Modelo Dimensional OLAP para la elaboración de un Data Mart

Summary

El modelado dimensional es una técnica utilizada en los almacenes de datos para organizar la información de manera que sea fácil y rápida de consultar por los analistas de negocio. Se enfoca en representar los procesos empresariales a través de hechos, métricas y dimensiones. Los hechos son eventos medibles, mientras que las dimensiones ofrecen diferentes puntos de vista para analizar los datos. Los modelos más comunes son el esquema de estrella y el esquema de copo de nieve, que permiten estructurar los datos para consultas eficientes y rápidas, adaptándose a las necesidades específicas del análisis empresarial.

Takeaways

• 😀 El modelado dimensional es una forma de organizar los datos para facilitar su conversión en información útil para los analistas de negocios.
• 😀 El objetivo principal del modelado dimensional es encontrar la información necesaria de manera intuitiva y rápida.
• 😀 El modelo dimensional fue descrito en 1996 por Breaking Bad como una propuesta para el diseño de un almacén de datos basado en la visión multidimensional de los usuarios sobre los datos de negocio.
• 😀 El análisis multidimensional consiste en analizar datos de hechos desde la perspectiva de sus dimensiones.
• 😀 Los hechos representan los procesos de negocio de una organización, como una venta, y son registrados con una fecha y no se modifican ni eliminan para preservar la historia.
• 😀 Las métricas son los indicadores de los procesos de negocio, como el monto de la venta o el margen de beneficio, los cuales se obtienen a partir de cálculos derivados.
• 😀 Las dimensiones son representaciones en el almacén de datos de los puntos de vista sobre los hechos de un proceso de negocio, como el cliente o la fecha de la venta.
• 😀 El modelo dimensional puede adoptar una estructura en estrella o en copo de nieve, dependiendo de si se normalizan o no las tablas de dimensiones.
• 😀 En un esquema en estrella, la tabla de hechos está en el centro, y las tablas de dimensiones la rodean. En un esquema de copo de nieve, las dimensiones se normalizan para eliminar campos redundantes.
• 😀 La decisión de normalizar o no las tablas de dimensiones depende del diseñador, quien debe priorizar tiempos de respuesta rápidos para las consultas de los usuarios en lugar de ahorrar espacio.
• 😀 Normalizar las tablas de dimensiones puede ahorrar poco espacio, pero su impacto en los tiempos de respuesta es considerablemente más alto que el beneficio del ahorro de espacio.

Q & A

¿Qué es el modelado dimensional?

El modelado dimensional es una forma de acercar los datos a la manera en que se convertirán en información útil para los analistas de negocios. Su objetivo final es poder encontrar la información necesaria de manera intuitiva y rápida.

¿Quién describió el modelo dimensional y cuándo?

El modelo dimensional fue descrito en 1996 por Breaking Bad como una propuesta para el diseño de un almacén de datos basado en la visión multidimensional que los usuarios tienen de los datos comerciales cuando los enfrentan con fines de análisis.

¿En qué consiste el análisis multidimensional?

El análisis multidimensional consiste en analizar datos que se refieren a hechos, ya sean económicos u otros, desde la perspectiva de sus componentes o dimensiones, utilizando algún tipo de métrica o medición en el negocio.

¿Qué son los 'hechos' en el contexto del modelado dimensional?

Los hechos son la representación en el almacén de datos de los procesos comerciales de una organización. Por ejemplo, una venta puede ser identificada como un proceso comercial. Los hechos están siempre asociados con una fecha, no se modifican una vez registrados y se eliminan para no perder el historial.

¿Qué son las métricas y cómo se aplican a los hechos?

Las métricas son los indicadores comerciales de un proceso, que son conceptos cuantificables que nos permiten medir ese proceso. Por ejemplo, en una venta, tenemos la cantidad de la venta y la cantidad vendida. A partir de estos, se derivan métricas como el margen de ganancia.

¿Qué representan las dimensiones en el modelo dimensional?

Las dimensiones representan un punto de vista en el almacén de datos para los hechos de un proceso comercial determinado. En el caso de una venta, las dimensiones podrían incluir el cliente que compró, la fecha de la venta o el producto vendido.

¿Qué es el modelo en estrella?

El modelo en estrella es una estructura de relaciones entre tablas que adopta el modelo dimensional. Al igual que el modelo relacional de bases de datos, el modelo dimensional se basa en las relaciones entre tablas, pero distingue entre hechos y dimensiones a través de tablas correspondientes.

¿En qué se diferencia el modelo dimensional del modelo relacional de bases de datos?

La principal diferencia es que, en el modelo dimensional, se distinguen claramente las relaciones entre los hechos y las dimensiones, mientras que en el modelo relacional no se hace esta distinción. Además, el modelo dimensional está diseñado para consultas rápidas y eficientes.

¿Qué es el esquema de nieve o snowflake?

El esquema de nieve, o snowflake, es una variante del modelo dimensional donde las tablas de dimensiones están normalizadas para eliminar campos redundantes. Esto puede mejorar la organización de los datos pero puede afectar el rendimiento en términos de tiempos de respuesta.

¿Cuál es el impacto de normalizar las tablas de dimensiones en el esquema dimensional?

La normalización de las tablas de dimensiones busca eliminar redundancias y ahorrar espacio. Sin embargo, el ahorro de espacio es generalmente insignificante en comparación con el volumen de la tabla de hechos, y la normalización puede impactar negativamente en los tiempos de respuesta de las consultas.