Modelo multidimensional

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Ensayo Modelo Multidimensional

Modelamiento multidimensional
Un modelo de datos multidimensional contiene un conjunto de medidas numéricas objeto de análisis.
Dichas medidas dependen de una serie de dimensiones.
Cada medida particular es un punto en un espacio multidimensional, en el que los valores de cada dimensión se suelen jerarquizar.

Los datos en un DW se modelan en data cubes(cubos de datos), estructuras multidimensionales (hipercubos).
Cuyas operaciones más comunes son:
* Roll up (incremento en el nivel de agregación de los datos).
* Drill Down (incremento en el nivel de detalle, opuesto a roll up).
* Slice (reducción de la dimensionalidad de los datos mediante selección).
* Dice (reducción de la dimensionalidad de los datos mediante proyección).
*Pivotaje o rotación (reorientación de la visión multidimensional de los datos).

Modelos de Datos
Para construir un DW se debe primero tener claro que existe una diferencia entre la estructura de la información y la semántica de la información, y que esta última es mucho más difícil de abarcar y que también es precisamente con ella con la que se trabaja en la construcción de un DW.

Modelosde datos como conjuntos de medidas descritas por dimensiones.
* Adecuado para resumir y organizar datos (p.ej. hojas de cálculo).
* Enfocado para trabajar sobre datos de tipo numérico.
* Más simple: Más fácil de visualizar y entender que el modelado E/R.

Existen una diferencia entre los sistemas operacionales y el SW, y esta es que cada tiene su propio modelo:
* SistemasOperacionales tienen el Modelo Entidad Relación (MER) y
* DDW trabajan con el Modelo Multidimensional.

Características del MER
* Maneja la redundancia fuera de los datos.
* Divide los datos en entidades, son representadas como tablas.
* Se puede apreciar la existencia de muchos caminos para ir de una tabla a otra.
* El diagrama se visualiza simétrico, además no es fácil deentender tanto para usuarios como para los diseñadores.

Características del Modelo Multidimensional
El Modelo Multidimensional está definida por dos elementos: esquemas y tablas.

Tablas DW: Un DW se compone de tablas. Hay dos tipos básicos de tablas en el Modelo Multidimensional:
Tablas Fact: es la tabla central de un esquema dimensional (o llamada tabla de hechos), por ejemplo: número deunidades vendidas, etc.
Tablas Lock_up: contienen el detalle de los valores que se encuentran asociados a la tabla Fact.
Esquemas DW: la colección de tablas en el DW se conoce como Esquema. Son de dos categorías básicas:
* Esquemas estrellas
* Esquemas snowflake.

Conceptos asociados al DDW

Esquema Estrella
Es un modelo de datos que tiene una tabla de hechos (o tabla fact) que contienelos datos para el análisis, rodeada de las tablas de dimensiones.
Este modelo entonces, resulta ser asimétrico. Las tablas Lock-up tienen sólo la conexión a la tabla fact y ninguna más.

Esquema Snowflake
En las bases de datos utilizadas en (data warehousing), un esquema en copo de nieve es una estructura algo más compleja que el esquema en estrella.
Cada tabla lock_up contiene sólo el nivelque es clave primaria en la tabla y la foreign key de su parentesco del nivel más cercano del diagrama.
La finalidad es normalizar las tablas y así reducir el espacio de almacenamiento al eliminar la redundancia de datos.

Pasos básicos del Modelamiento Multidimensional
1. Decidir cuáles serán los procesos de negocios a modelar, basándose en el conocimiento de éstos y de los datos disponibles.2. Decidir el Grano de la tabla Fact de cada proceso de negocio.
El grano decidirá las dimensiones del DDW. Cada dimensión debe tener el grano más pequeño que se pueda.
3. Decidir las dimensiones a través del grano. Las dimensiones presentes en la mayoría de los DDW son: tiempo, mercado, producto, cliente. Un grano bien elegido determina la dimensionalidad primaria de la tabla fact.
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