Cómo construir un datawarehouse

Submitted by Crono on 2 April, 2010 - 01:16

Con este artículo inauguro la sección de "Business Intelligence fácil" en el portal de Dataprix. Bueno... de hecho dedicaré este espacio que nos ofrece Dataprix para publicar aquí también los mejores artículos de mi web sobre Business Intelligence. 

Probablemente, de todo lo que se ha escrito en BI fácil, el conjunto de entradas más vistas y más referenciadas son las correspondientes a la serie sobre “cómo construir un datawarehouse”.

Se trata de un conjunto de artículos donde se enumeran los errores más comunes según Kimball, y donde se trata de analizar por qué son errores, y qué alternativas tenemos para evitarlos.

Sin más preámbulos, os dejo aquí los enlaces a esta serie sobre cómo construir un datawarehouse…

 

Introducción: Cómo no construir un datawarehouse

Artículo 1: Datawarehouse

Artículo 2:Dimensiones

Artículo 3:Jerarquías

Artículo 4:Dimensiones lentamente cambiantes

Artículo 5: Claves subrogadas

Artículo 6:Tablas de hecho

Artículo 7: DWH organizado por temas

Artículo 8:Tablas agregadas

Artículo 9: Máximo nivel de detalle

Artículo 10: Rendimiento

Artículo 11:Unificar los hechos

Artículo 12: Unificar las dimensiones

Todos estos artículos fueron publicados inicialmente en "Cómo construir un datawarehouse" (de BI FACIL)

 

 

Contenido relacionado

  • Cómo no construir un datawarehouse

    Cómo no construir un datawarehouseEsta serie de artículos se publicó inicialmente en el portal de Business Intelligence de @bifacil. Dado la buena acogida de esta serie sobre cómo construir un datawarehouse, he decidido publicarlo también en mi blog de DATAPRIX. Espero que os guste.

    El origen de esta serie es un artículo muy interesante de Ralph Kimball (¿Algún despistado que no lo conoce?) donde detalla los 12 errores más comunes en la construcción de un datawarehouse.

    Los doce errores más comunes en la construcción de un datawarehouse son...

     

  • Unificar las dimensiones

     

    Unificar las dimensionesEn la anterior entrada de esta serie sobre cómo construir un datawarehouse se describía la importancia de unificar los hechos. Ahora hablaremos de unificar las dimensiones. No es más importante una cosa que la otra. Las dos son imprescindibles.
    Sabemos que es normal que dentro de una compañía convivan muchas aplicaciones informáticas, cada una de ellas con sus propios maestros. Una función importante del DWH es la unificación de estas aplicaciones en unos maestros únicos...
     
     
  • Tablas de hecho

    Tablas de hechoDenominamos “hechos” a los indicadores de negocio. Por ejemplo, son “hechos” las ventas, los pedidos, los envíos, las reclamaciones, las compras, etc. Es decir, son todas aquellas medidas numéricas que incluiremos en nuestro sistema Business Intelligence.
    Técnicamente, una tabla de hecho es la tabla central de un modelo en estrella. En el siguiente diagrama, la tabla de ventas es la tabla de hechos...

     

     

     

  • Dimensiones lentamente cambiantes

    Dimensiones lentamente cambiantesEn los anteriores comentarios de esta serie sobre cómo construir un datawarehouse, explicaba las características de las dimensiones y las jerarquías. Sin embargo, estaba omitiendo un aspecto principal de estas tablas.
    La información de las dimensiones no es estática, ya que puede modificarse en el operacional por diferentes motivos. Por ejemplo, puede corregirse la fecha de nacimiento de un cliente, o éste puede cambiar de ciudad, o una delegación puede asignarse a un delegado diferente, etc. ¿Cómo debe gestionarse esta información?
    En primer lugar, debe tenerse en cuenta que el tratamiento que se realizará dependerá de cada dimensión y de las necesidades del negocio...

     

  • Datawarehouse

    DatawarehouseEl datawarehouse (DWH) es una pieza básica, fundamental e indispensable de todo sistema Business Intelligence. Tal vez alguien no comparta la anterior afirmación, y crea que se puede construir un cuadro de mando, o un sistema de reporting, a partir de un datamart o unos cubitos. Perdónales, porque no saben lo que dicen... :-)
    La pieza fundamental de un sistema Business Intelligence es el DWH porque todos los listados y análisis que se hagan se harán a partir de esta única base de datos. En el DWH la información está limpia, unificada y verificada, y gracias a esto todo lo que hagamos después cuadrará. 

 

 

 

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