Parecidos Razonables

quien es esa fea?

En el mundo del Business Intelligence (BI) es muy importante tener un datawarehouse para tener toda la información obtenida de distintas fuentes centralizada en una misma base de datos. Además, esta información debe estar normalizada y por esa razón escribo este artículo sobre los modelos de estrella, pilar fundamental y no único de cualquier datawarehouse.

Antes de empezar a definir el modelo de estrella me voy a permitir el lujo de hablar muy brevemente sobre Kimball e Inmon y que proponen cada uno de ellos, además, luego explicaré el modelo de estrella y su rival, el modelo en copo de nieve.

Para diseñar un datawarehouse se tiene que conocer muy bien el negocio pero ¿qué pasa si no se conoce o se trabaja en una consultora? ¿Tenemos que invertir muchísimo tiempo en conocer todos los procesos de negocio, entenderlos, dominarlos para después diseñar el datawarehouse? La respuesta es NO TIENE PORQUE.

La filosofía que propone Kimball es la de “Bottom-up”, filosofía que también se sigue en el desarrollo de software y consiste en empezar por tareas sencillas y conforme se va avanzando en el proyecto este va evolucionando.

Si pensamos un poco, esta filosofía empieza de unas necesidades básicas creando un primer modelo que solo dará respuesta a pocos usuarios de la empresa, por lo que el datawarehouse en este momento es equivalente a un datamart. Cuando se tiene este datamart funcionando perfectamente, se sigue desarrollando otros modelos que cubran las necesidades de otros departamentos y ahora sí podríamos estar hablando de un datawarehouse.