Tabla de hechos (fact)

Buenos dias. Como estan? No se puede en la fact\_table de ventas poner directamente el nombre del vendedor en vez del id\_vendedor (de la tabla de dimensiones) asi cuando leamos desde analitica nos ahorramos joins inncesarios? Es decir.. aplicable a cualquier armado de fact\_table: Se puede en la fact\_table usar datos ya listos para consumir que estarian en una dim\_table? El objetivo es minimizar el join de las tablas cuando se consulte mas adelante.. Y obviamente dejar en una columna de la fact el id que relacione a la tabla dimensional por si precisamos mas datos que no estemos guardando directamente en la fac. EJ fact\_table: * id\_venta = 1 * Factura = 123 * Vendedor = Jaime * Producto = Jean * id\_producto = 1 * id\_camisa = 2 Teniendo la tabla fact asi, mas adelante si necesitamos datos minimos como el nombre de producto y el nombre de vendedor, no tendriamos que hacer un join a la tabla dim\_vendedor ni a dim\_producto. En caso que se necesite el campo ROL de dim\_vendedor, podriamos traerlo con el id que dejamos en la fac para no perder la relacion.

Una **tabla de hechos** (o *fact table*) es un componente esencial en el diseño de un Data Warehouse. Contiene **datos cuantitativos o métricas medibles** que representan los eventos o transacciones del negocio. Estas métricas están asociadas con las dimensiones para proporcionar un contexto que facilite el análisis y la toma de decisiones. ### **Características principales de una tabla de hechos:** 1. **Métricas y medidas:** * Almacena valores numéricos como ventas, ingresos, cantidad de unidades vendidas, costos, etc. * Estas métricas son las que se analizan y calculan. 2. **Llaves foráneas (FK):** * Incluye llaves foráneas que referencian las tablas de dimensiones. * Estas llaves permiten que los hechos se relacionen con sus dimensiones correspondientes (tiempo, producto, ubicación, cliente, etc.). 3. **Granularidad:** * Define el nivel de detalle de la tabla (por ejemplo, por día, por producto, por transacción). * Especificar la granularidad es clave para el diseño adecuado del Data Warehouse. 4. **Tamaño:** * Generalmente es la tabla más grande en un esquema dimensional debido al alto volumen de datos transaccionales. ### **Tipos de tablas de hechos:** 1. **Tablas de hechos transaccionales:** * Capturan datos sobre eventos o transacciones individuales (por ejemplo, una venta, una llamada). * Ejemplo: Cantidad de productos vendidos en cada transacción. 2. **Tablas de hechos acumulativas:** * Contienen datos acumulados o consolidados a lo largo del tiempo (por ejemplo, saldo mensual de una cuenta bancaria). * Ejemplo: Total acumulado de ventas por cliente. 3. **Tablas de hechos instantáneas:** * Capturan el estado de un proceso en un momento específico (por ejemplo, inventario diario). * Ejemplo: Niveles de inventario al final de cada mes. ### **Ejemplo de una tabla de hechos:** #### Contexto: * Queremos analizar las ventas por cliente, producto, y fecha. #### Tabla de hechos: `Fact_Ventas` FactIDFechaIDProductoIDClienteIDTiendaIDCantidadImporte\_Venta12024011013001501250.0022024011023002502130.00320240210330035015150.00 #### Tablas de dimensiones relacionadas: 1. **Dim\_Fecha:** Información detallada sobre fechas (día, mes, año, etc.). 2. **Dim\_Producto:** Detalles sobre productos (categoría, nombre, precio, etc.). 3. **Dim\_Cliente:** Información del cliente (nombre, región, etc.). 4. **Dim\_Tienda:** Detalles de la tienda (ubicación, nombre, etc.). ### **Componentes clave:** * **Llaves foráneas:** Conectan la tabla de hechos con las tablas de dimensiones. * **Columnas métricas:** Datos numéricos que representan hechos del negocio, como cantidades o ingresos. ### **Diferencias clave entre hechos y dimensiones:** **AspectoTabla de hechosTabla de dimensiones**ContenidoMétricas cuantitativasAtributos descriptivosNaturalezaTransaccionalContextualTamañoGrande (volumen de transacciones)Relativamente pequeñaRelaciónLlaves foráneasLlaves primarias ### **Importancia de las tablas de hechos:** * Permiten realizar análisis detallados de métricas y tendencias. * Sirven como el centro de un modelo dimensional, conectándose con múltiples dimensiones para proporcionar un contexto analítico completo.

Duda, El atributo valor no debe pertenecer a la dimension de Producto? O en que momento se "calcula" el total de esa venta? Saludos.

Todo bien y bonito, con tal no le metan dimension de fecha.