Artículo: Buenas prácticas en diseño de Bodegas de datos

Publicado: noviembre 3, 2014 en SQL Server 2012, SQL Server Integration Services

Las bodegas de datos permiten que las organizaciones tomen mejores decisiones con sus datos históricos. A diferencia de un sistema transaccional, las bodegas de datos ofrecen un escenario desnormalizado que garantiza poder consultar de manera más efectiva grandes volúmenes de información.

A continuación, explicaremos algunos conceptos importantes en el diseño de una solución de bodegas de datos, y las mejores prácticas a tener en cuenta cuando se está creando una.

DIMENSIONES

Las dimensiones son el fundamento de un modelo dimensional, ya que describen los objetos a nivel de negocio que se desean analizar (Cliente, Sucursal, Vendedor, Tienda, etc). Las dimensiones son los sutantivos de un sistema de Inteligencia de Negocios, permitiendo describir los eventos medibles de la organización.

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LLAVES DE NEGOCIO Y SUSTITUTA

La llave de Negocio hace referencia al campo dentro de la dimensión que funciona como clave de acceso, e identificador único del atributo dentro del sistema transaccional. Esta llave es la que se utiliza en los procesos de cargue incremental, para relacionar un hecho con el respectivo atributo de la dimensión.

La llave sustituta, generalmente es un campo autonumérico, que cumple la función de clave principal de la dimensión, y que sirve para establecer la relación de integridad referencial con la tabla de hechos.

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DIMENSIÓN TIEMPO

Una de las dimensiones obligatorias en cualquier sistema de Bodegas de datos, es la de Tiempo. Dado que la información histórica de la organización es medible a través del tiempo, se hace importante la creación y el cargue de la misma. En este artículo, aprenderán a crear una dimensión Tiempo. AQUÍ

TABLAS DE HECHOS

Cada tabla de Hechos contiene las medidas asociadas con un proceso específico de negocio (ventas por internet, ventas por sucursal, Inventario, Manufactura, etc). Un registro en una tabla de hechos es una medida, y un evento medible puede siempre producir un registro en la tabla de Hechos.

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Las tablas de hechos por lo general, se componen de columnas con información numérica. Parte de los datos corresponden a los datos medibles del proceso de negocio respectivo. Los otros, corresponden a las llaves sustitutas de las dimensiones con las cuales el proceso se relaciona, mediante integridad referencial.

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GRANULARIDAD

El nivel de detalle contenido en las tablas de hechos se conoce como granularidad. Es recomendado construir tablas de hechos con el mínimo nivel de detalle que sea posible del sistema transaccional original, el cual generalmente se conoce como el nivel atómico.

MODELO ESTRELLA

Este modelo consiste en contar don dimensiones relacionadas directamente con una tabla de hechos, garantizando relaciones uno-muchos (1:M). Se recomienda fuertemente construir bodegas de datos en SQL Server bajo este modelo, ya que garantiza un mayor rendimiento en el funcionamiento de una solución de Inteligencia de Negocios.

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MODELO COPO DE NIEVE

En términos simples, un modelo Copo de Nieve se asemeja al Modelo Estrella, salvo que en este, las dimensiones se pueden relacionar con otras tablas de Dimensión. Es decir, aplica cuando se tienen dimensiones que se han re-normalizado.

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Dado que son dimensiones normalizadas, se recomienda fuertemente sobre SQL Server evitar al máximo el uso de este tipo de modelo.

DIMENSIONES CONFORMADAS

Las dimensiones Conformadas son dimensiones que son compartidas a través de múltiples procesos de Negocio. De esta manera, se evita la duplicidad de la información en la bodega de datos.

 

DIMENSIONES DEGENERADAS

Los identificadores de transacciones a menudo terminan como dimensiones degeneradas, sin necesidad de unirse a una dimensión existente. Por ejemplo, el id de una orden generalmente no se agrega a una dimensión, sino que por el contrario se convierte en un atributo más de una tabla de hechos. Esto es lo que se conoce como dimensión degenerada.

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