En los anteriores comentarios de esta serie sobre cómo construir un datawarehouse, explicaba las características de las dimensiones y las jerarquías. Sin embargo, estaba omitiendo un aspecto principal de estas tablas.
La información de las dimensiones no es estática, ya que puede modificarse en el operacional por diferentes motivos. Por ejemplo, puede corregirse la fecha de nacimiento de un cliente, o éste puede cambiar de ciudad, o una delegación puede asignarse a un delegado diferente, etc. ¿Cómo debe gestionarse esta información?
En primer lugar, debe tenerse en cuenta que el tratamiento que se realizará dependerá de cada dimensión y de las necesidades del negocio...

Las dimensiones se agrupan en jerarquías mediante relaciones uno-a-muchos. Una población agrupa a muchos clientes. Una provincia agrupa a muchas poblaciones. Una región está formada por varias provincias. Etcétera. Las jerarquías típicas, que aparecen en cualquier sistema Business Intelligence, son:

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Evidentemente, pueden existir jerarquías adicionales, o incluso puede haber diferentes maneras de jerarquizar una misma información. En particular, es habitual la existencia de diferentes jerarquías de producto (lo que es una "pesadez" muchas veces necesaria, otro día lo comentaré…).

Denominamos dimensiones a aquellos datos que nos permiten filtrar, agrupar o seccionar la información. El término "dimensión" sigue teniendo un cierta connotación técnica, por lo que muchas personas lo siguen denominando "atributo", "característica", "propiedad", "campo", o incluso "cuadradito azul" (en el caso de una instalación de BO).

Algunas aplicaciones Business Intelligence utilizan el término "dimensión" como equivalente a "jerarquía" (especialmente en bases de datos multidimensionales). De esta manera, se habla de la dimensión geográfica que agrupa los diferentes niveles de continentes, países, regiones, provincias y localidades...

Esta serie de artículos se publicó inicialmente en el portal de Business Intelligence de @bifacil. Dado la buena acogida de esta serie sobre cómo construir un datawarehouse, he decidido publicarlo también en mi blog de DATAPRIX. Espero que os guste.

El origen de esta serie es un artículo muy interesante de Ralph Kimball (¿Algún despistado que no lo conoce?) donde detalla los 12 errores más comunes en la construcción de un datawarehouse.

Los doce errores más comunes en la construcción de un datawarehouse son...