En este proyecto simulamos el rol de un Data Analyst contratado por la cadena "Fast Food". El desafío consistió en construir una base de datos desde cero utilizando archivos crudos, diseñando una arquitectura escalable que permita a la empresa evolucionar su gestión de información.
Utilizando SQL Server, se abarcó el ciclo completo del dato: desde el diseño del esquema (DDL) y la normalización, hasta la ingesta de datos y la extracción de insights complejos (DML) para la toma de decisiones estratégicas.
- Ingeniería de Datos (DDL): Diseñar y crear tablas optimizadas, definir claves primarias/foráneas y asegurar la integridad referencial para garantizar la escalabilidad futura.
- Manipulación de Datos (DML): Importar datos existentes y realizar consultas complejas para responder preguntas de negocio.
- Business Intelligence: Analizar la eficiencia operativa, productividad de empleados y comportamiento de ventas.
Una parte crucial del proyecto fue traducir los requisitos de negocio en un modelo de base de datos eficiente.
Se identificaron las entidades clave y sus relaciones lógicas.
Estructura final de la base de datos lista para producción en SQL Server.
El proyecto no se limitó a guardar datos, sino a interrogarlos. Se desarrollaron scripts SQL para responder a tres niveles de complejidad:
- ¿Cuántos empleados trabajan por departamento?
- ¿Cantidad de productos existentes por categoría?
- ¿Cuál es el precio promedio de los productos dentro de cada categoría?
- ¿Cuántos productos de cada tipo se han vendido en cada sucursal?
Se analizaron métricas de rendimiento utilizando JOINs, GROUP BY y funciones de ventana:
- Eficiencia Logística: Análisis de tiempos de entrega de los mensajeros.
- Productividad: Ventas generadas por empleado.
- Tendencias: Identificación de horarios pico.
Gracias al análisis de datos, se presentaron las siguientes conclusiones a la gerencia:
- 🕗 El "Prime Time" de las Mañanas: Contrario a lo esperado, Fast Food realiza el mayor volumen de ventas durante la franja matutina.
- 💰 Rentabilidad: La venta con mayor beneficio (margen) también se registró en el horario de la mañana, indicando una oportunidad para optimizar promociones de desayuno/almuerzo temprano.
- Motor de Base de Datos: SQL Server 2019.
- Lenguaje: T-SQL (Transact-SQL).
- Herramientas: SQL Server Management Studio (SSMS).
/Scripts: Contiene los archivos.sqlcon el código de creación (DDL) y consultas (DML).Informe: Informe ejecutivo con el análisis detallado.
Autor: Francisco Javier Hillebrand LinkedIn | Portafolio