[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-dbt-02":3},{"content":4,"date":5,"image":6,"sideArticles":7},"\u003C!DOCTYPE html>\r\n\u003Chtml lang=\"es\">\r\n\r\n\u003Chead>\r\n    \u003Cmeta charset=\"UTF-8\">\r\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\r\n    \u003Cmeta name=\"description\"\r\n        content=\"Domina la capa de Marts en dbt. Aprende a diferenciar entre vistas y tablas y a estructurar modelos de hechos y dimensiones.\">\r\n    \u003Cmeta name=\"keywords\"\r\n        content=\"dbt, Marts, Materializaciones, BigQuery, Fact Tables, Dimension Tables, Data Modeling\">\r\n    \u003Cmeta name=\"author\" content=\"Eduardo Martínez Agrelo\">\r\n    \u003Ctitle>dbt: Marts y Materializaciones | Curso dbt GCP\u003C/title>\r\n    \u003Cstyle>\r\n        body {\r\n            font-family: sans-serif;\r\n            line-height: 1.6;\r\n        }\r\n\r\n        h1,\r\n        h2,\r\n        h3 {\r\n            color: #333;\r\n        }\r\n\r\n        ul {\r\n            list-style-type: disc;\r\n            margin-left: 20px;\r\n        }\r\n\r\n        code {\r\n            background-color: #f4f4f4;\r\n            padding: 2px 5px;\r\n            border-radius: 3px;\r\n            font-family: monospace;\r\n        }\r\n    \u003C/style>\r\n\u003C/head>\r\n\r\n\u003Cbody>\r\n    \u003Ch1>dbt: Marts y Materializaciones (Modelado de Negocio)\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Cp>\u003Cstrong>Autor:\u003C/strong> \u003Ca href=\"https://www.youtube.com/@EduardoMartinezAgrelo\" target=\"_blank\">Eduardo Martínez\r\n            Agrelo\u003C/a>\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Cp>Una vez que nuestros datos están limpios en Staging, es hora de darles valor. En dbt, la capa de\r\n        \u003Cstrong>Marts\u003C/strong> es donde ocurre el modelado dimensional, transformando datos técnicos en métricas de\r\n        negocio como ingresos, pedidos y comportamiento de clientes.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Vistas vs. Tablas (Materializaciones)\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>dbt abstrae el DDL (Data Definition Language). Tú decides cómo quieres que dbt guarde el resultado en BigQuery:\r\n    \u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>View:\u003C/strong> No ocupa espacio, pero recalcula los datos cada vez que se consulta. Ideal para capas\r\n            intermedias.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Table:\u003C/strong> Los datos se escriben físicamente. Es más rápido para el usuario final pero consume\r\n            almacenamiento.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Hechos y Dimensiones\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>En este laboratorio cruzaremos nuestras tablas de pedidos y clientes para crear una \u003Cstrong>Fact Table\r\n            (fct_orders)\u003C/strong>. Aprenderemos a centralizar los cálculos de negocio para que \"Ventas Totales\"\r\n        signifique lo mismo para el equipo de Marketing que para el de Finanzas.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Conclusión: Datos listos para BI\u003C/h2>\r\n    \u003Cp>Ahora tienes una estructura clara de tablas listas para ser consumidas por herramientas como Looker o Tableau.\r\n        Sin embargo, ¿cómo sabemos si los datos son correctos? En el próximo laboratorio implementaremos tests\r\n        automáticos.\u003C/p>\r\n\u003C/body>\r\n\r\n\u003C/html>","April 15, 2026","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-dbt-02.jpg",[8,14,19,24],{"id":9,"title":10,"description":11,"image":12,"date":13},"curso-gcp-apache-spark-01","Spark: Infraestructura como Código con Terraform | Curso Spark, Scala y Terraform","Aprende a desplegar clústeres de Big Data profesionalmente. Domina Terraform para crear infraestructura como código (IaC) en Google Cloud y automatiza tu entorno de Dataproc para Spark.","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-apache-spark-01.jpg","March 12, 2026",{"id":15,"title":16,"description":17,"image":18,"date":13},"curso-gcp-apache-spark-02","Spark: Ingesta (Raw to Bronze) y Formatos Columnares | Curso Spark, Scala y Terraform","Domina la ingesta de datos con Spark. 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