DW
DWSIM Doctoral Simulation Platform
v0.1 — BETA

// zeranum.com · Dr. Salas · Doctoral Level

Data Warehouse
Simulation
Platform

Entorno interactivo de simulación para el análisis, diseño y optimización de arquitecturas de Data Warehouse a nivel doctoral. Decisiones reales, consecuencias determinísticas.

🏛️ Kimball · Inmon · Data Vault ⚙️ ETL Pipelines 📊 Query Optimization 🔐 Data Governance

// DW Reference Architecture

Sources
OLTP · API · Files
→
Staging
ETL · ELT
→
Core DW
Star · Snowflake
→
Data Mart
BI · Reports
4
Módulos
19+
Escenarios
∞
Configuraciones

// Módulos de Simulación

Selecciona un módulo para iniciar

Cada módulo presenta escenarios doctorales con decisiones arquitectónicas reales y métricas de impacto determinísticas.

MÓDULO 01
🏛️
Diseño Arquitectónico
Kimball vs. Inmon vs. Data Vault 2.0

El estudiante toma decisiones sobre modelo dimensional, granularidad, esquemas y metodología. El simulador evalúa rendimiento, escalabilidad y costo de mantenimiento en tiempo real.

Modelado dimensional (estrella, copo de nieve)
Definición de grain y dimensiones conformadas
Comparativa de enfoques: top-down vs. bottom-up
Evaluación de trade-offs arquitectónicos
⏱ 45–60 min 🎯 Nivel: Doctoral
✅ Disponible
MÓDULO 02
⚙️
ETL Pipeline Lab
Diseño, transformación y Slowly Changing Dimensions

Diseño visual de pipelines de integración de datos. El estudiante configura transformaciones, manejo de SCD Tipo 1/2/3, calidad de datos y latencia, y observa su impacto en el DW.

Slowly Changing Dimensions (Tipo 1, 2, 3, 4, 6)
Estrategias de carga incremental vs. full refresh
Data quality rules y detección de anomalías
Comparativa ETL vs. ELT en entornos cloud
⏱ 60–75 min 🎯 Nivel: Doctoral
En Desarrollo
MÓDULO 03
📊
Query Performance & Optimization
Planes de ejecución, indexación y particionamiento

Dado un DW configurado, el estudiante ejecuta queries simuladas, analiza planes de ejecución y aplica estrategias de optimización midiendo el impacto cuantitativo en latencia y costo.

Análisis de query execution plans
Indexación: B-tree, bitmap, columnstore
Particionamiento horizontal y vertical
Materialized views y estrategias de agregación
⏱ 45–60 min 🎯 Nivel: Doctoral
En Desarrollo
MÓDULO 04
🔐
Governance & Data Quality
MDM, linaje de datos y métricas de calidad

Exploración de dimensiones de gobierno del dato: MDM, data stewardship, lineage tracking y métricas de calidad (completeness, accuracy, consistency, timeliness). Ideal para investigación doctoral.

Master Data Management (MDM) frameworks
Data Lineage y trazabilidad end-to-end
Dimensiones ISO de calidad del dato
Data Catalog y metadata management
⏱ 50–65 min 🎯 Nivel: Doctoral
En Desarrollo

// Evaluación Integrada

Cuaderno de Trabajo
DWSIM

Sistema de registro de actividades y evidencias para cada módulo. Captura de pantallas, análisis de decisiones y exportación en PDF para portafolio doctoral.

📸Captura por módulo
📄Exportar PDF
📝Reflexión crítica
📊Métricas de sesión
🧠
NOÛS Ecosystem
CYTHEX Integration

Sistema Cognitivo Computacional integrado para analizar patrones de decisión del estudiante durante la simulación, identificar sesgos arquitectónicos y generar retroalimentación adaptativa.

Análisis de patrones de decisión por módulo
Detección de sesgos arquitectónicos
Retroalimentación cognitiva adaptativa
Perfil de razonamiento doctoral
Integración planificada — DWSIM v1.5

Roadmap DWSIM

Fases de desarrollo del simulador doctoral

Activo
En desarrollo
Planificado
// Fase I
Sem. 1 — 2026
Dashboard principal
Estructura de módulos
Sistema Cuaderno
Módulo 1: Arquitectura
// Fase II
Sem. 2 — 2026
Módulo 2: ETL Lab
Módulo 3: Query Opt.
Módulo 4: Governance
Asignaciones individualizadas
// Fase III
2027
CYTHEX Integration
Cloud DW Simulator
Real-time streaming DW
DWSIM Certification
MÓDULO 01 — DISEÑO ARQUITECTÓNICO
🏛️ Diseño Arquitectónico de Data Warehouse
Kimball vs. Inmon vs. Data Vault 2.0 — Decisiones estructurales con impacto determinístico
Tópicos del módulo
🌟Esquema estrella y fact tables
❄️Esquema copo de nieve
🏛️Metodología Kimball (bottom-up)
🔺Metodología Inmon (top-down)
🔗Data Vault 2.0: Hub, Link, Sat
📏Definición de granularidad
🔄Dimensiones conformadas
⚖️Trade-off analysis: rendimiento vs. flexibilidad
Resultados de aprendizaje
✓
Seleccionar y justificar una metodología de DW según el contexto organizacional
✓
Diseñar esquemas dimensionales con grain definido y dimensiones conformadas
✓
Evaluar trade-offs arquitectónicos con métricas cuantitativas de impacto
✓
Argumentar decisiones arquitectónicas a nivel de investigación doctoral
🚧
Módulo en Desarrollo
Este módulo se encuentra en fase de construcción. El simulador interactivo estará disponible próximamente con escenarios doctorales completos y evaluación determinística.
MÓDULO 02 — ETL PIPELINE LAB
⚙️ ETL Pipeline Lab
Diseño de pipelines, SCD y calidad de datos con impacto en tiempo real
Tópicos del módulo
1️⃣SCD Tipo 1: Overwrite
2️⃣SCD Tipo 2: History rows
3️⃣SCD Tipo 3, 4 y 6 híbrido
🔄Carga incremental vs full refresh
☁️ETL vs. ELT en entornos cloud
✅Data quality rules y validaciones
⏱️Latencia y ventanas de procesamiento
🔍Data profiling y anomaly detection
Resultados de aprendizaje
✓
Diseñar pipelines de integración adaptados al volumen y latencia requeridos
✓
Seleccionar y aplicar el tipo correcto de SCD según el caso de negocio
✓
Implementar reglas de calidad de datos y medir su impacto en el DW
✓
Comparar estrategias ETL/ELT con criterios técnicos y económicos documentados
🚧
Módulo en Desarrollo
El laboratorio de pipelines ETL estará disponible próximamente con editor visual de transformaciones y métricas de impacto en tiempo real.
MÓDULO 03 — QUERY PERFORMANCE
📊 Query Performance & Optimization
Planes de ejecución, indexación y estrategias de optimización cuantificadas
Tópicos del módulo
🗺️Query execution plans
🌲Índices B-tree y bitmap
📋Columnstore indexes
✂️Partition pruning
👁️Materialized views
📦Agregaciones y pre-cómputo
💾Result caching strategies
📈Cost-based optimizer tuning
Resultados de aprendizaje
✓
Interpretar planes de ejecución e identificar cuellos de botella de rendimiento
✓
Aplicar estrategias de indexación y particionamiento con impacto medible
✓
Diseñar materialized views para escenarios de BI de alto rendimiento
✓
Documentar decisiones de optimización con evidencia cuantitativa
🚧
Módulo en Desarrollo
El simulador de query optimization incluirá escenarios de base de datos simulada con métricas de ejecución reales para análisis doctoral.
MÓDULO 04 — GOVERNANCE & DATA QUALITY
🔐 Governance & Data Quality
MDM, linaje de datos, métricas de calidad y frameworks de gobierno
Tópicos del módulo
🏢MDM: Master Data Management
🔗Data Lineage end-to-end
📊Dimensiones ISO de calidad
📚Data Catalog y metadata
👤Data Stewardship roles
⚖️GDPR / DPDPA compliance
🔐Row-level security en DW
📋Data governance frameworks
Resultados de aprendizaje
✓
Diseñar un framework de gobierno del dato aplicado a arquitecturas de DW empresarial
✓
Implementar estrategias de MDM y resolver conflictos de datos maestros
✓
Medir la calidad del dato con métricas ISO y diseñar planes de mejora
✓
Evaluar implicaciones regulatorias (GDPR) en arquitecturas de DW
🚧
Módulo en Desarrollo
Este módulo incluirá casos de estudio de gobierno del dato basados en organizaciones reales, con scoring de calidad interactivo y simulación de escenarios regulatorios.