Este artículo describe el diseño de un DataMart para analizar datos de YouTube Analytics, resolviendo la limitación de la API al permitir el análisis histórico y de la competencia. Se utiliza la YouTube Data API v3, Django con JSONField para la capa raw y un esquema dimensional normalizado para las consultas analíticas. El lector aprenderá sobre la importancia de planificar la cuota de la API, diseñar un ETL idempotente y estructurar un DataMart en capas raw y dimensional antes de escribir el código.
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.
Este artículo describe la implementación de un dashboard de analíticas de YouTube usando React y Recharts. Se centra en los desafíos del despliegue en producción, incluyendo un bug de colisión de nombres en el frontend resuelto renombrando una función. Además, aborda problemas de accesibilidad en componentes Select de Material UI y la importancia de añadir enlaces de navegación para asegurar la visibilidad de nuevas funcionalidades. El lector aprenderá sobre la resolución de errores comunes en el desarrollo frontend y la importancia de la accesibilidad.
