SUGA QL

suga ql es una plataforma desarrollada por suga que facilita la interacción con su base de datos estadística de solo lectura , orientada a inteligencia de negocios (business intelligence) suga ql provee a adquirentes y comercios (solo del segmento large/big) una capa de acceso analítico sobre la información operativa de la plataforma, permitiendo consultar, analizar y explotar datos transaccionales, financieros y operativos sin impactar los sistemas productivos suga ql desacopla operación → analítica permitiendo que la plataforma transaccional se enfoque en procesar pagos, mientras que suga ql se especializa en explotación de datos rol del módulo dentro de la plataforma suga ql implementa el dominio de analítica y reporting , funcionando como la fuente de datos para dashboards reportes operativos reportes financieros análisis históricos seguimiento de kpis todos los módulos de suga (transacciones, comercios, medios de pago, costos, liquidaciones, smartoperation, terminales, etc ) publican información hacia esta capa analítica relaciones principales entities users relación uno a muchos, donde una entidad puede tener múltiples usuarios asociados entities coupons relación uno a muchos, donde una entidad puede tener múltiples cupones asociados entities accounts relación uno a muchos, donde una entidad puede tener múltiples cuentas asociadas coupons transactions relación uno a muchos, donde un cupón puede estar relacionado con múltiples transacciones accounts transactions relación uno a muchos, donde una cuenta puede estar asociada con múltiples transacciones resumen de funcionalidad entities actúa como una tabla central que agrupa diferentes entidades del sistema, tales como usuarios y cuentas users almacena información detallada de los usuarios registrados en la plataforma coupons gestiona los cupones generados y utilizados en el sistema, incluyendo su estado y detalles de creación transactions registra todas las transacciones realizadas en la plataforma, vinculadas a cupones y cuentas accounts mantiene la información de las cuentas, su relación con las entidades y sus transacciones asociadas esta estructura de base de datos permite gestionar de manera eficiente las operaciones financieras y de usuarios dentro de la plataforma suga, facilitando la integración de diferentes servicios fintech y optimizando el análisis de datos a través de suga ql inmutabilidad de los datos los datos disponibles en suga ql son inmutables una vez cargados no pueden ser modificados no pueden ser eliminados por los usuarios esto garantiza integridad consistencia histórica trazabilidad confiabilidad para auditoría y reporting actualización en tiempo real suga ql se alimenta de los eventos generados por la plataforma en tiempo real , reflejando continuamente nuevas transacciones cambios de estado liquidaciones ajustes esto permite que los análisis se realicen sobre información actualizada sin procesos batch intermedios optimización para consultas la plataforma está diseñada para soportar consultas rápidas y eficientes , incluso sobre grandes volúmenes de información esto habilita consultas complejas segmentaciones cruces de información sin degradar el rendimiento del core transaccional modelado de datos avanzado suga ql utiliza modelos de datos orientados a analítica, tales como esquemas desnormalizados tablas de hechos y dimensiones estructuras optimizadas para agregación esto facilita análisis multidimensional construcción de métricas reporting avanzado integración con herramientas de bi suga ql expone acceso mediante protocolo mysql , permitiendo su integración directa con herramientas de bi compatibles, por ejemplo tableau power bi looker metabase de esta manera, los clientes pueden construir dashboards, reportes y visualizaciones sin requerir desarrollos adicionales seguridad y control de acceso suga ql implementa mecanismos de seguridad que aseguran autenticación de usuarios autorización por esquema o dataset acceso exclusivamente de lectura esto protege la información y evita impactos sobre la integridad de los datos escalabilidad la plataforma está diseñada para escalar horizontalmente soportar crecimiento de volumen de datos soportar incremento de usuarios concurrentes manteniendo performance consistente