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Entender los misterios de las dimensiones y los hechos: ¿Sabe cómo afectan las decisiones comerciales?
En el cambiante entorno empresarial actual, las empresas difícilmente pueden ignorar la importancia de los datos. Con el rápido crecimiento del volumen de datos, resulta crucial que las empresas realicen análisis de datos de manera eficaz. Para optimizar el uso de datos, las empresas han comenzado a adoptar el modelado dimensional, que no solo es una parte del diseño del almacén de datos, sino también una herramienta eficaz para mejorar la toma de decisiones comerciales.
El modelado dimensional se centra en identificar procesos de negocio clave, modelar e implementar estos procesos primero y luego agregar otros procesos de negocio.El modelado dimensional fue propuesto por Ralph Kimball e incluye principalmente dos conceptos importantes: métrica y dimensión. Los hechos son datos numéricos, como el monto de ventas, mientras que las dimensiones son el contexto que describe los hechos, como la marca de tiempo, la categoría del producto, etc. A través de esta estructura, los datos pueden reflejar de forma más intuitiva diversos aspectos de las operaciones comerciales, lo que permite a los analistas descubrir información más fácilmente en los datos.
Métodos de diseño para modelado dimensional
Al diseñar un modelo dimensional, generalmente se basa en una estructura de estrella o de copo de nieve, con la tabla de hechos en el centro y las dimensiones rodeándola. El proceso de diseño se puede dividir en los siguientes cuatro pasos:
- Seleccionar proceso de negocio
- Declarar normas de medición
- Identificar dimensiones
- Identificar los hechos
En primer lugar, una organización debe identificar los procesos de negocio específicos que requieren análisis. A continuación, se deben identificar los criterios de medición del modelo. Esto es fundamental porque determina el enfoque del modelo, que suele definirse como "un solo artículo en la factura de un cliente en una tienda minorista". Luego, la empresa debe identificar las distintas dimensiones que formarán la base de la tabla de hechos, como la fecha, la tienda, el inventario, etc. Por último, se deben seleccionar los hechos para determinar qué datos completarán cada fila de la tabla de hechos.
Normalización de la dimensionalidad y beneficios del modeloEl modelo dimensional es más fácil de entender y más intuitivo que el modelo formalizado, lo que facilita a los usuarios comerciales acceder a los datos.
Además, al diseñar un modelo dimensional, también debe considerarse el proceso de normalización de la dimensión. El propósito de la normalización es eliminar atributos redundantes y lograr una estructura de datos más clara. Sin embargo, en muchos casos, los desarrolladores descubren que no normalizar las dimensiones puede generar un mejor rendimiento, porque la estructura de datos se vuelve más compleja después de la normalización, lo que puede generar una disminución del rendimiento de la consulta.
La conveniencia del modelo dimensional radica en su capacidad para manejar eficazmente consultas complejas y su escalabilidad cuando las necesidades cambian.
Los beneficios del modelado dimensional no se limitan a la comprensibilidad, sino que también incluyen ventajas en el rendimiento de las consultas. Dado que los modelos dimensionales suelen estar desduplicados, la optimización de las consultas es relativamente simple y predecible. Esto significa que cuando se utilizan, los analistas de datos pueden obtener de manera más eficiente la información que necesitan para respaldar el proceso de toma de decisiones de la empresa.
Combinación de modelado dimensional y big data
Con el auge de la tecnología de big data, los principios del modelado dimensional también se pueden aplicar en marcos como Hadoop. Sin embargo, debido a la naturaleza inmutable del sistema de archivos Hadoop, solo podemos agregar registros a la tabla de dimensiones, por lo que debemos ajustar nuestro enfoque de modelado.
En Hadoop, actualizar las tablas de dimensiones se vuelve más difícil y requiere configurar servicios en segundo plano o crear vistas para obtener los registros más recientes.
Además de la adaptabilidad, para mejorar el rendimiento también debemos considerar cómo unir datos de manera eficiente. La naturaleza distribuida de Hadoop hace que el costo de asociación de tablas de gran escala sea alto, por lo que debemos prestar atención a estos factores que pueden afectar el rendimiento durante el diseño.
En última instancia, ¿puede el modelado dimensional realmente liberar todo el potencial de los datos para impulsar la eficiencia y la calidad de las decisiones comerciales? No se trata sólo de la implementación de tecnología, sino también de cómo comprender y utilizar el valor contenido en los datos.
¿Está listo para explorar más a fondo el potencial del modelado dimensional y pensar en cómo puede afectar sus decisiones comerciales?