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ElRincondelBI

DescubriendoelBusinessIntelligence

15.2.KimballvsInmon.AmpliacindeconceptosdelModeladoDimensional.

PostedbyRobertoEspinosaen19abril2010

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ComohemosvistoenlaentradaanteriordelBlog,estamosutilizandolametodologadesarrolladaporKimball(ysuenfoquedimensional),paralaconstruccindenuestroDW.AunqueexistenotrasmetodologiasoenfoquesparalaconstruccindeunDataWarehouse,lasmasimportantessonlapropiadeRalphKimballyladefinidaporWillInmon(ysuenfoqueEnterpriseWarehouseoCIF).EsahdondellegamosalquepareceeternodilemaentreKimballeInmon.

Paraentenderlasdiferenciasentreambosenfoques,esnecesarioenprimerlugartenerclaroalgunconcepto,comoesladiferenciaentreDataWarehouseyDataMart(JosepCurtonosloexplicamuybienensublog).

DefinicindeDataWarehouse:UnDataWarehouseproporcionaunavisinglobal,comneintegradadelosdatosdelaorganizacin,independientedecmosevayanautilizarposteriormenteporlosconsumidoresousuarios.Normalmenteenelalmacndedatoshabrqueguardarinformacinhistricaquecubraunamplioperododetiempo.Perohayocasionesenlasquenosenecesitalahistoriadelosdatos,sinoslosusltimosvalores,

siendoademsadmisiblegeneralmenteunpequeodesfaseoretrasosobrelosdatos

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siendoademsadmisiblegeneralmenteunpequeodesfaseoretrasosobrelosdatosoperacionales.Enestoscasoselalmacnsellamaalmacnoperacional(ODS,OperationalDataStore).DefinicindeDataMart:PodemosentenderunDataMartcomounsubconjuntodelosdatosdelDataWarehouseconelobjetivoderesponderaundeterminadoanlisis,funcinonecesidadyconunapoblacindeusuariosespecfica.Aligualqueenundatawarehouse,losdatosestnestructuradosenmodelosdeestrellaocopodenieveyundatamartpuedeserdependienteoindependientedeundatawarehouse.Porejemplo,unposibleusosseraparaeldatamining.Qudiferenciaexisteentoncesentreundatamartyundatawarehouse?Sualcance.Eldatamartestpensadoparacubrirlasnecesidadesdeungrupodetrabajoodeundeterminadodepartamentodentrodelaorganizacin.Eselalmacnnaturalparalosdatosdepartamentales.Encambio,elmbitodeldatawarehouseeslaorganizacinensuconjunto.Eselalmacnnaturalparalosdatoscorporativoscomunes.

Teniendoencuentaesto,vamosaintentarrealizarunresumendelosaspectosmasimportantesdecadaunadelasmetodologas:

ParadigmaBillInmon.

BillInmonvelanecesidaddetransferirlainformacindelosdiferentesOLTP(SistemasTransaccionales)delasorganizacionesaunlugarcentralizadodondelosdatospuedanserutilizadosparaelanalisis(seraelCIFoCorporateInformationFactory).Insisteademasenquehadetenerlassiguientescaractersticas:

Orientadoatemas.Losdatosenlabasededatosestnorganizadosdemaneraquetodosloselementosdedatosrelativosalmismoeventouobjetodelmundorealquedenunidosentres.Integrado.Labasededatoscontienelosdatosdetodoslossistemasoperacionalesdelaorganizacin,ydichosdatosdebenserconsistentes.Novoltil.Lainformacinnosemodificaniseelimina,unavezalmacenadoundato,steseconvierteeninformacindeslolectura,ysemantieneparafuturasconsultas.Varianteeneltiempo.Loscambiosproducidosenlosdatosalolargodeltiempoquedanregistradosparaquelosinformesquesepuedangenerarreflejenesasvariaciones.

Lainformacinhadeestaralosmximosnivelesdedetalle.LosDwdepartamentalesodatamartssontratadoscomosubconjuntosdeesteDwcorporativo,quesonconstruidosparacubrirlasnecesidadesindividualesdeanalisisdecadadepartamento,ysiempreapartirdeesteDwCentral(delquetambinsepuedenconstruirlosODS(OperationalDataStores)osimilares).

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EnfoqueInmonDWCorporativo

ElenfoqueInmontambiensereferencianormalmentecomoTopdown.LosdatossonextraidosdelossistemasoperacionalesporlosprocesosETLycargadosenlasareasdestage,dondesonvalidadosyconsolidadosenelDWcorporativo,dondeademasexistenlosllamadosmetadatosquedocumentandeunaformaclarayprecisaelcontenidodelDW.Unavezrealizadoesteproceso,losprocesosderefrescodelosDataMartdepartamentalesobtienenlainformacindeel,yconlasconsiguientestransformaciones,organizanlosdatosenlasestructurasparticularesrequeridasporcadaunodeellos,refrescandosucontenido.

Lametodologiaparalaconstruccindeunsistemadeestetipoeslahabitualparaconstruirunsistemadeinformacin,utilizandolasherramientashabituales(esquemaEntidadRelacion,DIS(DataItemSets,etc).Paraeltratamientodeloscambiosenlosdatos,usalaContinueandDiscreteDimensionManagement(insertafechasenlosdatosparadeterminarsuvalidezparalasContinueDimensionobienmedianteelconceptodesnapshotofotoparalasDiscreteDimension).

Alteneresteenfoqueglobal,esmasdificildedesarrollarenunproyectosencillo(puesestamosintentandoabordareltodo,apartirdelcualluegoiremosaldetalle).

ParadigmaRalphKimball.

ElDataWarehouseesunconglomeradodetodoslosDataMartsdentrodeunaempresa,siendo

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ElDataWarehouseesunconglomeradodetodoslosDataMartsdentrodeunaempresa,siendounacopiadelosdatostransaccionalesestructuradosdeunaformaespecialparaelanalisis,deacuerdoalModeloDimensional(nonormalizado),queincluye,comoyavimos,lasdimensionesdeanlisisysusatributos,suorganizacinjerarquica,asicomolosdiferenteshechosdenegocioquesequierenanalizar.Porunladotenemostablasparalasrepresentarlasdimensionesyporotroladotablasparaloshechos(lasfactstables).LosdiferentesDataMartsestanconectadosentresiporlallamadabusstructure,quecontieneloselementosanteriormentecitadosatravesdelasdimensionesconformadas(quepermitenquelosusuariospuedanrealizarquerysconjuntossobrelosdiferentesdatamarts,puesestebuscontieneloselementosencomnqueloscomunican).Unadimensinconformadapuedeser,porejemplo,ladimensincliente,queincluyetodoslosatributosoelementosdeanalisisreferentesalosclientesyquepuedesercompartidapordiferentesdatamarts(ventas,pedidos,gestindecobros,etc).

EnfoqueKimballArquitecturaBusdelDW

EsteenfoquetambinsereferenciacomoBottomup,puesalfinalelDatawarehouseCorporativonoesmasquelaunindelosdiferentesdatamarts,queestanestructuradosdeunaformacomnatravsdelabusstructure.Estacaracteristicalehacemasflexibleysencillodeimplementar,puespodemosconstruirunDataMartcomoprimerelementodelsistemadeanlisis,yluegoiraadiendootrosquecompartenlasdimensionesyadefinidasoincluyenotrasnuevas.Enestesistema,losprocesosETLextraenlainformacindelossistemasoperacionalesylosprocesanigualmenteenelareastage,realizandoposteriormenteelllenadodecadaunodelosDataMartdeunaformaindividual,aunquesiemprerespetandolaestandarizaciondelasdimensiones(dimensionesconformadas).

LametodologaparalaconstruccindelDwincluyelas4fasesquevimosenlaentradaanteriordelblog,queson:Seleccindelprocesodenegocio,definicindelagranuralidaddelainformacin,eleccindelasdimensionesdeanlisiseidentificacindeloshechoso

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mtricas.IgualmentedefineeltratamientodeloscambiosenlosdatosatravsdelasDimensionesLentamenteCambiantes(SCD).

Siquereisprofundizarencadaunadelasfilosofias,incluyendolassimilitudesydiferencias,osrecomiendoleerlapresentacinrealizadaporIanAbramson:

Data Warehouse:SHOWMEMORELIKEABRAMSONINMONVSKIMBALLSIMILARTOABRAMSONINMONVSKIMBALLBACKTODOCBrowsemorelikeAbramsonInmonvsKimballPrevious|NextPartitioningWithOracleDatabase11gR2XavierMartinezRuizRalphKimballEdwinBazanAdvancedDataWareHouseDesignjazamuPFC_Miguel_Rodriguez_SanzEdwinChicasAnteproyectoFinaldatawarehouseBasaenKimballBrianAlbornozCabreraManualParaConstruirUnDataWarehouseKaysarsBautistaInMonvsKimballuxb5154

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Ahorallegaelmomentodeelegircualdelosenfoqueseselmasapropiadoparanuestroproyecto(suponiendoqueaunnolohubieramoshecho).EnlaentradadeblogdeJorgeFernndezseplanteouninteresantedebatesobrelaconvenienciadeutilizarunouotroenfoque.PodemosresumirqueelenfoqueInmonesmasapropiadoparasistemascomplejos,dondeademasqueremosasegurarsuperdurabilidadyconsistenciaaunquecambienlosprocesosdenegocioenlaorganizacin.Peroparapequeosproyectos,dondeademasqueremosasegurarlausabilidaddelosusuariosconunsistemafacildeentenderyelrapidodesarrollodelasolucin,elenfoqueKimballesmasapropiado.

Ennuestrocaso,vamosarealizarunDWdepartamental,queademasesunproyectopiloto.Dadoelambito,ylosrecursosquesevanadestinarael,esmasconvenienteutilizarelenfoqueKimballparaeldiseodelDW.ElDWserialomascercanoaundatamart,ylovamosadesarrollarintentandoquelasdimensionesestenconformadas(dentrodelconceptodedatawarehousebus),conloquedejaremoslapuertaabiertaaunaampliacinposteriordentro

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desarrollarintentandoquelasdimensionesestenconformadas(dentrodelconceptodedatawarehousebus),conloquedejaremoslapuertaabiertaaunaampliacinposteriordentroelmbitodelacompaia,aadiendonuevoscubosqueutilizaranlasdimensionesconformadasyadefinidas.

Ademasdeestosdosenfoques,existenotrosdelosquenohablaremos,comoelHybridDWoelFederatedDW,queutilizanunaaproximacinintermediaparalaconstruccindelsistema.

AmpliacindeConceptosdelModeladoDimensional

Veamosalgunosconceptosmssobreelmodeladodimensional:

Dimensiones

Lasdimensiones,comoyavimossonlosdiferentespuntosdevistaporlosquequeremosanalizarlainformacin.Lasdimensionesincluyenlosdiferentesatributosquequeremosanalizar,queademasseestructurandeformajerrquica,conformeadiferentesnivelesdedetalle.Lastablasdedimensionesseconstruyenincluyendotodoslosatributosquelaincluyendeunaformadesnormalizada,conunaclavequeidentificaelmnimoniveldedetalle.Podemosdistinguirvariostiposdedimensiones:

DimensionesNormales:aquellasqueagrupandiferentesatributosqueestanrelacionadosporelambitoalqueserefieren(todaslascaractersticasdeuncliente,losdiferentescomponentesdeladimensintiempo,etc).DimensionesCausuales:aquellaqueincluyeatributosquepuedencausarcambiosenlosprocesosdenegocio(porejemploladimensinpromocinenelprocesodenegociodeventas).DimensionesHeterogeneas:dimensionesqueagruparconjuntosheterogeneosdeatributos,quenoestanrelacionadosentresi.DimensionesRollUp:esunadimensinqueesunsubconjuntodeotra,necesariasparaelcasoenquetenemostablasdehechoscondiferentegranuralidad(verlaentradaanteriordelblog).DimensionesJunk:dimensionqueagrupaindicadoresdebajacardinalidadcomopuedenserflagsoindicadores.DimensionesRoleplaying:cuandounamismadimensinintervieneenunatabladehechosvariasveces(porejemplo,lafechaenunatabladehechosdondeseregistranvariasfechasreferidasaconceptosdiferentes),esnecesarioreutilizarlamismadimension,puesnotienesentidocreartantasdimensionescomousossehagandeella.ParaellosedefinenlasdimensionesRoleplaying.Podemoscrearvistassobrelatabladeladimensincompletaquenospermitenutilizarlavariasvecesojugarconlosaliasdetabla.Lamismadimensinjuegaunroldiferentesegnelsitiodondeseutiliza.DimensionesDegeneradas:sondimensionesquenotienenningnatributoyportanto,notienenunatablaespecificadedimensin.Soloseincluyeparaellasunidentificadorenlatabladehechos,queidentificacompletamentealadimensin(porejemplo,unpedidodeventas).Nosinteresateneridentificadalatransaccin(pararealizardatamining,por

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tabladehechos,queidentificacompletamentealadimensin(porejemplo,unpedidodeventas).Nosinteresateneridentificadalatransaccin(pararealizardatamining,porejemplo),perolosdatosinteresantesdeesteelementolostenemosrepartidosenlasdiferentesdimensiones(cliente,producto,etc).MinidimensionesoDimensionesOutrigger:conjuntodeatributosdeunadimensinqueseextraenlatabladedimensinprincipalpuessesuelenanalizardeformadiferente.Eltipicoejemplosonlosdatossociodemogrficosasociadosauncliente(queseutilizan,porejemplo,paraeldatamining).

Esnecesariogestionardeunaformacorrectaloscambiosqueseproducenenlosatributosdelasdimensiones(porejemplo,elcambiodecomercialodecanaldeuncliente,elcambiodefamiliadeunmaterial,etc),quenospermitanrealizardeunaformacorrectaelanlisishistricodelosdatos.ParaelloseintroduceelconceptodeDimensinLentamenteCambiante(SCD),estableciendovariosmetodosparasuprocesamiento(quetendranquesertenidosencuentaenlosprocesosETL).Resumiendo,tenemosvariostiposdemetodosparaeltratamiento(ampliarinformacinenelblogdeBernabeuDariooenBIFacil):

SCDTipo1:Sobreescribir:cuandohayuncambioenlosvaloresdeunatributo,sobrescribimoselvalorantiguoconelnuevosinregistrarunahistoria.Estosignificaperdertodalahistoriadeldato,ycuandohagamosunanlisisveremoslainformacinhistricadesdeelpuntodevistaactual.SCDTipo2:Aadirfila:cuandohayuncambio,creamosunnuevoregistroenlatabla.Elnuevoregistrotieneunanuevaclavesubrogada,deformaqueunaentidaddesistemaoperacional(porejemplo,uncliente),puedetenervariosregistrosenlatabladeladimensinsegnsevanproduciendoloscambios.Estamosgestionandounversionado,queademaspuedeincluirunasfechasparaindicarlosperiodosdevalidez,numeradorderegistrosounindicadorderegistroactivoono.SCDTipo3:Aadircolumna:cuandohayuncambio,nosguardamoselvaloranteriorenunacolumnadistinta,actualizandoelcampoconelnuevovalor(paracadacampo,tendremosunatuplavaloranterior,valoractual).Solonosvamosaguardar,portanto,losdosultimosvalores.

Cadaunadelasdimensionestieneunaclavequeidentificacadaunodelosregistrosquelaconforman.Paradefinirestaclave,podemosutilizarlosmismosvaloresqueseutilizanenlossistemasoperacionales(conloquenosestamoslimitandoalaformaenqueestandefinidosalliyseguramenteestableciendolimitacionesparaelfuturo)obienutilizarlasllamadasSurrogatedKeys(ClavesSubrogadas),quesonidentificadoresquenosinventamosenelDw,quenosvaapermitiroptimizarlasconsultassqlyevitarlasposibleslimitacionesdeladefiniciondelasclavesexistentes,desvinculandolatotalmentedelossistemasorigen,ademasdeltratamientodelasSCD.OsrecomiendolalecturadelaentradadelblogdeBIFacilreferenteaestetema.

Hechos

Loshechossonlosindicadoresdenegocioquedansentidoalanlisisdelasdimensiones.Lastablasdehechosincluyenlosindicadoresasociadosaunprocesodenegocioenconcreto,ademasdelasclavesdelasdimensionesqueintervienenendichoproceso,enelmnimoniveldegranuralidadodetalle.Podemostenervariostiposdetablasdehechos,comodescribemuybienotravezJosepCurto:

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bienotravezJosepCurto:

TransactionFactTables:representaneventosquesucedenenundeterminadoespaciotiempo.Secaracterizanporpermitiranalizarlosdatosconelmximodetalle.Reflejanlastransaccionesrelacionadasconnuestrosprocesosdenegocio(ventas,compras,inventario,contabilidad,etc).FactlessFactTables:Sontablasquenotienenmedidasyrepresentanlaocurrenciadeuneventodeterminado.Porejemplo,laasistenciaauncursopuedeserunatabladehechossinmetricasasociadas.PeriodicSnapshotFactTables:Sontablasdehechousadaspararecogerinformacindeformaperidicaaintervalosdetiemporegularessobreunhecho.Nospermitentomarunafotodelasituacinenunmomentodeterminado(porejemploalfinaldeldia,deunasemanaodeunmes).Unejemplopuedeserlafotodelstockdematerialesalfinaldecadada.AccumulatingSnapshotFactTable:representanelciclodevidacompletodeunaactividadoproceso,quetieneunprincipioyfinal.Suelenrepresentarvaloresacumulados.ConsolidatedFactTables:tablasdehechosconstruidascomolaacumulacin,enunniveldegranuralidadodetallediferente,delastablasdehechosdetransacciones.

Podemosdistinguirdiferentestiposdemedidasoindicadores,basadaseneltipodeinformacinquerecopilanascomosufuncionalidadasociada(verblogdeJosepCurto):

Mtricas:valoresquerecogenelprocesodeunaactividadolosresultadosdelamisma.Estomedidasprocedendelresultadodelaactividaddenegocio.

Mtricasderealizacindeactividad(leading):midenlarealizacindeunactividad.Porejemplo,laparticipacindeunapersonaenunevento.Mtricasderesultadodeunaactividad(lagging):recogenlosresultadosdeunaactividad.Porejemplo,lacantidaddeunidadesvendidas.

Indicadoresclave:entendemosporesteconcepto,valorescorrespondientesquehayquealcanzar,yquesuponenelgradodeasuncindelosobjetivos.Estasmedidasproporcionarinformacinsobreelrendimientodeunaactividadosobrelaconsecucindeunameta.

KeyPerformanceIndicator(KPI):Indicadoresclavederendimiento.Msalldelaeficacia,sedefinenunosvaloresquenosexplicanenqurangoptimoderendimientonosdeberamossituaralalcanzarlosobjetivos.Sonmtricasdelproceso.KeyGoalIndicator(KGI):Indicadoresdemetas.Aqupodriamosincluirporejemplo,elobjetivoderentabilidaddelprocesodenegociodeventas.

Lasmedidassepuedenclasificarigualmentecomoaditivas,semiaditivasynoaditivassegnsisepuedensumarizaralolargodetodaslasdimensiones,soloparaalgunasoparaninguna.Igualmente,lasmedidassonderivadascuandosecalculanapartirdelosvaloresdeotrasmedidasoindicadores.

Segnsidesnormalizamoslastablasdedimensionesono,tendremosunesquemadeestrella(star)ocopodenieve(snowflaked).Kimballrecomiendautilizarsiempreladesnormalizacintotal,peroestaclaroquehaysituacionesenlasquenoquedamasremedioquepasarnosalesquemacopodenieve(aunquesoloseaparaalgunadimensin).

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Paraterminar,siquereisrealmenteprofundizarenelmodeladodimensionalyenlasmultiplesvariantesdesituacionesqueospodeisencontrar,osrecomiendolalecturadellibroAdvancedDataWarehouseDesign,enformatoelectrnico.

Thisentrywaspostedon19abril2010a7:30andisfiledunderBusinessIntelligence,Formacion,ModeladodeDatos.YoucanfollowanyresponsestothisentrythroughtheRSS2.0feed.Youcanleavearesponse,otrackbackfromyourownsite.

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1. MiguelAngelPerezGomezsaid

19abril2010a9:48Simplementeun10paraestaentradadelblog,magistral.

Slounapunte,yoademsenlajustificacinparaescogerorecomendarkimball,aadiraquecuandoseempiezaunproyectodeBIenunaempresa,normalmentehaydepartamentosquenocreen,sonreaciosynoprestannadadeayuda.porcontraotrosdepartamentossiquecreenycolaboranencantados.Almenoshasidoasiennuestrocaso,dondenoshemosencontradoqueunadisposicintotalporpartedeldepartamentodemarketingynulacolaboracinporpartedelrestodedepartamentos,yesoquetenemostodoelapoyoporpartedeladireccindelaempresa.Ahoraesosi,elrestodedepartamentossiempreestexigiendoestadisticasconreportsoanalisisquealfinaltenemosquehacerenInformticademaneramanualcontablaspivotantesenexcel.

Sihayalgoqueheaprendidoenmisaostrabajandocomoinformaticoconsultorimplantadordesistemas,esquealagentenoseledebeobligaracambiar(informticamentehablando)sinoquieren,siselesobligasinjustificarleselcambioomostrarlesbienclaroslosbeneficiosdelcambio,porseguroquehabrproblemas.Otracosaqueheaprendidoenmisaosdeexperienciaesqueenunaempresaqueseorganicepordepartamentos,ningndepartamentoquieresermenosqueotro.Portantoesbuenatctica,enlamedidaquesepueda,elempezarimplantandounsistemaenundepartamentoyqueelrestoveaelbeneficioqueseproduceenestedepartamento.Yaseaporganasdemejorarosimplementeporenvidia(somoshumanosno? elrestoloquerrntambin.

UnaraznmsparadecantarseporKimball.

Salu2

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respinosamillasaid

19abril2010a10:09Si,esmuyciertoloquedices,laverdadquepuedesermuyutilempezarporundepartamento,realizarunbuenproyectoyqueluegoelrestodedepartamentossemuerandeenvidiayquierandisponertambindelasherramientas.YestaclaroquesiutilizamoselenfoqueKimballesovaasermsfcildehacer.

Sobrelodevenderelcambio,puedeserfacilenestecaso,montando,porejemplo,unpequeoprototipodondelosusuariospuedanverloquelesvaaaportarelnuevosistema.Supongoqueparaotrotipodecambios(implantancindeunERP,cambiode

aplicacin,etc),puedesermasdificillajustificacinoexplicacin.Elusuariotienesus

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aplicacin,etc),puedesermasdificillajustificacinoexplicacin.Elusuariotienesusprogramas,queconocebienyqueestanadaptadosasusnecesidadesyprocesosynoentiendemuchoparaquehayquecambiar,yvolveraempezardecero.

Unsaludo.

Responder

2. Florsaid

20julio2011a1:11hola..recienestoyviendosobreestostemas..necesitorealizarundatamartderecursoshumanos..yaleivariostutriales..peroaunnotengoclaralasituacion..ayuda..porfavor

Responder

RobertoEspinosasaid

20julio2011a10:31HolaFlor:

Creoqueeltemaqueplanteasestancomplejoquenosepuedecontestaren4palabras.Tendrasqueelegirunametodologiayempezardesdeelprincipio:

1)Analisisderequerimientos:quevaisaquereranalizar(dimensiones,indicadores).2)Crearunmodelolgicoqueluegoimplementarasenunabasededatosenunmdelofsico.3)Elegirunaherramientaparallenarlabasededatosconlosdatosreales,conunosprocesosETL.4)Elegirunaherramientaparaexplotarlabasededatosypoderobtenerlainformacinquedeseis.

Comoves,noesalgotrivial.Puedesseguirlasentradasdemiblog,estanconstruidascomounlibro,siguiendotodoslospasosdeunproyecto.

Unsaludo.

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3. OscarMoralessaid

13septiembre2011a22:02

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13septiembre2011a22:02Tefelicito,enloquellevoenelmundodelainformatica,jamashabiavistounsitiotanpracticoybienconstruidoqueeste,nosabestodoloqueheaprendidograciasatublog.ContusaporteshepodidoimplementarunalmacendedatosconservidorlocalenmiequipoenMysql,laherramientaETLutilizoTalendestaherramietaesmaravillosa.

Peroaestasalturasmeembargaunaduda,puedoimplementarvariastablasdehechoenunDWHparacadaprocesoqueimplementeosedebeimplementarenDWHaparteconbasesdedatosporseparado.

Unsaludo.

Responder

RobertoEspinosasaid

13septiembre2011a23:10Sinduda,puedestenerenlamismabasededatosdosomastablasdehechosdiferentes,cadaunadelascualesrepresentaunaactividadounambitodeanalisis.Ademas,puedescompartirlastablasparalasdimensiones(porejemplo,clientes,materiales,tiempo)entreambastablasdehechos.

EstosesloqueproponeKimballconsuestructuradeBusdelDW.Realmentesonlasdimensionesquesecomparten.

Unsaludoygraciasportuopinionsobremiblog.Mellevomasdeunaodetrabajo,perolasopinionescomolatuyaylascasi300milvisitasquellevanmellenandesatisfaccion.

Unsaludo.

Responder

4. Marianasaid

21mayo2012a5:08HolaBuenasnoches,recienestoyempezandoconestetemadelosDataWarehouseTengounadudapuntualconlosdatamartyloindicadores.segnentiendolosindicadoressealmacenanenlastablasdehechos.ysegnhevistoejemplos,despusdeunlargoprocesodelevantamientodeinformacin,enesastablassevaaalmacenartodolonumrico.perotengounaduda

Quepasasielusuarioalolargodeltiemposedacuentadequenecesitamasindicadores,o

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Quepasasielusuarioalolargodeltiemposedacuentadequenecesitamasindicadores,oquepuedejugarconlosqueyatienepararealizarnuevasoperaciones?qusehaceenesoscasos?

unsaludo.muchasgracias

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5. Janavisaid

4febrero2013a13:57HolaRoberto,llevotrabajandoenelreadeBIdesdehacebastantesaosyquierosinceramentefelicitarteporelestupendsimoportalquehasmontadosobreestostemas.Ademsdeesteartculoexcelente,esunsitioidealysuperprcticoparalosquetrabajamosenesterea,tantoporlosconocimientosqueaportascomoporlasencillezconlaquelosexpones.Milgraciasportutrabajoyesperopodercolaborarcontigoenaportarconocimientoatusitio.Saludos!!

Responder

RobertoEspinosasaid

6febrero2013a11:56MuchasgraciasportuopiniondelBlog.Fueronmuchashorasdetrabajoyseagradecenopinionescomolatuya.

Unsaludo.

Responder

15.1.DefinicindeObjetivos.AnlisisdeRequerimientos.15.3.AnalisisdeDimensionesyHechos.ModeloLgicoFinal.

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