Una base de datos con “modelo dimensional” es una base de datos que tiene una estructura adecuada para resolver consultas analíticas. Se trata de modelos sencillos que aseguran unos buenos tiempos de respuesta, y que se corresponden bastante con el lenguaje de negocio de los usuarios. Las herramientas de BI se conectan al “modelo dimensional” del DWH. Típicamente, se implementa con alguna de estas dos opciones:
Opción A: En una base de datos relacional.
Opción B: En una base de datos multidimensional.
En el caso de que utilices una base de datos relacional (esto es: una base de datos normal y corriente de las de toda la vida), construirás el “modelo dimensional” utilizando una estructura en estrella, o una estructura en copo de nieve.
Y si utilizas una base de datos multidimensional, construirás “cubos”, y utilizarás una tecnología específica para estos menesteres (con sus ventajas e inconvenientes).
Se llama “modelo dimensional”, creo, porque para su creación/definición se hace un estudio sobre los datos de la empresa, identificando las “dimensiones”, y analizando como las dimensiones se relacionan entre sí (creando jerarquías), y como se relacionan con las tablas de hecho (creando “estrellas” o “cubos”).
En resumen, el “modelo dimensional” es el modo óptimo de organizar los datos en los sistemas de Business Intelligence, y puede hacerse mediante bases de datos relacionales (ROLAP), o utilizando bases de datos multidimensionales (MOLAP).
Y, sin duda, este artículo quedaría cojo si no mencionase que Kimball y Inmon tuvieron mucho que ver en la popularización de estas metodologías. Recomiendo esta magnífica entrada de Roberto Espinosa para ampliar los conceptos de modelado multidimensional. O en esta presentación que también hablan del modelado dimensional.
¿Que se puede utilizar si no es la normalización? pues tenemos otras técnicas, entre ellas lo que se conoce como modelo dimensional. En este modelo ya hay que cambiar de perspectiva y también hay que tener en claro en que contexto se utiliza. Si tengo mucha información y quiero generar reportes desde ella para realizar análisis, utilizaremos un modelo dimensional; si por otra parte lo que se quiere es guardar información y que la misma esté lo más completa posible (íntegra), hay que utilizar un modelo normalizado en el nivel adecuado (1FN, 2FN, 3FN, 4FN, etc.).
Retomando los modelos dimensionales y sabiendo donde se han de utilizar, ahora se presenta un informe técnico en base a un estudio realizado donde se generó un modelo dimensional a partir de una estructura normalizada, en dicho informe se aprecia, entre otras cosas; la diferencia en el tiempo de respuesta de las consultas, lo cual asoma que el modelo dimensional resulta conveniente para situaciones de búsqueda de información.
Informe técnico modelo dimensional: Enlace
No hay comentarios:
Publicar un comentario