¿Que son y para qué sirven los modelos dimensionales de datos?

¿Qué es un modelo de datos dimensionales? Un modelo de datos dimensional es una forma de organizar y estructurar datos en una base de datos o almacén de datos para facilitar a las empresas el análisis y la obtención de información a partir de sus datos.

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.

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.

El proceso de modelización dimensional se basa en un método de diseño de 4 pasos que ayuda a asegurar la facilidad de uso del modelo dimensional y el uso del almacén de datos. Los fundamentos del diseño se basan en el proceso de negocio real que debe cubrir el almacén de datos.

Las Tablas de Dimensiones son las almacenan la información de las dimensiones. Una dimensión contiene una serie de atributos o características, por las cuales podemos agrupar, rebanar o filtrar la información.

El modelado de datos es el proceso de diagramación de los flujos de datos. Al crear la estructura de una base de datos nueva o alternativa, el diseñador comienza con un diagrama del flujo de los datos por dentro y fuera de la base de datos.

Una dimensión de base de datos es una colección de objetos relacionados, denominados atributos, que se pueden usar para proporcionar información sobre los datos de hechos de uno o varios cubos.

El Modelo Estrella facilita el crecimiento incremental del almacén de datos, ya que se pueden añadir nuevas tablas de hechos o dimensiones según las necesidades del negocio. Asimismo, se pueden integrar diferentes fuentes de datos con distintos niveles de detalle o granularidad.

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.

Un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional que consta de una sola tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. En la siguiente figura se muestra un esquema de estrella con una sola tabla de hechos y cuatro tablas de dimensiones.

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).

Las dimensiones son categorías de datos utilizadas para organizar y seleccionar datos a fin de recuperarlos, supervisarlos y analizarlos. Las dimensiones constan de uno o más niveles jerárquicos.

El Análisis Dimensional tiene aplicaciones en: 1. Detección de errores de cálculo. 2. Resolución de problemas cuya solución directa conlleva dificultades matemáticas insalvables.

2) Dimensión: es la representación en el data warehouse de una vista para un cierto proceso de negocio.

Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para habilitar y dar soporte a las tareas de inteligencia empresarial (BI), especialmente las analíticas.

Las tablas de dimensiones ayudan a realizar ese estudio/análisis aportando información sobre los datos de la tabla de hechos, por lo que puede decirse que en un cubo OLAP, la tabla de hechos contiene los datos de interés y las tablas de dimensiones contienen metadatos sobre dichos hechos.

Los modelos de datos son representaciones visuales de los elementos de datos de una empresa y de las conexiones entre ellos. Ayudando a definir y estructurar los datos en el contexto de los procesos empresariales correspondientes, los modelos respaldan el desarrollo de sistemas de información eficaces.

Tipos de modelos

Para crear su modelo de datos, hay que tener en cuenta todos los elementos de datos relevantes, como el contenido de los textos, las estructuras químicas, las relaciones entre fármacos y objetivos, los nombres taxonómicos de los animales (reino, filo, género, etc.), los valores financieros, junto con los esquemas, los ...

Las dimensiones proporcionan una forma eficaz y flexible de identificar e interpretar hechos desde diferentes perspectivas. Algunas de estas dimensiones son específicas de la entidad en cuestión, como el conjunto de sinónimos que está asociado a un término o la expresión subyacente a una métrica.

Hay diversos tipos de datos en las bases de datos: caracteres, numéricos, imágenes, fechas, monedas, texto, bit, decimales y varchar y su elección adecuada depende del tipo de dato. Es esencial comparar un dato con otros para que adquiera significado y poder identificar comportamientos.

Dentro de las bases de datos distribuidas hay 2 tipos: homogéneas y heterogéneas. Las homogéneas son conscientes de las otras ubicaciones y cooperan en el procesamiento de las solicitudes. Además, tienen el mismo esquema y el mismo sistema de gestión de base de datos (DBMS).

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.

Los modelos estrella y copo de nieve son formas de modelado dimensional que permiten estructurar la base de datos del Data Warehouse. Son útiles en tanto que colaboran a la comprensión de los datos para usuarios que no tienen conocimientos avanzados en bases de datos.

El esquema de copo de nieve consta de una tabla de hechos que está conectada a muchas tablas de dimensiones, que pueden estar conectadas a otras tablas de dimensiones a través de una relación de muchos a uno. Las tablas de un esquema de copo de nieve generalmente se normalizan en el tercer formulario de normalización.

La principal diferencia entre estos dos es que un esquema de copo de nieve contiene dimensiones normalizadas, mientras que un esquema de estrella contiene dimensiones no normalizadas.

Hay tres conceptos de modelado de datos: el modelado conceptual, el modelado lógico y el modelado físico.