Dimensional modeling (original) (raw)
Dimensional modeling (DM) is part of the Business Dimensional Lifecycle methodology developed by Ralph Kimball which includes a set of methods, techniques and concepts for use in data warehouse design. The approach focuses on identifying the key business processes within a business and modelling and implementing these first before adding additional business processes, as a bottom-up approach. An alternative approach from Inmon advocates a top down design of the model of all the enterprise data using tools such as entity-relationship modeling (ER).
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| dbo:abstract | Modelado dimensional (DM en inglés) nombra a un conjunto de técnicas y conceptos utilizados en el diseño de almacenes de datos. Se considera que es diferente del Modelo entidad-relación. El modelado de dimensiones no implica necesariamente una base de datos relacional, el mismo enfoque de modelado, a nivel lógico, se puede utilizar para cualquier forma física, tal como archivos de base de datos multidimensional o planas. Según el consultor de almacenamiento de datos , el modelado dimensional es una técnica de diseño de bases de datos destinadas a apoyar a las consultas de los usuarios finales en un almacén de datos. Se orienta en torno a la comprensibilidad y rendimiento. Según él, aunque el modelo entidad relacional orientado a transacciones es muy útil para la captura de transacción, se debe evitar en la entrega al usuario final. El modelado dimensional siempre utiliza los conceptos de hechos (medidas) y dimensiones (contexto). Los hechos son normalmente (pero no siempre) los valores numéricos que se pueden agregar, y las dimensiones son grupos de jerarquías y descriptores que definen los hechos. Por ejemplo, la cantidad de ventas es un hecho; marca de tiempo, producto, NoRegistro, NoTienda, etc., son elementos de dimensiones. Los modelos dimensionales son construidos por el área de proceso de negocio, por ejemplo, las ventas en tiendas, inventarios, reclamaciones, etc. Debido a que las diferentes áreas de proceso de negocio comparten algunas pero no todas las dimensiones, la eficiencia en el diseño, la operación y la coherencia, se logra usando tablas de dimensión, es decir, utilizando una copia de la dimensión compartida. El término "tablas de dimensión" se originó por . (es) Dimensional modeling (DM) is part of the Business Dimensional Lifecycle methodology developed by Ralph Kimball which includes a set of methods, techniques and concepts for use in data warehouse design. The approach focuses on identifying the key business processes within a business and modelling and implementing these first before adding additional business processes, as a bottom-up approach. An alternative approach from Inmon advocates a top down design of the model of all the enterprise data using tools such as entity-relationship modeling (ER). (en) Modelagem dimensional é uma técnica de projeto lógico normalmente usada para data warehouses que contrasta com a modelagem entidade-relacionamento. Segundo o prof. Kimball, a modelagem dimensional é a única técnica viável para bancos de dados que devem responder consultas em um data warehouse. Ainda segundo ele, a modelagem entidade-relacionamento é muito útil para registro de transações e para fase de administração da construção de um data warehouse, mas deve ser evitada na entrega do sistema para o usuário final. A modelagem multidimensional foi definida sobre dois pilares: * Dimensões Conformados * Fatos com granularidade única. Dimensões conformados diz respeito a entidade que servem de perspectivas de análise em qualquer assunto da organização. Uma dimensão conformada possui atributos conflitantes com um ou mais data-marts do data warehouse. Por grão de fato entende-se a unidade de medida de um indicador de desempenho. Assim, quando fala-se de unidades vendidas, pode-se estar falando em unidades vendidas de uma loja em um mês ou de um dado produto no semestre. Obviamente, esse valores não são operáveis entre si. A modelagem multidimensional visa construir um data warehouse com dimensões conformados e fatos afins com grãos os mais próximos possíveis. Esse tipo de modelagem tem dois modelos MODELO ESTRELA (STAR SCHEMA) e MODELO FLOCO DE NEVE (SNOW FLAKE). * Modelo Estrela: Mais simples de entender, nesse modelo todas as dimensões relacionam-se diretamente com a fato. * Modelo Floco de Neve: Visa normalizar o banco, esse modelo fica mais complicado do analista entender, nele temos dimensões auxiliares. (pt) |
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