Modelado Data WareHouse

INTRODUCCIÓN
Las Bases de datos operacionales se centran en la grabación de transacciones, por lo que se caracterizan predominantemente por una carga de trabajo OLTP (procesamiento de transaccionesen línea). Por el contrario, los Data Warehouses (DWs) permite el análisis complejo de datos destinado a la toma de decisiones, la carga de trabajo que soportan tiene características completamentediferentes, y es ampliamente conocido como OLAP (procesamiento analítico en línea).
Tradicionalmente, las aplicaciones OLAP se basan en modelado multidimensional que representa intuitivamente datos bajola metáfora de un cubo cuyas celdas corresponden a eventos ocurridos en el ámbito empresarial. (Figura 1). Cada evento se cuantifica por un conjunto de medidas; cada arista del cubo corresponde a unadimensión relevante para el análisis, típicamente asociado a una jerarquía de atributos que lo describen. El modelo multidimensional tiene un doble beneficio. Por una parte, que está cerca de laforma de pensar de los datos de los analizadores, que se utilizan para la metáfora de una hoja de cálculo; por lo tanto, ayuda a los usuarios a entender los datos. Por otra parte, es compatible con lamejora del rendimiento como su estructura simple permite a los diseñadores a predecir las intenciones del usuario.
El Modelado Multidimensional y las cargas de trabajo OLAP requerir técnicas de diseñoespecializados. En el contexto del diseño, un papel básico es jugarse por el modelado conceptual que proporciona un nivel más alto de abstracción para describir el proceso de almacenamiento
y laarquitectura en todos sus aspectos, dirigida a lograr la independencia de las cuestiones de aplicación. El Modelado conceptual es ampliamente reconocido por tener fundamentos necesarios para la creaciónde una base de datos que está bien documentada y satisfacer plenamente las necesidades de los usuarios, por lo general, se basa en una notación gráfica que facilita la escritura, la comprensión, y...