Las bases de datos multidimensionales son llamadas así porque la información se almacena en forma dimensional y no relacional. Los datos procedentes de fuentes heterogéneas son filtrados, normalizados, reorganizados, resumidos y posteriormente almacenados en la base de datos multidimensional para dar soporte al proceso de toma de decisiones. La información puede analizarse dentro de un cubo formado a partir de la intersección de las dimensiones de la variable particular. La información que se obtiene en estas bases es muy útil para las empresas, dado que pueden determinar su desempeño.
En la imagen, la figura A) representa la división del cubo en un plano vertical. En este caso, un gerente de área puede medir el desempeño de la región que le corresponde. En la B), por ejemplo, sería muy útil para un gerente de producto, puesto que podría analizar en el plano horizontal el desempeño del bien o servicio que ofrece. En la C) se podrían comparar dos años diferentes. Esta visión permite medir, por ejemplo, las ventas de dos periodos consecutivos. En la D), se observa lo ocurrido en un periodo de tiempo, en una región y un producto determinado, el comportamiento del mismo.
Para evitar la dispersión de datos y agruparlos, se presentan las siguientes estructuras:
- Hipercubos. Se utiliza de forma específica para la identificación de estructuras con más de tres dimensiones.
- Multicubos. Divide el universo en diferentes cubos de menor tamaño e intenta dinamizarla mediante punteros, disminuyendo la dispersión y el espacio de almacenamiento. Esta situación permite que los cubos no deban replicar el tamaño de una de las dimensiones a las restantes. Existen dos tipos principales de multicubos:
- Block. Utiliza dimensiones ortogonales, lo que permite que no haya dimensiones especiales en este nivel de datos.
- Series. Trata a cada medida o variable como series de tiempo, con un conjunto propio de dimensiones.
No hay comentarios.:
Publicar un comentario