Una historieta más del proyecto de Business Intelligence que recientemente me mantuvo ocupado. Este término causó muchas bromas, por que a mi amigo Mike de Guadalajara le parecía que el consultor sacó sus mejores términos domingueros para denotar el tipo de dato en cuestión. La realidad es que se estaba (o está?) utilizando un dato que en realidad es una dimensión como parte de una tabla de hechos.
En un Data Warehouse, el término dimensión se refiere a un grupo lógico de datos tal como una localidad geográfica u organizacional sobre los datos de la empresa.
Una Dimensión que cambia con el tiempo es una Slowly Changing Dimensions (SCD) es decir una dimensión que contiene datos que cambian lentamente. Por ejemplo, puede ser una dimensión que permite analizar las ventas de una empresa agrupada por vendedores. Todos los reportes regionales funcionan bien, hasta que un vendedor se mueve de una región o país hacia otra. Como mantienes ese cambio en la Dimensión de ventas?
Podrías obtener un promedio de las ventas anuales por vendedor, pero si se utiliza esto como un indicador de desempeño de los vendedores, esto podría dar información incorrecta. Si el vendedor se movió de una región muy productiva a una región con menos clientes, su promedio será superior al resto de los vendedores aún si su desempeño no es realmente mejor. O podrías crear un nuevo registro de vededor y tratarlo como una entidad distinta, pero eso también trae problemas ya que no se tendrían los totales.
Existen algunas metodologías para tratar este problema del tipo 0,1,2,3,4 y 6 que se explican brevemente a continuación.
Tipo 0. Este es un enfoque pasivo, es decir no se hace nada al respecto. Los valores permanecen como estaba la dimensión cuando los registros fueron creados. No es el tipo más usado.
Tipo 1. En este enfoque se sobreescriben los datos viejos con el dato actualizado sin mantener el historial de donde perteneció. Este enfoque es sencillo, pero tiene la desventaja de que no contiene historia.
Tipo 2. En este enfoque se inserta un nuevo registro cada vez que existe un cambio en la dimensión. Se agrega un campo de versión u opcionalmente se agregan dos columnas para capturar la fecha de inicio y final de ese valor. Con este método se puede relacionar fácilmente el período de tiempo para el cual es válido cierto dato en la dimensión pero no es muy sencillo de mantener sobretodo si el modelo dimensional cambia a menudo.
Tipo 3. Este método da seguimiento al cambio agregando nuevas columnas. Una columna mantendría el dato de la región original de un vendedor por ejemplo, y otra la nueva región o actual, así como una columna de fecha efectiva del cambio. Este enfoque solo puede mantener un cambio histórico, a diferencia del Tipo 2 que puede mantener cambios ilimitados en la historia.
Tipo 4. Este método mantiene una tabla histórica para todos los cambios y una tabla con el valor actual de la dimensión.
Tipo 6 / Híbrido. Este método es una combinación de los Tipos 1,2 y 3 (1 + 2 + 3 = 6. El enfoque es usar una Dimensión TIpo 1 (escribiendo el dato actual), pero agregar un par adicional de columnas con las fechas de validez (TIpo 2).
Otras alternativas son usar un número de versión para cada nuevo renglón tal como el método de Tipo 2.
Los registros deben tener la llave de la tabla de Dimensión como una llave foránea (aunque no es un join a una única columna) en combinación con un filtro de fecha. Para permitir historial de Tipo 2, las transacciones también podrían tener columnas para referenciar al número de versión aunque tomando las consideraciones de desempeño del Tipo 2.
No es necesario tener una bandera del dato actual en la dimensión o una llave para cada registro pero puede simplificar las consultas y la administración respectivamente.
Note que los Hechos debería tener solamente una fecha para representar la fecha en que ocurrió. Si se tienen múltiples fechas considerar dividir las transacciones de manera más granular.
No pretendo dejar resueltas todas las dudas sobre el manejo de estas dimensiones; sino solamente despertar el interés por aplicarlas y entenderlas.
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