer una infraestructura sólida y segura, el equipo puede almacenar y analizar grandes volúmenes de información relacionada con el rendimiento de los ciclistas, estrategias de competición y gestión de suministros. Esto permite tomar decisiones más informadas y obtener una ventaja competitiva en el mundo del ciclismo profesional o amateur.

El diseño físico del data warehouse es un aspecto crítico del proyecto. La ubicación física adecuada, los sistemas de seguridad y los mecanismos de backup y recuperación de datos garantizan la integridad y disponibilidad de la información. Además, la integración de diferentes fuentes de datos brinda una visión completa y precisa de la información, permitiendo un análisis más profundo y una toma de decisiones más acertada.

El diseño de los procesos del data warehouse es fundamental para garantizar la eficiencia y calidad de los datos. Los flujos de trabajo automatizados, la actualización regular de los datos y los mecanismos de limpieza y normalización asegurarán la consistencia y coherencia de la información. Los modelos de datos y estructuras diseñados facilitarán la consulta y análisis de los datos, permitiendo al equipo de ciclismo y otros usuarios autorizados obtener información valiosa para mejorar el rendimiento y la estrategia.
Se definió el rol de cada deportista de acuerdo a los resultados analizados y se conformó el equipo de acuerdo a las características más importantes.
En conclusión, este trabajo tiene como objetivo principal utilizar Power Bi para presentar una visualización clara y concisa de los datos para conocer las características y rendimientos de doce ciclistas para obtener los mejores resultados en las competencias cercanas.
Los análisis de los resultados en el deporte y en especial el ciclismo son fundamentales para orientar a los entrenadores y deportistas y definir tipos de entrenamiento específicos para la obtención de los mejores resultados.

También permite identificar las competencias específicas para los deportistas y maximizar las probabilidades de triunfo.

Es importante identificar quienes son los ciclistas con mayor rendimiento e identificar quienes no para que estos últimos apoyen a los líder del equipo y permitir el logro de objetivos en conjunto.