Modelo Dimensional
Un modelo dimensional es una adaptación del modelo relacional, con el fin de optimizarlo para dar una rápida respuesta a las consultas realizadas por los usuarios. Aunque a nivel físico, una vez implementado en un sistema gestor de bases de datos relacionales, lo que allí encontramos son tablas y relaciones entre ellas, a nivel conceptual debemos conocer que existen dos tipos de tablas: tablas de dimensiones y tablas de hechos.
Un modelo dimensional se diseña siguiendo los esquemas en estrella (star schema) o copo de nieve (snowflake) vistos anteriormente.
Previas definiciones :
1. Proceso de Negocio:
Los pasos que se siguieren para la integración de un proyecto BI son:
- Elaboración del plan de trabajo
- Requerimientos y análisis del negocio
- Diseño
- Diseño Dimensional
- Diseño de Prototipo
- Construcción
- Construcción del Data mart
- Proceso ETL
- Implementación de KPI's (indicadores Clave de rendimiento)
- Data Mining
- Interfaces con el Usuario
- Implementación en la Organización
- Capacitación
- Documentación
2. Medida del negocio:
Las Métricas (también llamados KPIs, Indicadores, Valores, etc.) Son los valores numéricos generados en una o varias operaciones o transacciones de negocio.
Por ejemplo: Total ventas, total costes, total pagos. Ayudan a responder las preguntas referidas a cantidades o importes.
Es que almacena la información de las dimensiones. Una dimensión contiene una serie de atributos o características, por las cuales podemos agrupar, rebanar o filtrar la información. A veces estos atributos están organizados en jerarquías que permiten analizar los datos de forma agrupada, dicha agrupación se realiza mediante relaciones uno a muchos (1:N).
Por ejemplo, en una dimensión Fecha es fácil que encontremos una jerarquía formada por los atributos Año, Mes y Día, otra por Año, Semana y Día; en una dimensión Producto podemos encontrarnos una jerarquía formada por los atributos Categoría, Subcategoría y Producto. Como se ha podido comprobar en los ejemplos, se puede dar el caso de que exista más de una jerarquía para una misma dimensión.
Las tablas de dimensiones, por lo general son muy anchas (contienen muchos atributos, y éstos pueden tener bastantes caracteres cada uno) y cortas (suelen tener pocas filas).
Denominamos “hechos” a los indicadores de negocio. Por ejemplo, son “hechos” las ventas, los pedidos, los envíos, las reclamaciones, las compras, etc. Es decir, son todas aquellas medidas numéricas que incluiremos en nuestro sistema Business Intelligence.
Técnicamente, una tabla de hecho es la tabla central de un modelo en estrella.
5. Data mart:
Una característica importante de las tablas de hecho es el “nivel de detalle” de la información que se almacena. En el anterior ejemplo, las ventas están guardadas a nivel de cliente, producto, almacén, promoción y fecha. La tabla de hechos contiene las claves subrogadas de aquellas dimensiones que definen su nivel de detalle, y los indicadores. Nada más.
Un data mart es una forma simple de un almacén de datos que se centra en un solo tema (o área funcional), como Ventas, Finanzas o Marketing. Mercados de datos son a menudo construida y controlada por un único departamento dentro de una organización. Dada su sola materia en el enfoque, mercados de datos por lo general obtener datos de sólo unas pocas fuentes. Las fuentes pueden ser los sistemas internos de funcionamiento, un centro de almacenamiento de datos o de datos externos.
Bibliografía al respecto :
