Comprensión de los distintos tipos de dimensiones que cambian lentamente mediante ejemplos prácticos
- Claude Paugh
- 11 ago
- 4 Min. de lectura
En el dinámico mundo del almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial, gestionar eficazmente los cambios en los datos es fundamental. Un concepto clave en este campo son las dimensiones de evolución lenta (DVL). Estas dimensiones ayudan a mantener registros históricos precisos en informes y análisis. Esta entrada de blog explorará los diferentes tipos de dimensiones de evolución lenta, con ejemplos prácticos que ilustran sus aplicaciones reales.
¿Qué son las dimensiones que cambian lentamente?
Las dimensiones de cambio lento se refieren a cómo cambian los atributos de los datos con el tiempo en un almacén de datos. A diferencia de los datos que cambian con frecuencia, las dimensiones de cambio lento evolucionan a un ritmo más lento. Esto puede incluir cambios en la información del cliente, los detalles del producto o cualquier atributo que no se actualice diariamente.
Comprender los diferentes tipos de SCD es fundamental para una gestión y generación de informes de datos eficaces. Existen tres tipos principales: Tipo 1, Tipo 2 y Tipo 3. Cada tipo tiene características y casos de uso específicos.
Tipo 1: Sobrescribir
Las dimensiones de cambio lento de tipo 1 son la forma más simple. En este enfoque, cuando se produce un cambio, los datos antiguos se reemplazan con datos nuevos. Esto significa que no se conservan los datos históricos y solo se dispone de la información más actualizada.
Ejemplo de tipo 1
Imagine que un cliente cambia su dirección de correo electrónico. En un SCD Tipo 1, simplemente se reemplaza la dirección anterior. Por ejemplo, si la dirección de correo electrónico de John Doe cambia de john.doe@example.com a john.new@example.com, solo se conserva la nueva dirección en el almacén de datos.
Este método es eficaz cuando no se necesitan datos históricos. Por ejemplo, mantener la información de contacto actual del cliente puede ser más crucial que rastrear direcciones de correo electrónico anteriores, especialmente si la información previa no es crucial para sus informes.
Tipo 2: Agregar nueva fila
Las dimensiones de tipo 2 de cambio lento permiten conservar los datos históricos. Cuando se produce un cambio, se añade una nueva fila a la tabla de dimensiones y la fila anterior se marca como inactiva. De esta forma, los datos antiguos y nuevos pueden coexistir, lo que facilita el análisis histórico.
Ejemplo de tipo 2
Siguiendo con el ejemplo del cliente, si John Doe cambia su correo electrónico, se crea una nueva fila en la tabla de dimensiones. La fila anterior se conserva, pero se marca como inactiva. Por ejemplo, la fila anterior de John sería john.doe@example.com, mientras que la nueva fila muestra el correo electrónico actualizado, john.new@example.com, junto con una marca de tiempo que indica cuándo se produjo el cambio.
Este enfoque es beneficioso para el seguimiento del comportamiento del cliente a lo largo del tiempo. Según un estudio, las empresas que rastrean los atributos del cliente pueden ver un aumento del 20 % en la retención de clientes mediante marketing dirigido basado en datos históricos.
Tipo 3: Agregar nuevo atributo
Las dimensiones de cambio lento de tipo 3 permiten conservar datos históricos añadiendo nuevos atributos al registro existente. En lugar de crear una nueva fila, este método añade una nueva columna para capturar el valor anterior del atributo.
Ejemplo de tipo 3
Si John Doe vuelve a cambiar su dirección de correo electrónico, la anterior se puede guardar en una nueva columna llamada "Correo electrónico anterior". La tabla de dimensiones contendrá tanto la dirección de correo electrónico actual como la anterior, ofreciendo una vista simplificada.
Este método es útil cuando solo se necesita un contexto histórico limitado. Por ejemplo, si una organización cambia con frecuencia los datos de contacto de sus clientes, pero solo necesita rastrear las dos direcciones más recientes, un enfoque de Tipo 3 sería suficiente.
Tipo 4: Tabla histórica
Las dimensiones de tipo 4 de cambio lento incorporan una tabla histórica independiente para almacenar los cambios. La tabla de dimensión principal solo contiene los datos actuales, mientras que la tabla histórica registra los cambios a lo largo del tiempo.
Ejemplo de tipo 4
En nuestro caso, la tabla principal de clientes incluye la dirección de correo electrónico actual. Mientras tanto, una tabla histórica independiente documentaría todas las direcciones de correo electrónico anteriores, junto con sus marcas de tiempo. Esta configuración facilita el acceso a los datos actuales y conserva un historial completo.
Este método es especialmente ventajoso para las empresas que necesitan mantener sus tablas de dimensiones concisas y, al mismo tiempo, disponer de datos históricos exhaustivos. Las investigaciones indican que las empresas que mantienen registros históricos pueden mejorar la toma de decisiones en un 30 % .
Tipo 6: Enfoque híbrido
El tipo 6 combina características de tipo 1 y tipo 2. Conserva datos históricos al tiempo que permite la sobrescritura de ciertos atributos.
Ejemplo de tipo 6
Si John Doe cambia su correo electrónico, el actual se actualizará en la tabla principal (Tipo 1), mientras que se añadirá una nueva fila a la tabla histórica para documentar el cambio (Tipo 2). Esto permite el análisis tanto actual como histórico sin pérdida de datos.
Este enfoque híbrido es invaluable para las organizaciones que requieren flexibilidad en la gestión de datos y, al mismo tiempo, mantener la precisión histórica. Según datos del sector, las empresas que utilizan este método pueden ahorrar hasta un 15 % de tiempo en la elaboración de informes gracias a una mayor claridad en el seguimiento de los datos.
Explorando el impacto de las dimensiones que cambian lentamente
Comprender los distintos tipos de dimensiones que cambian lentamente enriquece sus estrategias de gestión de datos y generación de informes. Cada tipo ofrece ventajas únicas y se adapta a diferentes situaciones.
Al considerar cuidadosamente las necesidades de datos de su organización, podrá seleccionar el tipo de SCD adecuado. Esta elección le ayudará a garantizar que su almacén de datos se mantenga preciso y útil a medida que su negocio evoluciona.
La incorporación de estas estrategias a sus prácticas de almacenamiento de datos no solo mejora sus capacidades de generación de informes, sino que también proporciona información valiosa sobre tendencias y cambios históricos, lo que impulsa mejores decisiones comerciales.
