12 Errores al crear Data WareHouse

Error 12: Incluir atributos de texto en una tabla de hechos, si se hace con la
intención de filtrar o agrupar.
En un modelo dimensional se deben diferenciar claramente las tablas de hecho de las
tablas de dimensiones.
Las tablas de hecho contienen los indicadores numéricos provenientes de los
orígenes transaccionales.
Las tablas de dimensión contienen los atributos (normalmente textuales)que nos
permiten filtrar y agrupar los indicadores.

Error 11: Abreviar las descripciones en las tablas de dimensión con la
intención de reducir el espacio requerido.
Algunas aplicaciones Business Intelligence utilizan el término "dimensión" como equivalente a
"jerarquía" (especialmente en bases de datos multidimensionales). De esta manera, se habla de la
dimensión geográfica que agrupa losdiferentes niveles de continentes, países, regiones,
provincias y localidades.

Error 10: Dividir las jerarquías y los niveles de las jerarquías en múltiples
dimensiones
Las dimensiones se agrupan en jerarquías mediante relaciones uno-a-muchos. Una
población agrupa a muchos clientes. Una provincia agrupa a muchas poblaciones. Una
región está formada por varias provincias. Etcétera. Lasjerarquías típicas, que aparecen
en cualquier sistema Business Intelligence, son:
Jerarquía geográfica o de clientes (país del cliente/región/ciudad/cliente)
Jerarquía de producto (marca/familia/producto/presentación)
Jerarquía comercial (país/zona/punto de venta)
Jerarquía temporal (año/trimestre/mes/día)
Existen dos maneras principales de modelizar las jerarquías:

Modelo en estrella: Dondeuna única tabla contiene toda la información de la
jerarquía.
Modelo copo de nieve: Donde se crea una tabla para cada nivel de la jerarquía
En la base de datos de presentación (también llamado modelo dimensional) del DWH
debe preferirse siempre el modelo en estrella. Es decir, debe crearse una única tabla para
cada jerarquía. La misma tabla de PRODUCTOS debe tener toda la informaciónrelativa a
los productos (presentación, producto, familia, marca).
El modelo dimensional es el que ataca nuestra herramienta de Business Intelligence, por
lo que interesa que las consultas generadas sean sencillas (con pocas tablas y pocas
relaciones). El modelo en estrella es perfecto para conseguir este objetivo. Además,
desaparece el problema que generan las diferentes jerarquías en que se puedenagrupar
los productos.
Sin embargo, por desgracia, no siempre es posible tener un modelo en estrella perfecto.
La herramienta de explotación puede requerir normalizar parte de una jerarquía en una
tabla independiente. Esta limitación aparece cuando diferentes "hechos" están definidos
con diferente granularidad. Por ejemplo, las ventas están a nivel de "producto", pero los
objetivos de ventase marcan a nivel de "familia". En este caso, muchas herramientas BI
exigirán la existencia de una tabla de FAMILIAS.
Finalmente, es importante destacar que además del "modelo dimensional" el DWH debe
mantener un modelo normalizado de la información (llamado "modelo relacional"). En
este otro modelo, la información sí que debe estar normalizada, unificada y limpia.

Error 9: No afrontar eltratamiento de las dimensiones lentamente
cambiantes
Dimensiones lentamente Cambiantes
La información de las dimensiones no es estática, ya que puede modificarse en el operacional por
diferentes motivos. Por ejemplo, puede corregirse la fecha de nacimiento de un cliente, o éste
puede cambiar de ciudad, o una delegación puede asignarse a un delegado diferente, etc. ¿Cómo
debe gestionarse estainformación?
se introducen las "claves subrogadas", que son identificadores sin ningún significado específico
para el negocio. Aunque existen diferentes maneras de modelizar estos datos, lo habitual es
trabajar con las "fechas de vigencia"
Las Claves Subrogadas (Surrogate Keys) es un concepto muy utilizado en el diseño de bases de
datos, especialmente en entornos de Data Warehouse (DW) y...