Rivadera: La Metodología de Kimball para el Diseño de almacenes…

Resumen
Los almacenes de datos (data warehouses en inglés) toman cada
día mayor importancia, a medida que las organizaciones pasan de
esquemas de sólo recolección de datos a esquemas de análisis de los
mismos. Sin embargo a pesar de la gran difusión de los conceptos
relacionados con los almacenes de datos, no existe demasiada
información disponible en castellano en cuanto a las metodologíaspara
implementarlos. En este breve artículo intentaremos brindar una
explicación general de una de las metodologías más usadas, la
metodología de Kimball.
Palabras Claves: Metodologías de implementación de almacenes de
datos- Almacenes de datos - Metodología de Kimball
1.

Introducción

Un almacén de datos (data warehouse, DW) según Inmon (Inmon
02, Imhoff & Galemmo 03), es unacolección de datos orientada a un
determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y
variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad
en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un historial completo de la
organización, más allá de la información transaccional y operacional,
almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y
ladivulgación eficiente de datos (especialmente con herramientas
OLAP, de procesamiento analítico en línea). Por otra parte Kimball
(Kimball 98) la define como “una copia de los datos transaccionales
estructurados específicamente para consultas y análisis”. Actualmente
*

Ingeniero en Computación, desarrollador independiente de software, analista del Ministerio
Público de la Provincia de Salta,docente de las Cátedras de Modelos y Simulación, Análisis
Estratégico de Datos y Bases de Datos III, en la Facultad de Ingeniería e Informática, UCASAL.
Actualmente cursa la Maestría en Ingeniería del Software en el Instituto Tecnológico de Buenos
Aires (ITBA).

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Cuadernos de la Facultad n. 5, 2010

uno de los mayores impedimentos para construir este tipo de
almacenes de datos es lafalta de conocimiento de metodologías
adecuadas para su implementación, y la disciplina para cumplirlas. En
este breve artículo describiremos la metodología más utilizada
actualmente: la metodología de Kimball†.
2. Metodologías actuales
Existen muchas metodologías de diseño y construcción de DW.
Cada fabricante de software de inteligencia de negocios busca imponer
una metodología con susproductos. Sin embargo, se imponen entre la
mayoría dos metodologías, la de Kimball y la de Inmon. Para
comprender la mayor diferencia entre estas dos metodologías, debemos
explicar además de la noción de DW mencionando en la introducción, la
idea de Data mart. Un Data mart (Kimball et al 98) es un repositorio de
información, similar a un DW, pero orientado a un área o departamento
específico dela organización (por ejemplo Compras, Ventas, RRHH,
etc.), a diferencia del DW que cubre toda la organización, es decir la
diferencia fundamental es su alcance.
Desde el punto de vista arquitectónico, la mayor diferencia entre
los dos autores es el sentido de la construcción del DW, esto es
comenzando por los Data marts o ascendente (Bottom-up, Kimball) o
comenzando con todo el DW desde elprincipio, o descendente (TopDown, Inmon).
Por otra parte, la metodología de Inmon se basa en conceptos
bien conocidos del diseño de bases de datos relacionales (Inmon 02,
Imhoff & Galemmo 03); la metodología para la construcción de un
sistema de este tipo es la habitual para construir un sistema de
información, utilizando las herramientas habituales, al contrario de la de
Kimball, que sebasa en un modelado dimensional (no normalizado)
(Kimball et al 98, 08).
3. ¿Cuál metodología adoptar?
Pensamos que la metodología más acorde a los negocios de
nuestra región es la de Kimball, por cuanto proporciona un enfoque de
menor a mayor, muy versátil, y una serie de herramientas prácticas que
†

En este artículo se han consultado las siguientes referencias técnicas para la...