Continuamos después de cierto tiempo hablando del diseño de un data warehouse. Esta vez hablaremos de uno de los conceptos más importantes: la tabla de hecho (fact table).
¿Qué es una tabla de hecho?
Una tabla de hecho es una representación de un proceso de negocio. A nivel de diseño es una tabla que permite guardar dos tipus de atributos diferenciados:
- Medidas del proceso / actividad / flujo de trabajo / evento que se pretende modelizar.
- Claves foráneas hacia registros en una tabla de dimensión (o en otras palabras, como ya sabemos, hacia una vista de negocio).
Hemos ya hablado de esos conceptos en artículos anteriores. Otra forma de pensar en una tabla de hecho es que es una colección de fotografías de un evento que nos permiten determinar la evolución del mismo.
Tipos de tablas de hecho
En el momento de hablar de los diferentes tipos de tabla de hechos que existen es preciso indicar que se va a usar la terminología original por ser mucho más precisa:
- Transaction Fact Tables: representan eventos que suceden en un determinado espacio-tiempo. Se caracterizan por permitir analizar los datos con el máximo detalle.
- Factless Fact Tables/Coverage Tables: Son tablas que no tienen medidas y tiene sentido dado que representan el hecho que el evento suceda. Frecuentemente se añaden contadores a dichas tablas para facilitar las consultas SQL.
- Periodic Snapshot Fact Tables: Son tablas de hecho usadas para recoger información de forma periódica a intervalos de tiempo regulares. Dependiendo de la situación medida o de la necesidad de negocio este tipo de tablas de hecho son una agregación de las anteriores o están diseñadas específicamente.
- Accumulating Snapshot Fact Table: representan el ciclo de vida completo de una actividad o proceso, que tiene un principio y final. Se caracterizan por presentar múltiples dimensiones que relacionadas con los eventos presentes en un proceso.
En un próximo post pondremos ejemplos de los diferentes tipos.