Con la vista puesta de entrar en detalle a hablar sobre el diseño de un data warehouse, vamos a definir conceptos básicos: tabla de hecho, dimensión y métrica.
Si bien en las estructuras relacionales existentes en nuestras bases de datos transaccionales tenemos que crear un diseño lógico siguiendo las formas normales, en el data warehouse no debe seguirse ese patrón de diseño. La idea principal es que la información sea presentada desnormalizada para optimizar la consultas. Para ello debemos identificar en el seno de nuestra organización, los procesos de negocio, las vistas para el proceso de negocio y medidas cuantificables asociadas a los mismos. De esta manera hablaremos de:
- Tabla de hecho: es la representación en el data warehouse de los procesos de negocio de la organización. Por ejemplo, una venta puede identificarse como un proceso de negocio de manera que es factible, si corresponde en nuestra organización, considerar la tabla de hecho ventas.
- Dimensión: es la representación en el data warehouse de una vista para un cierto proceso de negocio. Si regresamos al ejemplo de una venta, para la misma tenemos el cliente que ha comprado, la fecha en la que se ha realizado,… Estos conceptos pueden ser considerados como vistas para este proceso de negocio. Puede ser interesante recuperar todas las compras realizadas por un cliente. Ello nos hace entender por qué la identificamos como una dimensión.
- Métrica: son los indicadores de negocio de un proceso de negocio. Aquellos conceptos cuantificables que permiten medir nuestro proceso de negocio. Por ejemplo, en una venta tenemos el importe de la misma.
Dado que hemos hablado de que en el data warehouse (que en definitiva es una base de datos) las tablas están desnormalizadas es natural que para nuestro siguiente post continuemos hablando sobre este tema.