Dominando Slice y Dice: Claves del Data Warehouse para la Inteligencia de Negocio

Operaciones Slice y Dice en Data Warehousing

Las operaciones de Slice (trocear) y Dice (dado) se corresponden con las acciones para la visualización de los datos a través de un cubo OLAP.

Slice y Dice representan las capacidades esenciales para acceder a un Data Warehouse a través de cualquiera de sus dimensiones por igual. Estas operaciones permiten separar y combinar los datos de infinitas maneras, ofreciendo una flexibilidad inigualable en la exploración de la información.

Definición de Slice y Dice

Estas operaciones son fundamentales para la exploración interactiva de grandes volúmenes de datos en entornos de Business Intelligence.

Operación Slice

La operación Slice realiza un "corte" en el cubo de datos, permitiendo a los usuarios centrarse en un área determinada. En esencia, define un subcubo, filtrando la información para una vista más específica y manejable.

Operación Dice

La operación Dice, por su parte, rota el cubo hasta una nueva perspectiva. Esto posibilita a los usuarios ver los datos desde diferentes ángulos, facilitando la identificación de patrones y tendencias ocultas.

Con estas operaciones, el usuario que analiza la información puede agruparla de una manera, analizarla, reagruparla de otra y realizar un nuevo análisis. Las operaciones de Slice y Dice otorgan al usuario múltiples perspectivas para una comprensión profunda de los datos.

¿Qué es un Data Warehouse?

Un Data Warehouse es una base de datos corporativa diseñada para integrar y depurar información proveniente de una o más fuentes distintas. Su propósito principal es procesar esta información, permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras optimizadas en las que se almacena la información, lo que facilita consultas complejas y rápidas.

El término Data Warehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon y se traduce literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer, es mucho más que eso. Según definió el propio Bill Inmon, un Data Warehouse se caracteriza por ser:

• Integrado: Los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, eliminando las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales.
• Temático: Solo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del Data Warehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder, dado que toda la información reside en el mismo lugar.
• Histórico: El tiempo es parte implícita de la información contenida en un Data Warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.
• No volátil: El almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es, por tanto, permanente, significando que la actualización del Data Warehouse implica la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él, sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.