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Base de datos multidimensionales (Elementos (Dimensiones: una dimensión es…
Base de datos multidimensionales
Elementos
Dimensiones
: una dimensión es un descriptor clave, un índice, mediante el cual puede acceder a los hechos según el valor (o valores) que desee. Por ejemplo, puede organizar sus datos de ventas de acuerdo con estas dimensiones: tiempo, cliente y producto.
Número de dimensiones
teóricamente, puede tener tantas dimensiones como sea necesario. Sin embargo, hay una pregunta más importante: incluso si un producto permite un cierto número de dimensiones (15, por ejemplo), ¿tiene sentido crear un modelo de ese tamaño?
Hecho
: un hecho es una instancia de una ocurrencia o evento particular y las propiedades del evento, todas almacenadas en una base de datos.
Jerarquía
Los niveles en una jerarquía permiten realizar la funcionalidad de desglose. Al tener múltiples niveles dentro de una jerarquía se puede obtener rápidamente respuestas a las preguntas.
Cada
Modelo Dimensional
está compuesto por una tabla llamada
de hechos
y por un conjunto de pequeñas tablas llamadas
dimensiones
.
Cada dimensión contiene una llave primaria que se “conecta” a la tabla de hechos manteniendo una relación de uno a muchos.
El procesamiento analítico en línea (
OLAP
) es un entorno informático multidimensional, multiusuario y cliente-servidor para usuarios que necesitan analizar datos empresariales. Las aplicaciones típicas de fabricación de OLAP incluyen la planificación de la producción y el análisis de defectos
El departamento de marketing utilizan OLAP para el análisis de investigación de mercado, previsión de ventas, análisis de promociones, análisis de clientes y segmentación de mercado / clientes.
El departamento de ventas usan OLAP para el análisis y previsión de ventas. .
El departamento de finanzas utiliza OLAP para aplicaciones tales como presupuestos, costos basados en actividades (asignaciones), análisis de desempeño financiero y modelos financieros.
Ventajas
La principal ventaja de las bases de datos multidimensionales es la rapidez con la que se puede acceder a información agregada.
Un
Data Warehouse
es una colección de datos orientados a temas, integrados, no-volátiles y variante en el tiempo, organizados para soportar necesidades empresariales
El componente final del data warehouse es el de la
meta data
. De muchas maneras la meta data se sitúa en una dimensión diferente al de otros datos del data warehouse, debido a que su contenido no es tomado directamente desde el ambiente operacional.
Una guía de los algoritmos usados para la esquematización entre el detalle de datos actual, con los datos ligeramente resumidos y éstos, con los datos completamente resumidos, etc.
Una guía para la trazabilidad de los datos, de cómo se transforma, del ambiente operacional al de data warehouse.
Un directorio para ayudar al analista a ubicar los contenidos del data warehouse.
Un
Data Mart
es una aplicación de Data Warehouse, construida rápidamente para soportar una línea de negocio simple. Los Data Marts, tienen las mismas características de integración, de memoria histórica, orientación temática y no volatilidad que el Data Warehouse.
Ejemplo gráfico