Comprensión de los modelos dimensionales para data marts: metodologías y tipos de modelos explicados

Los data marts desempeñan un papel crucial para que las empresas puedan analizar áreas de negocio específicas, proporcionando estructuras de datos específicas y fáciles de usar. Un data mart eficaz se basa en un modelo dimensional bien diseñado. Este artículo explica cómo diseñar un modelo dimensional para un data mart, la metodología utilizada para analizar los requisitos del negocio y por qué se prefieren las estructuras dimensionales. También compara los tres tipos principales de modelos dimensionales: estrella, copo de nieve y constelación.

¿Qué es un modelo dimensional y para qué se utiliza?

Un modelo de datos dimensionales estructura los datos en hechos y dimensiones para permitir consultas rápidas e intuitivas. Los hechos representan eventos o transacciones medibles, como ventas o pedidos. Las dimensiones proporcionan contexto descriptivo, como información sobre tiempo, producto o cliente.

Se eligió esta estructura porque se adapta perfectamente a la forma en que los usuarios empresariales gestionan sus datos. En lugar de complejas tablas normalizadas, los modelos dimensionales simplifican las consultas y mejoran el rendimiento. Además, permiten dividir y analizar datos en múltiples dimensiones, lo que los hace ideales para la generación de informes y el análisis.

Análisis de los requisitos de negocio para la construcción del modelo

La creación de un modelo dimensional comienza con la comprensión de los requisitos del negocio. Esto implica varios pasos importantes:

• Identificar el proceso de negocio

Determinar qué proceso debe soportar el almacén de datos, por ejemplo, ventas, almacenamiento o servicio al cliente.

• Definir el tamaño del grano

Defina el nivel de detalle de la tabla de hechos. Por ejemplo, una tabla de hechos de ventas podría registrar cada transacción o resúmenes diarios de ventas.

• cifras clave de negocio récord

Enumere los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las métricas que la empresa desea analizar, como los ingresos, el volumen de ventas o el margen de beneficio.

• Identificación de dimensiones

Identifique los atributos descriptivos necesarios para analizar los hechos, como la categoría del producto, la ubicación de la tienda o el período de tiempo.

• Participación de las partes interesadas

Trabaje con usuarios comerciales, analistas y TI para validar los requisitos y garantizar que el modelo admita consultas del mundo real.

Esta metodología garantiza que el modelo dimensional refleje los requisitos reales del negocio y respalde eficazmente la toma de decisiones.

Componentes principales de un modelo dimensional

Un modelo dimensional consta de dos tipos principales de tablas:

• Tablas de hechos

Contienen mediciones numéricas y claves foráneas para tablas de dimensiones. Registran los eventos o transacciones.

• Tablas de dimensiones

Contienen atributos descriptivos que contextualizan los hechos. Suelen estar desnormalizados para agilizar las consultas.

Un almacén de datos de ventas podría, por ejemplo, contener una tabla de hechos con ventas y cantidades, vinculadas a dimensiones como producto, cliente, sucursal y tiempo.

Tipos de modelos dimensionales

Hay tres tipos de modelos dimensionales comunes, cada uno caracterizado por diferentes estructuras y casos de uso.

Esquema de estrellas

El esquema en estrella es el modelo dimensional más simple y común. Consiste en una tabla de hechos central vinculada directamente a varias tablas dimensionales. Cada dimensión está desnormalizada, lo que significa que todos los atributos se almacenan en una sola tabla.

Ventajas:

• Diseño simple e intuitivo

• Rendimiento de consultas rápido gracias a menos uniones

• Fácil de entender para usuarios comerciales.

  
  

Ejemplo:

Una tabla de hechos de ventas vinculada a tablas de dimensiones de producto, cliente, sucursal y tiempo.

Esquema de copo de nieve

El esquema Snowflake normaliza las tablas de dimensiones dividiéndolas en subdimensiones relacionadas. Por ejemplo, una dimensión de producto podría dividirse en categoría de producto, subcategoría de producto y producto.

Ventajas:

• Ahorra espacio de almacenamiento al reducir la redundancia

• Admite jerarquías más detalladas en las dimensiones

  
  

Desventajas:

• Consultas más complejas debido a uniones adicionales

• Rendimiento ligeramente más lento en comparación con la configuración en estrella.

  
  

Esquema de constelación (esquema de galaxia)

El esquema Constelación combina varias tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones. Admite procesos de negocio complejos que requieren el análisis de hechos diversos pero interconectados.

Ventajas:

• Admite múltiples procesos de negocio en un solo modelo

• Las dimensiones se pueden reutilizar en múltiples tablas de hechos.

  
  

Ejemplo:

Un almacén de datos con tablas de hechos de ventas e inventario que comparten las dimensiones de producto y tiempo.

¿Por qué elegir una estructura dimensional?

Los modelos dimensionales se prefieren para los almacenes de datos porque:

• Alinearse con la lógica empresarial

Organizan los datos para que coincidan con la forma en que los usuarios analizan la información.

• Velocidad de consulta mejorada

Las dimensiones desnormalizadas y las tablas de hechos claras reducen la complejidad de las consultas.

• Soporte para análisis flexibles

Los usuarios pueden filtrar, agrupar y analizar datos en detalle fácilmente.

• Simplificar el mantenimiento

La clara separación de hechos y dimensiones facilita actualizaciones y ampliaciones.

Ejemplo práctico de construcción de un modelo tridimensional

Imagine que una empresa minorista quiere un almacén de datos para analizar el rendimiento de las ventas.

1. Proceso de negocio: Ventas minoristas

2. Grano: Cada venta

3. Cifras clave: ingresos, cantidad vendida, descuento concedido

4. Dimensiones: Producto, negocio, cliente, tiempo

   
   

La tabla de hechos almacena las cifras de ventas y las claves externas de cada dimensión. La dimensión de producto puede contener atributos como el nombre del producto, la categoría y la marca. La dimensión de tiempo incluye fecha, mes, trimestre y año.

Si la empresa también desea analizar los niveles de inventario, se puede utilizar un esquema de constelación para agregar una tabla de hechos de inventario que comparta las dimensiones de producto y tiempo.

Pasos para implementar el modelo

• Perfilado de datos: comprensión de la calidad y la estructura de los datos de origen

• Diseño ETL: extracción, transformación y carga de datos en tablas de hechos y dimensiones.

• Validación: Pruebe las consultas con los usuarios comerciales para garantizar que el modelo cumpla con los requisitos.

• Documentación: Mantener metadatos claros y un diccionario de datos claro para los usuarios.

  
  

Resumen

El desarrollo de un modelo dimensional para un data mart comienza con una comprensión clara de los requisitos del negocio y culmina en una estructura que permite un análisis rápido y flexible. El esquema en estrella ofrece simplicidad y velocidad, el esquema de copo de nieve proporciona detalles normalizados y el esquema de constelación admite múltiples procesos interrelacionados. La elección del modelo adecuado depende de la complejidad de los requisitos del negocio y de los patrones de consulta.

La creación de un modelo dimensional es un proceso colaborativo que requiere la cooperación de los usuarios de negocio y los equipos de TI. Si se logra con éxito, permite a las empresas tomar decisiones fiables y basadas en datos.