1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Elena López
Especialista en Inteligencia de Negocios
elopez@srlsti.com
TERCERA PARTE – DATAWARE HOUSE
2. Base de Datos Corporativa, que integra datos de una o varias fuentes relacionados
a un tema en específico, guardando un histórico no volátil (invariable) de los datos
a través del tiempo.
Almacén de Datos o Data Warehouse
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3. Una Dimensión es una estructura que categoriza hechos y medidas que permiten a
los usuarios responder preguntas de negocio, en otras palabras, una dimensión no
es más que una colección de información relacionadas a algún evento medible.
Pueden sufrir cambios o transformaciones en el tiempo, que dependiendo o no de
su nivel de impacto se va a almacenar o no.
Los hechos hacen referencia a la estructura de datos que almacena los valores de
las medidas relacionadas con las dimensiones, a diferencia de estas, nunca
cambian.
Dimensiones y Hechos
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4. La tabla de Dimensión tiene siempre una clave primaria que únicamente se utiliza
para identificar cada registro de la dimensión (cada fila) y para relacionar los
hechos a través de esta columna.
Los hechos pueden ser filtrados y agrupados por varias combinaciones de atributos
de cada dimensión.
Algunas dimensiones contienen jerarquías de atributos que soportan ver los datos
en forma de drill down.
Dimensiones y Hechos
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5. La tabla de Dimensión tiene siempre una clave primaria que únicamente se utiliza
para identificar cada registro de la dimensión (cada fila) y para relacionar los
hechos a través de esta columna.
Los hechos pueden ser filtrados y agrupados por varias combinaciones de atributos
de cada dimensión.
Dimensiones y Hechos
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6. Esquema Estrella
Su característica más obvia y
principal es que las tablas de
dimensiones NO están
normalizadas.
Esquemas Estrella (star) y Copo de nieve (snowflake)
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7. Esquema Copo de Nieve
Su característica más obvia y
principal es que las tablas de
dimensiones SI están
normalizadas.
Esquemas Estrella (star) y Copo de nieve (snowflake)
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8. Esquemas Estrella (star) y Copo de nieve (snowflake)
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El esquema Snowflake ocupa menos espacio para almacenar los registros.
Los datos no normalizados incrementan el riesgo de tener datos con
problemas de integridad que pueden ser muy difíciles de detectar y corregir
en DWH.
9. SCD por sus siglas en inglés, Slowly Changing Dimensions, se refiere a los
datos de las dimensiones que van cambiando a través del tiempo.
Las dimensiones pueden ser estáticas como los años y meses, o cambiar
lentamente como los nombres de los países, o cambiar más rápidamente
como la clasificación de los productos.
Existen distintos tipos conceptuales de SCD, pero nos vamos a enfocar
únicamente en los tipos 1 y 2.
Dimensiones Lentamente Cambiantes
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10. TIPO 1:
Se sobrescriben los valores.
- Cambios en columnas que no necesariamente impactan el modelo de
negocio.
TIPO 2:
- Debe incluir las columnas Fecha de inicio, fecha de fin y un flag que indique
si es la versión actual del registro.
Dimensiones Lentamente Cambiantes
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