¿Qué propiedades tienen las tablas de hechos?

Ventajas de las tablas de hechos Contiene información cuantitativa para el análisis. Contiene medidas de rendimiento que suelen estar normalizadas. Puede contener diferentes medidas como las aditivas, las semiaditivas y las no aditivas.

Una tabla de hechos o una entidad de hecho es una tabla o entidad de un esquema de estrella o copo de nieve que almacena medidas para medir el negocio, como las ventas, el coste de las mercancías o las ganancias. Las tablas y entidades de hechos agregan medidas o los datos numéricos de un negocio.

Una tabla de hechos contiene columnas de clave de dimensiones relacionadas con las tablas de dimensiones y columnas de medida numéricas.

Las tablas de hechos, habitualmente son muy estrechas, tienen pocas columnas, además éstas son en su mayoría numéricas y de una longitud corta, de muy pocos bytes. Aunque sí que suelen ser muy largas, tienen un gran número de filas.

Una parte fundamental de estos, son los tipos de tablas donde guardamos la información, Destacamos las tablas de hechos (aquello que queremos medir o analizar) y las tablas de dimensiones (cómo lo queremos medir).

La tabla de hechos debe tener columnas aditivas o semi-aditivas y debe prescindir de las no-aditivas.

Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Es un valor o referente que recibe el computador por diferentes medios, los datos representan la información que el programador manipula en la construcción de una solución o en el desarrollo de un algoritmo.

A continuación, un ejemplo de 6 pasos para crear un datamart:

El modelado dimensional amplía los modelos de datos lógicos y físicos para modelar más los requisitos de los datos y de sus relaciones. Los modelos dimensionales correlacionan los aspectos de cada proceso de su negocio.

El modelo estrella es una de las técnicas de modelado de datos que se utiliza para representar la relación entre diferentes factores y un objeto central. Esta permite representar relaciones complejas entre diferentes factores, de manera sencilla y visual para así facilitar la comprensión de la información.

Una tabla de dimensiones o entidad de dimensiones es una tabla o entidad de un esquema de estrella, copo de nieve o constelación que almacena detalles acerca de hechos. Por ejemplo, una tabla de dimensión de hora almacena los distintos aspectos del tiempo, como el año, trimestre, mes y día.

En las bases de datos, y más concretamente en un data warehouse, una tabla de hechos (o tabla fact) es la tabla central de un esquema dimensional (en estrella o en copo de nieve) y contiene los valores de las medidas de negocio o dicho de otra forma los indicadores de negocio.

TABLAS: piezas en las que predomina el ancho sobre el grueso. Tienen un ancho de 10 a 30 cm y un grueso de 1 a 3 cm. TARIMAS: tablas machihembradas de 5 m de longitud, de 5 a 15 cm de ancho y de 1,5 a 3 cm de grueso. LATAS: piezas con una escuadría de 5 a 7 cm x 2 a 3 cm preparadas con madera de calidad inferior.

Una table (tabla) es un tipo de dato adecuado para datos orientados a columnas o datos tabulares que suelen almacenarse como columnas en un archivo de texto o en una hoja de cálculo. Las tablas constan de filas y variables orientadas a columnas.

Tipos de tablas en base de datos

Las tablas son una forma concisa y efectiva de presentar grandes cantidades de datos. Debe diseñarlas cuidadosamente para comunicar claramente sus resultados a los investigadores ocupados.

Una relación de dimensión de referencia representa la relación entre tablas de dimensiones y una tabla de hechos en un diseño de esquema de copo de nieve.

Una tabla de contenido es un reflejo de la estructura de un documento; contiene los títulos de los puntos y los subpuntos que lo forman. Puede contener o no el número de página y puede establecerse un enlace directo (muy recomendable) a los puntos contenidos en la tabla.

Las tablas base del sistema son las tablas subyacentes que almacenan los metadatos para una base de datos específica. La base de datos maestra es especial en este sentido porque contiene algunas tablas adicionales que no se encuentran en ninguna de las demás bases de datos.

¿Cuál es la diferencia entre dato y hecho? los datos son proposiciones, no hechos. En consecuencia, los datos pueden ser más o menos verdaderos, y si son menos que verdaderos son corregibles, en tanto que los hechos pueden ser reales o imaginarios, placenteros o dolorosos, etc., pero no verdaderos ni falsos.

Unidad de disco rígido o duro.

Los datos simples pueden ser enteros, reales, caracteres y booleanos. Dentro de los tipos de datos numéricos encontramos los enteros y los reales. Los enteros son números que no tienen parte decimal y pueden estar precedidos del signo + ó –.

Un data mart es una forma sencilla de un almacén de datos que se centra en un único tema o línea de negocio, como ventas, finanzas o marketing. Dado su enfoque, los data marts obtienen datos de menos orígenes que los almacenes de datos.

Un data mart es un sistema de almacenamiento de datos que contiene información específica de la unidad de negocio de una organización. Contiene una parte pequeña y específica de los datos que la empresa almacena en un sistema de almacenamiento más grande.

La diferencia de Data Warehouse y Data Marts es solamente en cuanto al alcance. Mientras que un Data Warehouse es un sistema centralizado con datos globales de la empresa y de todos sus procesos operacionales, un Data Mart es un subconjunto temático de datos, orientado a un proceso o un área de negocio específica.

Un modelo lógico de datos es un modelo que no es específico de una base de datos que describe aspectos relacionados con las necesidades de una organización para recopilar datos y las relaciones entre estos aspectos.

Una base de datos relacional es un tipo de base de datos que almacena y proporciona acceso a puntos de datos relacionados entre sí. Las bases de datos relacionales se basan en el modelo relacional, una forma intuitiva y directa de representar datos en tablas.