Results and Conclusions - Resultados y Conclusiones

EN:
The project carried out for Classic Models successfully transformed raw data from an ERP system into a structured and functional dimensional model, using SQL as the main language and MySQL as the database manager. Through a methodical approach, multiple tables were designed and implemented, both for facts and dimensions, allowing data to be organised and analysed in an efficient and scalable manner.

During the process, key tasks were carried out, such as the creation of primary and composite keys, the standardisation of date formats, the separation of combined fields, the normalisation of customer data, and the translation of product categories into Spanish. These transformations not only facilitated subsequent reading and analysis but also significantly improved the overall quality of the dataset. As a result, a solid foundation was built for the analysis of sales, payments, products, and customers.

However, subsequent analysis revealed some limitations in the original data. Missing values were identified in critical fields such as shipping dates and postcodes, as well as certain records with inconsistencies in company names used to join tables. These observations highlight the need to implement additional controls to ensure referential integrity and prevent future errors. It is also recommended to incorporate a time dimension and a sales representative table to complete the business model and enable more detailed analysis.

In conclusion, this project laid the foundation for future analytical exploitation of Classic Models data, enabling the company to make more informed decisions and begin designing financial and operational dashboards. While the current model is functional and reliable for exploratory analysis, it is suggested that a process of continuous data quality monitoring be established and business validations be applied before use in executive reports.


ES:
El proyecto realizado para Classic Models logró transformar exitosamente datos crudos provenientes de un sistema ERP en un modelo dimensional estructurado y funcional, utilizando SQL como lenguaje principal y MySQL como gestor de base de datos. A través de un enfoque metódico, se diseñaron e implementaron múltiples tablas, tanto de hechos como de dimensiones, que permiten organizar y analizar los datos de forma eficiente y escalable.

Durante el proceso, se llevaron a cabo tareas clave como la creación de claves primarias y compuestas, la estandarización de formatos de fecha, la separación de campos combinados, la normalización de datos de clientes, y la traducción de categorías de productos al español. Estas transformaciones no solo facilitaron la lectura y análisis posterior, sino que también mejoraron considerablemente la calidad general del conjunto de datos. Como resultado, se construyó una base sólida para el análisis de ventas, pagos, productos y clientes.

No obstante, el análisis posterior reveló algunas limitaciones en los datos originales. Se identificaron valores faltantes en campos críticos como fechas de envío y códigos postales, además de ciertos registros con inconsistencias en nombres de empresas utilizados para unir tablas. Estas observaciones destacan la necesidad de implementar controles adicionales para asegurar la integridad referencial y prevenir errores futuros. Asimismo, se recomienda incorporar una dimensión temporal y una tabla de representantes comerciales para completar el modelo de negocio y permitir análisis más detallados.

En conclusión, este proyecto sentó las bases para una futura explotación analítica de los datos de Classic Models, permitiendo a la empresa tomar decisiones más informadas y comenzar el diseño de dashboards financieros y operativos. Si bien el modelo actual es funcional y confiable para análisis exploratorios, se sugiere establecer un proceso de monitoreo continuo de la calidad de datos y aplicar validaciones de negocio antes de su uso en reportes ejecutivos.