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Descripción general

En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberás utilizar las habilidades aprendidas en los labs del curso para decidir cómo completar las tareas por tu cuenta. Un sistema automatizado de puntuación (en esta página) mostrará comentarios y determinará si completaste tus tareas correctamente.

En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíes las habilidades que adquiriste, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.

Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.

Se recomienda este lab a los estudiantes inscritos en la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker. ¿Aceptas el desafío?

Temas que se evaluarán:

• Crear dimensiones y mediciones
• Crear y conservar tablas derivadas
• Aplicar diferentes filtros a una exploración
• Crear y usar un nuevo grupo de datos

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Cómo iniciar tu lab y acceder a Looker

1. Cuando tengas todo listo, haz clic en Comenzar lab.

   Aparecerá el panel Detalles del lab con las credenciales temporales que debes usar para este lab.

   Si debes pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que selecciones tu forma de pago.

   Observa tus credenciales del lab en el panel Detalles del lab. Las usarás para acceder a la instancia de Looker de este lab.

   Nota: Si usas otras credenciales, recibirás errores o incurrirás en cargos.

2. Haz clic en Abrir Looker.

3. Ingresa el nombre de usuario y la contraseña que se proporcionaron en los campos Correo electrónico y Contraseña.

   Nombre de usuario:

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   Contraseña:

   {{{looker.developer_password | Password}}} Importante: Debes usar las credenciales del panel Detalles del lab en esta página. No uses tus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Si tienes una cuenta personal de Looker, no la uses para este lab.

4. Haz clic en Acceder.

   Después de acceder correctamente, verás la instancia de Looker para este lab.

Situación del desafío

Supongamos que eres desarrollador de LookML y estás haciendo tu pasantía en una nueva empresa de comercio electrónico de vanguardia. La infraestructura de la empresa se ejecuta únicamente en Google Cloud y usa Looker como plataforma de datos para integrar y analizar estadísticas de diferentes fuentes de datos.

Tu primera tarea es crear objetos de LookML que respondan a requisitos empresariales específicos de los diferentes equipos de tu empresa para que puedan realizar investigaciones de mercado y análisis de datos enfocados.

Se supone que cuentas con las habilidades y los conocimientos necesarios para realizar estas tareas, por lo que no se te proporcionarán guías paso a paso.

Tarea 1: Crea dimensiones y mediciones

Tu equipo de Marketing solicita una nueva vista para ayudarlo a calcular cuántos usuarios que encontraron su sitio web a través de la búsqueda completaron pedidos. Además, el equipo quiere ver el margen bruto de las ventas y la cantidad de días de devolución de cada pedido. En esta sección, crearás dimensiones y mediciones para responder estas preguntas.

Abre la vista order_items

1. Haz clic en el botón de activación para ingresar al Modo de desarrollo.

2. Navega al proyecto qwiklabs-ecommerce y abre el archivo de vista order_items.

En este archivo, escribirás tus nuevas dimensiones y mediciones.

Crea dimensiones y mediciones

En el archivo de vista order_items, puedes agregar tus nuevas dimensiones y mediciones después de la medición total_revenue_from_completed_orders (alrededor de la línea 128).

1. Crea una dimensión que devuelva un valor booleano si la fuente de tráfico del usuario fue la Búsqueda. Asígnale el nombre is_search_source a esta dimensión.

2. Usa esta dimensión is_search_source recién creada para crear una medición que sume el precio de venta de los usuarios de la Búsqueda con un estado Completado en su pedido. Asígnale el nombre sales_from_complete_search_users a esa medición.

3. Crea una nueva medición que calcule la suma del margen bruto total (precio de venta − costo). Asígnale el nombre total_gross_margin a esta medición.

4. Crea una nueva dimensión que calcule la cantidad de días entre la fecha de entrega y la fecha de devolución del pedido. El período debe calcularse en días. Asígnale el nombre return_days a esta dimensión.

5. Haz clic en Validar LookML para validar tu código.

6. Haz clic en Commit Changes and Push y, luego, en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear dimensiones y mediciones

Tarea 2: Crea una tabla derivada persistente

Tu equipo de análisis de datos solicitó una tabla derivada que incluya detalles específicos sobre un usuario. Deberá incluir su ID de pedido, ID de usuario, ingresos totales, edad, ciudad y estado para realizar una investigación de mercado sobre dónde lanzar una campaña publicitaria. Como el equipo necesitará usar esta tabla con frecuencia en los próximos meses, ya debería estar creada, lo que reducirá el tiempo de consulta y la carga de la base de datos.

En esta sección, crearás una tabla derivada nativa y la conservarás en función del grupo de datos predefinido (política de caché) en el modelo.

Crea una tabla derivada nativa

1. En la exploración Order Items, crea una tabla derivada nativa llamada user_details que contenga los siguientes detalles de cada usuario en el siguiente orden:

• Order ID
• User ID
• Total revenue
• Age
• City
• State

2. Una vez que crees la tabla derivada, agrega el código a un nuevo archivo de vista llamado user_details. Mueve el archivo a la carpeta views.

3. Por último, une tu nueva vista user_details a la exploración Order Items. Asegúrate de establecer el campo de unión como user_id en la vista order_items y usar una relación de muchos a uno.

4. Haz clic en Commit Changes and Push y, luego, en Implementar en producción.

Haz que la tabla derivada sea persistente

1. Haz que la tabla derivada user_details sea persistente según el grupo de datos predefinido (política de caché) en el archivo de modelo.

2. Configura la tabla derivada persistente para que permanezca activa durante un período establecido de horas.

3. Haz clic en Validar LookML para validar tu código.

4. Haz clic en Commit Changes and Push y, luego, en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear una tabla derivada persistente

Tarea 3: Usa filtros de exploración

En esta sección, elegirás el tipo de filtro correcto que se usará en función de los diferentes requisitos empresariales. Reemplaza cada filtro que uses por uno de la siguiente sección, de manera que la calificación verifique tu progreso de manera precisa.

Filtro 1

Tu equipo de Marketing te solicitó que crees una exploración que solo muestre los pedidos en los que el precio de venta sea superior a $. Además, el equipo no desea que haya filtros visibles en la exploración que se puedan modificar.

• Agrega un filtro a la exploración Order Items para incluir solo los elementos cuyo precio de venta sea mayor o igual que . El filtro se usará para omitir cualquier pedido de la exploración que sea menor que $.

Filtro 2

Tu equipo de Marketing solicitó una exploración en la que haya un filtro predeterminado en la fecha de envío que se pueda anular si se aplica un filtro en el estado o la fecha de entrega. El equipo desea que la fecha de envío se establezca de forma predeterminada en el año 2018.

1. Quita el filtro anterior.

2. Luego, agrega un filtro a la exploración Order Items para devolver solo los datos de los pedidos que se enviaron en el año 2018, a menos que se aplique un filtro a Order Item Status o a Order Item Delivered Date.

3. Usa la dimensión shipped_date para este filtro.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usar filtros de exploración (filtro 2)

Filtro 3

Tu equipo de Marketing te solicitó que crees una exploración que solo muestre los pedidos en los que el precio de venta promedio sea mayor que $. Además, el equipo no desea que haya filtros visibles en la exploración que se puedan modificar.

1. Quita el filtro anterior.

2. Luego, agrega un filtro a la exploración Order Items para filtrar todos los artículos en los que el precio de venta promedio sea mayor que . Es decir, usa un filtro para mostrar solo los pedidos con un precio de venta promedio de $ o más.

Filtro 4

Por último, tu equipo de Marketing te solicitó que crees una exploración para incluir un determinado conjunto de filtros con valores predeterminados que se pueden cambiar, pero no quitar. La idea es no solicitar todos los datos posibles a la vez filtrando por dimensiones específicas, lo que debería ahorrar costos de procesamiento.

Específicamente, el equipo desea que el conjunto de filtros se aplique a Order Status, Status y Traffic source. Los valores predeterminados deben ser Shipped, California y Search, respectivamente.

1. Quita el filtro anterior.

2. Luego, usa un filtro para definir los valores predeterminados de Order Status, State y Traffic source para la exploración Order Items. Asegúrate de que el filtro sea obligatorio para el usuario empresarial, pero que aún pueda proporcionar diferentes valores para estas dimensiones.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usar filtros de exploración (filtro 4)

Tarea 4: Aplica un grupo de datos a una exploración

Por último, el equipo te pidió que actualices la política de almacenamiento en caché del modelo de LookML. Desea que actualices la cantidad de horas que se debe mantener un resultado almacenado en caché a horas.

1. Quita los filtros que creaste en la sección anterior.

2. En tu archivo de modelo, crea un nuevo grupo de datos llamado order_items_challenge_datagroup que tenga una antigüedad máxima de almacenamiento en caché de horas y que use el siguiente activador de SQL: SELECT MAX(order_item_id) from order_items ;;.

3. Aplica el grupo de datos a nivel del modelo para aplicarlo como predeterminado para todas las exploraciones.

4. Haz clic en Validar LookML para validar tu código.

5. Haz clic en Commit Changes and Push y, luego, en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Aplicar un grupo de datos a una exploración

¡Felicitaciones!

En este lab, pusiste a prueba tus habilidades de LookML creando diferentes objetos de LookML para cumplir con un conjunto de requisitos empresariales. Primero, creaste dimensiones y mediciones, y una tabla derivada persistente nativa. Luego, usaste los filtros correctos para filtrar exploraciones y actualizaste la política de almacenamiento en caché de tu modelo de LookML.

Obtén tu próxima insignia de habilidad

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker. Si completas este curso, obtendrás la insignia de habilidad que se muestra arriba como reconocimiento de tu logro. Comparte la insignia en tu currículum y tus plataformas sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.

Esta insignia de habilidad es parte de la ruta de aprendizaje Data Analyst de Google Cloud. Si ya completaste los otros cursos con insignia de habilidad en esta ruta de aprendizaje, revisa el catálogo y encuentra más cursos con insignia de habilidad en los que puedes inscribirte.

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Última actualización del manual: 10 de marzo de 2026

Prueba más reciente del lab: 10 de marzo de 2026

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