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Dimensiones de Tiempo de un Data Warehouse (Reza Rads)


Algo común en cualquier Data Warehouse es la necesidad de disponer de las tablas de soporte para la Dimensión Tiempo, tanto para Fechas como para las Horas, siendo recomendable separarlo en dos tablas distintas, para minimizar el número de miembros/registros. Reza Rads comparte en su Web un par de tablas de ejemplo, así como un trozo de código Transact-SQL para rellenar dichas tablas con los registros necesarios. Un recurso de interés para cualquiera que se introduzca en el Data Warehousing, o para quienes trabajando habitualmente en un Data Warehouse quieran tomar ideas.

Si hay algo repetitivo de un Data Warehouse a otro, esa es la Dimensión Tiempo. Aunque podemos tener necesidades muy específicas que pueden afectar al modelo de tablas que dan soporte a esta Dimensión, en muchos casos la mayoría de los atributos serán comunes de un Data Mart a otro, por lo que la reutilización es posible en gran medida, ahorrando tiempo y esfuerzos.

Hay muchos ejemplos que podríamos tomar del modelado de la Dimensión Tiempo. En el presente artículo quería presentar brevemente el ejemplo de Reza Rads, que podemos descargar desde su Blog.

En este ejemplo se modelan dos Tablas, una para las Fechas y otra para las Horas, en lugar de tener una única tabla que requeriría demasiados registros. También incluye un trozo de código T-SQL para rellenar dichas tablas. Se tienen en cuenta varios detalles, como una granularidad a nivel de segundo, identificación de festivos y fines de semana, diferenciación entre año natural y año fiscal (ídem para el resto de conceptos, como los Quarter), etc. Es un buen ejemplo para tomar como base, a partir del cual, podremos modelar nuestras Dimensiones de Analysis Services con los Atributos que consideremos necesarios para nuestros nuestros Cubos.

Obviamente, necesitaremos revisarlo y hacer algunas modificaciones, por ejemplo para cargar correctamente nuestros festivos locales, si deseamos tener las descripciones en Español (en lugar de en Inglés), etc.

Poco más por hoy. Como siempre, confío que la lectura resulte de interés.

 


[Fecha del Artículo (UTC): 25/03/2015]
[Autor: GuilleSQL]



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