2.3 Características

2.3 Características
  2.3.1 Orientada al negocio
  2.3.2 Integrada
  2.3.3 Variante en el tiempo
  2.3.4 No volátil

2.3. Características

2.3.1. Orientada al negocio

La primera característica del DW, es que la información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la organización. Esta clasificación afecta el diseño y la implementación de los datos encontrados en el almacén de datos, debido a que la estructura del mismo difiere considerablemente a la de los clásicos procesos operacionales orientados a las aplicaciones.

A continuación, y con el fin de obtener una mejor comprensión de las diferencias existentes entre estos dos tipos de orientación, se realizará un análisis comparativo:

• Con respecto al nivel de detalle de los datos, el DW excluye la información que no será utilizada exclusivamente en el proceso de toma de decisiones; mientras que en los procesos orientados a las aplicaciones, se incluyen todos aquellos datos que son necesarios para satisfacer de manera inmediata los requerimientos funcionales de la actividad que soporten. Por ejemplo, los datos comunes referidos a l@s client@s, como su dirección de correo electrónico, fax, teléfono, D.N.I., código postal, etc, que son tan importantes de almacenar en cualquier sistema operacional, no son tenidos en cuenta en el depósito de datos por carecer de valor para la toma de decisiones, pero sí lo serán aquellos que indiquen el tipo de cliente, su clasificación, ubicación geográfica, edad, etc.
• En lo que concierne a la interacción de la información, los datos operacionales mantienen una relación continua entre dos o más tablas, basadas en alguna regla comercial vigente; en cambio las relaciones encontradas en los datos residentes del DW son muchas, debido a que por lo general cada tabla del mismo estará conformada por la integración de varias tablas u otras fuentes del ambiente operacional, cada una con sus propias reglas de negocio inherentes.

El origen de este contraste es totalmente lógico, ya que el ambiente operacional se diseña alrededor de las aplicaciones u programas que necesite la organización para llevar a cabo sus actividades diarias y funciones específicas. Por ejemplo, una aplicación de una empresa minorista manejará: stock, lista de precios, cuentas corrientes, pagos diferidos, impuestos, retenciones, ventas, notas de crédito, compras, etc. De esta manera, la base de datos combinará estos elementos en una estructura que se adapte a sus necesidades.

En contraposición, siguiendo con el ejemplo anterior, en una empresa minorista el ambiente DW se organizará alrededor de entidades de alto nivel tales como: clientes, productos, rubros, proveedores, vendedores, zonas, etc. Que son precisamente aquellos sujetos mediante los cuales se desea analizar la información. Esto se debe a que el depósito de datos se diseña para realizar consultas e investigaciones sobre las actividades de la organización y no para soportar los procesos que se realizan en ella.

En síntesis, la ventaja de contar con procesos orientados a la aplicación, esta fundamentada en la alta accesibilidad de los datos, lo que implica un elevado desempeño y velocidad en la ejecución de consultas, ya que las mismas están predeterminadas; mientras que en el DW para satisfacer esta ventaja se requiere que la información este desnormalizada, es decir, con redundancia y que la misma esté dimensionada, para evitar tener que recorrer toda la base de datos cuando se necesite realizar algún análisis determinado, sino que simplemente la consulta sea enfocada por variables de análisis que permitan localizar los datos de manera rápida y eficaz, para poder de esta manera satisfacer una alta demanda de complejos exámenes en un mínimo tiempo de respuesta.

2.3.2. Integrada

La integración implica que todos los datos de diversas fuentes que son producidos por distintos departamentos, secciones y aplicaciones, tanto internos como externos, deben ser consolidados en una instancia antes de ser agregados al DW, y deben por lo tanto ser analizados para asegurar su calidad y limpieza, entre otras cosas. A este proceso se lo conoce como Integración de Datos, y cuenta con diversas técnicas y subprocesos para llevar a cabo sus tareas. Una de estas técnicas son los procesos ETL: Extracción, Transformación y Carga de Datos (Extraction, Transformation and Load).

Si bien el proceso ETL es solo una de las muchas técnicas de la Integración de Datos, el resto de estas técnicas puede agruparse muy bien en sus diferentes etapas. Es decir, en el proceso de Extracción tendremos un grupo de técnicas enfocadas por ejemplo en tomar solo los datos indicados y mantenerlos en un almacenamiento intermedio; en el proceso de Transformación por ejemplo estarán aquellas técnicas que analizarán los datos para verificar que sean correctos y válidos; en el proceso de Carga de Datos se agruparán por ejemplo técnicas propias de la carga y actualización del DW.

La integración de datos, resuelve diferentes tipos de problemas relacionados con las convenciones de nombres, unidades de medidas, codificaciones, fuentes múltiples, etc., cada uno de los cuales será correctamente detallado y ejemplificado más adelante.

La causa de dichos problemas, se debe principalmente a que a través de los años l@s diseñador@s y programador@s no se han basado en ningún estándar concreto para definir nombres de variables, tipos de datos, etc., ya sea por carecer de ellos o por no creer que sean necesarios. Por lo cual, cada uno por su parte ha dejado en cada aplicación, módulo, tabla, etc., su propio estilo personalizado, confluyendo de esta manera en la creación de modelos muy inconsistentes e incompatibles entre sí.

Los puntos de integración afectan casi todos los aspectos de diseño, y cualquiera sea su forma, el resultado es el mismo, ya que la información será almacenada en el DW en un modelo globalmente aceptable y singular, aún cuando los sistemas operacionales y demás fuentes almacenen los datos de maneras disímiles, para que de esta manera l@s usuari@s finales estén enfocad@s en la utilización de los datos del depósito y no deban cuestionarse sobre la confiabilidad o solidez de los mismos.

2.3.3. Variante en el tiempo

Debido al gran volumen de información que se manejará en el DW, cuando se le realiza una consulta, los resultados deseados demorarán en originarse. Este espacio de tiempo que se produce desde la búsqueda de datos hasta su consecución es del todo normal en este ambiente y es, precisamente por ello, que la información que se encuentra dentro del depósito de datos se denomina de tiempo variable.

Esta característica básica, es muy diferente de la información encontrada en el ambiente operacional, en el cual, los datos se requieren en el momento de acceder, es decir, que se espera que los valores procurados se obtengan a partir del momento mismo de acceso.

Además, toda la información en el DW posee su propio sello de tiempo:

Esto contribuye a una de las principales ventajas del almacén de datos: los datos son almacenados junto a sus respectivos históricos. Esta cualidad que no se encuentra en fuentes de datos operacionales, garantiza poder desarrollar análisis de la dinámica de la información, pues ella es procesada como una serie de instantáneas, cada una representando un periodo de tiempo. Es decir, que gracias al sello de tiempo se podrá tener acceso a diferentes versiones de la misma información.

Es importante tener en cuenta la granularidad de los datos, así como también la intensidad de cambio natural del comportamiento de los fenómenos de la actividad que se desarrolle, para evitar crecimientos incontrolables y desbordamientos de la base de datos.

El intervalo de tiempo y periodicidad de los datos debe definirse de acuerdo a la necesidad y requisitos de l@s usuari@s.

Es elemental aclarar, que el almacenamiento de datos históricos, es lo que permite al DW desarrollar pronósticos y análisis de tendencias y patrones, a partir de una base estadística de información.

2.3.4. No volátil

La información es útil para el análisis y la toma de decisiones solo cuando es estable. Los datos operacionales varían momento a momento, en cambio, los datos una vez que entran en el DW no cambian.

La actualización, o sea, insertar, eliminar y modificar, se hace de forma muy habitual en el ambiente operacional sobre una base, registro por registro, en cambio en el depósito de datos la manipulación básica de los datos es mucho más simple, debido a que solo existen dos tipos de operaciones: la carga de datos y el acceso a los mismos.

Por esta razón es que en el DW no se requieren mecanismos de control de concurrencia y recuperación.