Data Warehouse

* Unidad 3. Diseñando una solución OLAP

* Objetivos

| * Comprender la formación de la tabla de hechos * Entender que son las medidas * Conocer que son las dimensiones y como se organizan * Distinguir la diferencia entre los esquemas estrella y copo de nieve. * Diferenciar las medidas naturales de las calculadas |

Contenido de la unidad

3.1 Introducción
3.2Construyendo el data mart
3.3 Esquema Estrella
3.4.1 Tabla de Hechos
3.4.2 Dimensiones
3.4.3.1 Relaciones y Estructura de una dimensión
3.4.3.2 Esquema Estrella
3.4.3.3 Esquema Copo de Nieve
3.4.3.4 Padre – Hijo (Parent- Child)
3.4.3.5 Dimensiones Virtuales
3.4.3.6 La dimensión Tiempo
3.4 Medidas
3.5.3 MedidasNaturales
3.5.4 Medidas Calculadas

3.1. Introducción

Con lo aprendido en las unidades anteriores, podemos comenzar a definir el diseño de nuestra base de datos OLAP.
En esta unidad, desarrollaremos el diseño de las tablas que conforman el plano de un data mart (DM) que nos servirá de estructura para el posterior armado del cubo.
Al final de este módulo, el lector comprenderá cómodefinir la tabla de hechos, cómo se pueden organizar las dimensiones, y qué son las medidas.
| La estructura que forman la Tabla de Hechos y las Dimensiones puede verse como el plano o la visión desplegada del cubo. |

| Data Mart: son almacenes de datos con información de interés particular para un determinado sector de la empresaData Warehousing: es el conjunto de almacenes de datosparticulares (Data Mart) con información de interés para la empresa en general |

| Cada uno de los siguientes son ejemplos Data Mart (DM) * Ventas * Recursos Humanos * ProducciónEl Data Warehousing es el conjunto de esos data mart * DM de Ventas + DM de Recursos Humanos + DM de Producción |
3.2. Construyendo el data mart
Hasta ahora hemos analizado los requerimientos del usuario, ydepuramos sus datos para la formación del data warehousing, en esta unidad comenzaremos a diseñar el modelo del data mart. Este modelo, será el paso previo al armado de nuestra base de datos OLAP.
En esta etapa vamos a modelar las tablas relacionales en una gran estructura desnormalizada, compuesta por tabla de hechos, y tablas más pequeñas que definirán las n-dimensiones o aperturas de nuestrocubo, llamadas tablas de dimensiones.
Para ello, primero debemos conocer algunos conceptos que tendremos en cuenta en la construcción del modelo.

3.3. Esquema Estrella
Para facilitar el análisis, el data mart organiza los datos en una estructura llamada esquema de estrella.
Esta estructura esta compuesta por una tabla central - tabla de hechos - y un conjunto de tablas organizadasalrededor de ésta - tablas de dimensiones.
En las puntas de la estrella se encuentran las tablas de dimensión que contienen los atributos de las aperturas que interesan al negocio que se pueden utilizar como criterios de filtro y son relativamente pequeñas. Cada tabla de dimensión se vincula con la tabla de hechos por un identificador.
Las características de un esquema de estrella son:
* El centrode la estrella es la tabla de hecho.
* Los puntos de la estrella son las tablas de dimensiones.
* Cada esquema esta compuesto por una sola tabla de hechos
* Generalmente es un esquema totalmente desnormalizado, pudiendo estar parcialmente normalizado en las tablas de dimensiones.

| En el ejemplo construimos un esquema estrella considerando que se necesita analizar como evolucionala Admisión de Pacientes (Hecho) por servicio, pacientes y zona geográfica a lo largo del tiempo.Dimensión
Servicio
Dimensión
Paciente
Dimensión
Tiempo
Tabla de Hechos
Admisión Pacientes

Dimensión
Zona Geográfica
Dimensión
Servicio
Dimensión
Paciente
Dimensión
Tiempo
Tabla de Hechos
Admisión Pacientes

Dimensión
Zona Geográfica
|

3.3.1 Tabla de Hechos
El modelo...