Tabla de empleados y registro de traslados: en la empresa existe una tabla Employees con la información básica de cada trabajador y otra tabla EmpTransfer que registra, desde su ingreso y hasta la baja, cada traslado regional realizado por los empleados. En EmpTransfer se guarda la fecha y la ubicación destino de cada movimiento, es decir eventos de traslado en el tiempo.
Objetivo: identificar a los empleados que han acumulado más de 5 años de trabajo efectivo en Nueva York. Para ello la clave es transformar la estructura basada en eventos de traslado en una estructura basada en periodos de trabajo continuos, de modo que sea sencillo calcular y filtrar el tiempo trabajado en cada ubicación.
Metodología paso a paso: A1 leer la tabla de empleados para disponer de los datos maestros. A2 leer la tabla EmpTransfer con todos los eventos de traslado. A3 reemplazar en la tabla de traslados los campos referenciales del empleado por sus datos completos, usando una función tipo switch o un join, de forma que cada registro de traslado incluya la información del empleado. A4 agrupar los traslados por empleado y recorrer cada grupo acumulando los días trabajados en Nueva York. Para cada evento de traslado el periodo empieza en la fecha Date del registro y termina en la fecha Date del siguiente registro; si no existe un siguiente evento se utiliza la fecha actual como fin. Sumar todos los días de los periodos cuyo destino sea Nueva York para obtener AccWorkDays_NYC por empleado. Conviene convertir días a años dividiendo por 365 o aplicando una función de fecha más precisa si se requiere considerar años bisiestos.
A5 filtrar los empleados con AccWorkDays_NYC superior a 5 años y preparar la tabla de resultado con el nombre del empleado y los años totales trabajados en Nueva York. Este flujo de transformación de eventos a periodos facilita cálculos de antigüedad por ubicación y permite responder consultas como la solicitada de forma eficiente.
Ejemplo práctico y herramientas: en entornos como SPL o SQL se emplean funciones de ventana o iteradores por grupo para obtener la fecha del siguiente registro, calcular la diferencia de fechas y acumular el tiempo. SPL es de código abierto y su enfoque de procesamiento por registros y grupos simplifica este tipo de análisis.
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