Denominamos “hechos” a los indicadores de negocio. Por ejemplo, son “hechos” las ventas, los pedidos, los envíos, las reclamaciones, las compras, etc. Es decir, son todas aquellas medidas numéricas que incluiremos en nuestro sistema Business Intelligence.
Técnicamente, una tabla de hecho es la tabla central de un modelo en estrella. En el siguiente diagrama, la tabla de ventas es la tabla de hechos:
Una característica importante de las tablas de hecho es el “nivel de detalle” de la información que se almacena. En el anterior ejemplo, las ventas están guardadas a nivel de cliente, producto, almacén, promoción y fecha.
La tabla de hechos contiene las claves subrogadas de aquellas dimensiones que definen su nivel de detalle, y los indicadores. Nada más.
Por lo tanto, antes de crear la tabla de hechos debe entenderse perfectamente la información que se guardará, o se estará cometiendo el error número 7 de esta serie sobre cómo no construir un datawarehouse …
Error 7: Añadir dimensiones en una tabla de hechos antes de definir su granularidad.
De hecho, la creación de una tabla de hechos es una tarea con poco margen a la imaginación. Antes que nada, debe localizarse el origen de la información que se quiere cargar, debe entenderse perfectamente el significado de estos indicadores, y debe determinarse el nivel de detalle de estos datos. Una vez hecho esto, la creación de la estructura de la tabla es inmediata. Tal y como comentaba anteriormente:La tabla de hechos contiene las claves subrogadas de aquellas dimensiones que definen su nivel de detalle, y los indicadores. Nada más. Y nada menos.
En particular, es un error desnormalizar cualquier dimensión en la tabla de hechos. Por ejemplo, si la información está a nivel de cliente, no necesitamos poner la población o el país en la tabla de hechos. Resultaría redundante e impactaría directamente en el tamaño de la tabla (y en los tiempos de respuesta).
