Diseño de un almacén de datos para análisis de gustos y hábitos musicales

Abstract

[Abstract]: The main objective of this project is to develop a tool that will help us understand how we listen to music and what music is our soundtrack to life. To achieve this, an efficient data warehouse will be developed, which will allow us to store all the plays, favorite artists, songs and albums saved from one or more users. This will be done by collecting information from different sources, cleaning it and integrating it in an Extract, Transform and Load (ETL) process. It will not only allow us to store relevant information about these artists, albums and songs, but will also collect information about how we listen to music, at what times, countries and dates. Additionally, the design of this warehouse will enable us to update this data over time. From this Data Warehouse, we will be able to explore it through dashboards and data visualizations, which will allow us to carry out an in-depth analysis of the origin of our musical tastes or our habits when listening to our favorite music.

[Resumen]: El objetivo principal de este proyecto consiste en desarrollar una herramienta que nos facilite conocer la forma en la que escuchamos música y qué música realmente llena nuestro día a día. Para ello, se diseñará y desarrollará un almacén de datos eficiente, que nos permita almacenar todas las reproducciones, artistas favoritos, canciones y álbumes de uno o más usuarios. Esos datos se enriquecerán con información recopilada de distintas fuentes, limpiándola y combinándola en un proceso Extract, Transform and Load (ETL). No solo nos permitirá almacenar información relevante sobre estos artistas, álbumes y canciones, sino que también recogerá información sobre cómo escuchamos la música, en qué horarios, países y fechas. A mayores, el diseño de este almacén nos permitirá realizar actualizaciones de estos datos, adaptándose al paso del tiempo. A partir de este Data Warehouse, podremos realizar la explotación del mismo a través de dashboards y visualizaciones de los datos, que nos permitan realizar un profundo análisis sobre el origen de nuestros gustos musicales o nuestras manías a la hora de escuchar nuestra música favorita.