El backend: nueve modelos, un ETL idempotente y cinco endpoints
28 de febrero de 2026 · 3 min de lectura
DataMart · Django · ETL · Idempotencia · Python · YouTube Data API · backend
Este artículo técnico detalla la implementación del backend para un DataMart, resolviendo el problema de analizar datos de YouTube. Se utiliza Django para construir nueve modelos de datos, incluyendo tablas raw y dimensionales. Se implementa un ETL idempotente para evitar duplicados al procesar datos de la API de YouTube. El lector aprenderá sobre el diseño de modelos de datos, la creación de ETLs idempotentes y la construcción de endpoints para acceder a los datos procesados.