MODELO MULTIDIMENSIONAL

Modelamiento Dimensional es una técnica para modelar bases de datos simples y entendibles al usuario
final. La idea fundamental es que el usuario visualice fácilmente la relación que existe entre las distintas
componentes del modelo.
Consideremos un punto en el espacio. El espacio se define a través de sus ejes coordenados (por
ejemplo X, Y, Z). Un punto cualquiera de este espacio quedará determinado por la intersección de tres
valores particulares de sus ejes.
En el modelo multidimensional cada eje corresponde a una dimensión particular . Entonces la
dimensionalidad de nuestra base estará dada por la cantidad de ejes (o dimensiones) que le asociemos.
Cuando una base puede ser visualizada como un cubo de tres o más dimensiones, es más fácil para el
usuario organizar la información e imaginarse en ella cortando y rebanando el cubo a través de cada
una de sus dimensiones, para buscar la información deseada.

Características del Modelo Multidimensional

En general, la estructura básica de un DW para el Modelo Multidimensional está definida por dos
elementos: esquemas y tablas.

Tablas DW: como cualquier base de datos relacional, un DW se compone de tablas. Hay dos tipos
básicos de tablas en el Modelo Multidimensional:

Tablas Fact : contienen los valores de las medidas de negocios, por ejemplo: ventas promedio en dólares, n úmero de unidades vendidas, etc.

Tablas Lock_up: contienen el detalle de los valores que se encuentran asociados a la tabla Fact.

Esquemas DW: la colección de tablas en el DW se conoce como Esquema. Los esquemas caen dentro
de dos categorías básicas: esquemas estrellas y esquemas snowflake.

Pasos básicos del Modelamiento Multidimensional

1. Decidir cuáles serán los procesos de negocios a modelar, basándose en el conocimiento de éstos y
de los datos disponibles. Ejemplo: Gastos realizados por cada mercado para cada ítem a nivel
mensual. Productos vendidos por cada mercado según el precio en cada mes.

2. Decidir el Grano de la tabla Fact de cada proceso de negocio.
Ejemplo : Producto x mercado x tiempo. En este punto se debe tener especial cuidado con la
magnitud de la base de datos, con la información que se tiene y con las preguntas que se quiere
responder. El grano decidirá las dimensiones del DDW. Cada dimensión debe tener el grano m ás
pequeño que se pueda puesto que las preguntas que se realicen necesitan cortar la base en
caminos precisos (aunque las preguntas no lo pidan expl ícitamente).

3. Decidir las dimensiones a través del grano. Las dimensiones presentes en la mayoría de los DDW
son: tiempo, mercado, producto, cliente. Un grano bien elegido determina la dimensionalidad
primaria de la tabla fact. Es posible usualmente agregar dimensiones adicionales al grano básico
de la tabla fact, donde estas dimensiones adicionales toman un solo valor para cada combinación
de las dimensiones primarias. Si se reconoce que una dimensión adicional deseada viola el grano
por causar registros adicionales a los generados, entonces el grano debe ser revisado para
acomodar esta dimensión adicional.

4. Elegir las mediciones del negocio para la tabla fact. Se deben establecer los ítemes que quedarán
determinados por la clave compuesta de la tabla fact.