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modelo de ehchos dimensionales en Data WareHouse

El Modelo de Hechos Dimensionales (DFM)

El análisis de los datos en un tiempo finito, ha traído consigo estudios sobre la mejor forma de almacenar y representar estos datos para que puedan ser consultados de una forma más rápida. El uso del Modelo Multidimensional es una de las aproximaciones más acertadas y seguidas por los especialistas en estos días. Este se basa en el estudio de los eventos del negocio analizados desde sus distintas dimensiones. Así:

Definición 1: Llamamos evento o Hecho a una operación que se realiza en el negocio en un tiempo determinado. Son objeto de análisis para la toma de decisiones. Se Representan en una caja con su nombre y las medidas que lo caracterizan. (Robert Wrembel & Christian Concilia, 2007)

 

 

Ej: Figura 1: Representación gráfica de un Hecho y sus dimensiones

Los Hechos están estrechamente relacionados con el tiempo. Los eventos que son estáticos no tiene objetivo de análisis para este modelo, aunque son muy pocos los hechos que no ocurren con determinada periodicidad en un negocio. Los hechos están caracterizados por medidas numéricas como se muestra en el ejemplo de la figura 1: la cantidad, el precio unitario, el descuento, etc, son las medidas del Hecho (VENTA).

Nota: Fíjese que el producto que se vende, su costo y la fecha de la venta no son características de esta como lo podrían ser en cualquier diseño relacional. En este caso, esos serían dimensiones de ese Hecho, por las que, puede ser analizado más adelante.

Definición 2:   Una Medida es una propiedad de un Hecho (casi siempre numérica), que es usada para su análisis. (Robert Wrembel & Christian Concilia, 2007)

Nota: Un hecho puede no poseer ninguna medida. En ese caso se dice que el Hecho es vacío y solo se usa para contar la aparición de este en el tiempo.

Definición3: Una Dimensión es una característica de un hecho que permite su análisis posterior, en el proceso de toma de decisiones. (Robert Wrembel & Christian Concilia, 2007)

Nota: Un hecho debe estar relacionado al menos con una dimensión: “El tiempo”.

Es un interés del negocio tomar decisiones sobre los hechos que ocurren en este, pero para esto se necesita su análisis. Por ejemplo Las ventas en la semana antes del 14 de Febrero, puede ser un objeto de análisis para un negocio comercial. Para esto se necesita tener el Hecho Ventas analizado en la dimensión Tiempo. En este caso en los Días:
 7 <= d <= 14. Si se quisiera saber que productos fueron los más vendidos en esos días entonces tendríamos que adicionar una nueva dimensión de análisis, Producto. Así adicionando dimensiones a nuestro estudio se pudieran llegar a conclusiones sobre si el siguiente año en esa época debería comprarse más objetos de un producto o menos de otro. Elemento este muy importante para la futura estrategia de la empresa.

Definición 4: En una empresa pueden existir varios hechos que sean analizados por dimensiones iguales. En este caso se les llama a estas dimensiones: Dimensiones Compartidas. (Robert Wrembel & Christian Concilia, 2007). Un ejemplo de esto es El Hecho Ventas puede ser analizado en las dimensiones Tiempo y Producto. Lo mismo ocurre con el Hecho Compras.

Las dimensiones deben ser atómicas y las relaciones entre estas crean jerarquías que permiten un análisis jerárquico de los datos. Un ejemplo de esto es el Tiempo, que es dividido en tres dimensiones. Día, Mes y Año. Cada uno es una dimensión distinta, pero relacionadas jerárquicamente en una relación de 1 a muchos, que permite el análisis del Hecho, por días, meses o años, o la combinación de ellos. Esto da al traste con las acostumbradas (OLTP) que manejan el Tiempo como una propiedad de una entidad, y lo tratan como un todo. Por lo que, como podemos inferir de aquí: en muchos casos hará falta convertir las bases de datos de estos sistemas a la nueva filosofía. SQL Server tiene facilidades para esto llamadas DTS (Data Transformation Services) que permite leer datos desde cualquier SGBDR que posea un driver ODBC o implemente la nueva tecnología OLE DB de Microsoft.


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