Modelado dimensional: identificación de dimensiones y métricas

El **modelado dimensional** es una técnica de diseño de bases de datos utilizada principalmente en Data Warehousing para organizar y optimizar datos para análisis y consultas. Consiste en identificar las **dimensiones** y las **métricas (hechos)** clave, que permiten representar el negocio desde múltiples perspectivas. ## **Pasos para identificar dimensiones y métricas:** ### **1. Definir el objetivo del análisis:** * Identifica qué preguntas de negocio necesitas responder. * Ejemplo: "¿Cuáles son las ventas mensuales por región y producto?" ### **2. Identificar las métricas o hechos (Facts):** * **Definición:** Son los valores numéricos o medibles que representan eventos o transacciones del negocio. * **Ejemplos comunes:** * Ventas totales * Cantidad de productos vendidos * Costos operativos * Tiempo empleado en un proceso * Beneficios **Preguntas clave para identificar métricas:** * ¿Qué indicadores se quieren analizar o medir? * ¿Qué datos numéricos se calculan o resumen? ### **3. Identificar las dimensiones (Dimensions):** * **Definición:** Son las categorías descriptivas que contextualizan los hechos. Proporcionan las perspectivas desde las que se analizan las métricas. * **Ejemplos comunes:** * Fecha * Producto * Cliente * Región o Ubicación * Canal de venta **Preguntas clave para identificar dimensiones:** * ¿Qué contexto o perspectiva es relevante para analizar las métricas? * ¿Cómo se clasifica o agrupa la información? * ¿Qué información complementaria se necesita para entender los hechos? ### **4. Determinar la granularidad:** * **Granularidad:** Nivel de detalle al que los datos serán almacenados en la tabla de hechos. * **Ejemplos:** * Nivel de transacción individual (más granular) * Nivel agregado diario, mensual, o anual (menos granular) * Es fundamental definirlo al inicio, ya que afecta el diseño del modelo. ### **5. Diseñar las relaciones entre hechos y dimensiones:** * Establece relaciones entre las métricas y sus dimensiones a través de llaves foráneas. * Define cómo las dimensiones proporcionan el contexto para analizar los hechos. ## **Ejemplo práctico: Ventas en un supermercado** ### **Objetivo del análisis:** * Analizar las ventas por producto, cliente y región a lo largo del tiempo. ### **Identificación de métricas:** * Total de ventas (`importe_venta`) * Cantidad de productos vendidos (`cantidad_vendida`) * Descuentos aplicados (`descuento`) ### **Identificación de dimensiones:** * **Dim\_Fecha:** Día, mes, trimestre, año. * **Dim\_Producto:** Código, categoría, marca, precio. * **Dim\_Cliente:** ID del cliente, nombre, edad, género. * **Dim\_Ubicación:** País, ciudad, tienda. * **Dim\_Canal de Venta:** Tienda física, en línea. ### **Granularidad:** * **Nivel:** Una fila por cada transacción en cada tienda. ## **Modelo dimensional: Esquema Estrella** ### Tabla de hechos: `Fact_Ventas` FechaIDProductoIDClienteIDUbicacionIDCanalIDCantidad\_VendidaImporte\_VentaDescuento ### Tablas de dimensiones: 1. **Dim\_Fecha**FechaIDDíaMesAñoTrimestre 2. **Dim\_Producto**ProductoIDNombreCategoríaMarcaPrecio 3. **Dim\_Cliente**ClienteIDNombreEdadGénero 4. **Dim\_Ubicación**UbicacionIDPaísCiudadTienda 5. **Dim\_Canal**CanalIDCanal ## **Herramientas útiles para identificar dimensiones y métricas:** * **Entrevistas a usuarios clave:** Identifica las necesidades de análisis de los equipos de negocio. * **Revisión de reportes actuales:** Observa qué datos ya están siendo utilizados. * **Documentación de procesos:** Comprende los eventos clave que generan datos en la empresa. Este proceso asegura que el diseño del Data Warehouse esté alineado con las necesidades reales del negocio y optimizado para el análisis de datos.