El modelado dimensional es relevante... ¡y eso es un hecho!

En 1996, Ralph Kimball presentó al mundo modelado dimensional para la construcción de almacenes de datos. Diseñado para optimizar las bases de datos para el almacenamiento y una recuperación de datos más rápida, el enfoque de abajo hacia arriba se hizo muy popular. Por lo tanto, las organizaciones comenzaron a utilizar cada vez más un modelo de datos dimensional para diseñar la arquitectura del almacén de datos.

Modelado dimensional en la era de la analítica moderna

Los esquemas dimensionales han resistido la prueba del tiempo y aún pueden manejar datos granulares con eficiencia. El enfoque de un enfoque dimensional siempre ha estado en rendimiento, integración y extensibilidad, y continúa entregando en todos estos frentes.

Un modelo de datos dimensional permite a las empresas organizar los datos en categorías comerciales coherentes, lo que facilita a los usuarios navegar por las bases de datos. Los modelos están desformalizados y optimizados para la consulta de datos. Estos son algunos puntos clave de venta del modelado dimensional:

Accesibilidad mejorada

Hoy en día, los usuarios quieren acceder y visualizar los mismos conjuntos de datos usando múltiples herramientas de BI y consultas. El modelado dimensional ayuda con eso, ya que una de las ideas centrales detrás de esto es que los usuarios comerciales necesitan consultar datos de varias maneras.

Integración perfecta

Un modelo de datos dimensional permite una fácil integración entre los procesos de negocio. Por ejemplo, una dimensión de empleado permite que los departamentos de recursos humanos, ventas y finanzas tengan una referencia de empleado, independientemente de la aplicación de origen.

Mayor escalabilidad

Un modelo de datos dimensional también ofrece una gran escalabilidad. Permiten a las organizaciones agregar nuevos datos y modificar tablas existentes sin requerir cambios significativos.

Linaje de datos

Usando dimensiones que cambian lentamente (SCD), los modeladores de datos pueden almacenar y administrar datos actuales e históricos a lo largo del tiempo en un almacén de datos. Es el quid del seguimiento de los cambios en los datos.

Sistemas Analíticos vs. Transaccionales

Ha surgido una constelación de herramientas de Business Intelligence (BI), que sostienen que el modelado de datos ya no es necesario. Algunos incluso afirman importar conjuntos de datos completamente normalizados desde sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) para admitir análisis y BI.

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Pero no logran entregar datos de una manera conceptual consistente como los modelos dimensionales, principalmente a nivel empresarial. El motivo es que los sistemas OLTP no están diseñados para admitir consultas complejas. Además, estos sistemas no mantienen datos históricos agregados y contienen conjuntos de datos altamente normalizados.

Por lo tanto, los sistemas OLTP deben usarse para admitir sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) diseñados y optimizados principalmente para realizar análisis de datos complejos.

Para terminar

El modelado dimensional sigue siendo relevante; de ​​hecho, está lejos de ser obsoleto. A medida que el panorama de datos se vuelve más extenso y complejo, el modelado dimensional seguirá sirviendo como un enfoque efectivo para acceder y utilizar datos para obtener información.

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