- Paso 1. Elegir un “proceso” de la organización para modelar.
- Paso 2. Decidir el gránulo (nivel de detalle) de representación del proceso.
- Paso 3. Identificar las dimensiones que caracterizan el proceso.
- Paso 4. Decidir la información a almacenar sobre el proceso.
Un modelo multidimensional es una herramienta muy útil para analizar grandes cantidades de datos, lo que resulta especialmente útil para empresas y organizaciones. En este artículo, vamos a explicar cómo crear un modelo multidimensional paso a paso, desde la extracción de datos hasta la creación del cubo.
Antes de poder crear un modelo multidimensional, es necesario realizar el proceso ETL, que consiste en extraer, transformar y cargar los datos en un data warehouse. Para ello, se utilizan herramientas como SSIS, que es una de las más populares, aunque existen otras como Talend o Pentaho.
Un ejemplo de ETL es el siguiente: supongamos que una empresa necesita analizar las ventas de sus productos durante los últimos años. Para ello, es necesario extraer los datos de varias fuentes, como el sistema de ventas, el de inventario y el de facturación, por ejemplo. Una vez extraídos, se deben transformar los datos para que se ajusten al modelo dimensional que se va a utilizar. Por último, se cargan los datos en el data warehouse.
Una vez que los datos están en el data warehouse, se procede a crear el modelo dimensional. Este modelo se basa en una serie de tablas que se relacionan entre sí y que permiten analizar los datos de manera eficiente.
El modelo dimensional se compone de dos tipos de tablas: las tablas de hechos y las tablas de dimensiones. Las tablas de hechos contienen los datos que se quieren analizar, como las ventas, el inventario o los ingresos. Las tablas de dimensiones, por otro lado, contienen información sobre las características de los productos, los clientes o los proveedores.
Una vez que se ha creado el modelo dimensional, se puede proceder a la creación del cubo. El cubo es una estructura que permite analizar los datos de manera multidimensional, es decir, se pueden analizar los datos en función de varias dimensiones al mismo tiempo.
Para crear el cubo, se utiliza un software de OLAP, como Microsoft Analysis Services. En este software, se especifican las medidas que se quieren analizar, como las ventas o los ingresos, y las dimensiones que se van a utilizar, como el tiempo, los productos o los clientes.
En resumen, el proceso para crear un modelo multidimensional implica la extracción, transformación y carga de los datos en un data warehouse, la creación del modelo dimensional y la creación del cubo. Este proceso requiere de herramientas como SSIS o Microsoft Analysis Services, y es fundamental para analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Los procesos ETL (Extract, Transform, Load) son esenciales en la creación de un modelo multidimensional ya que permiten la extracción, transformación y carga de datos desde diferentes fuentes hacia un único repositorio de datos. Esto es importante porque permite realizar análisis complejos y obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales. Además, los procesos ETL aseguran la calidad de los datos al eliminar duplicados, corregir errores y garantizar la integridad de la información.
Data Mining y OLAP son dos técnicas diferentes utilizadas en el análisis de datos.
Data Mining se refiere al proceso de explorar grandes bases de datos para descubrir patrones ocultos y relaciones entre los datos. Es una técnica que busca descubrir información valiosa que no es evidente a simple vista.
Por otro lado, OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) es una técnica de análisis de datos que se utiliza para analizar datos multidimensionales. Permite a los usuarios realizar consultas y análisis complejos de grandes conjuntos de datos en tiempo real.
En resumen, mientras que Data Mining se enfoca en descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos, OLAP se enfoca en analizar datos multidimensionales para obtener información útil y tomar decisiones informadas.
Un motor OLTP (On-Line Transaction Processing) es un software de gestión de bases de datos que se utiliza para procesar transacciones en tiempo real en sistemas de información empresariales. Es decir, un motor OLTP se encarga de gestionar la entrada y salida de datos de una base de datos en un sistema en línea en el que se realizan muchas transacciones de forma constante.