{"id":84225,"date":"2020-06-06T07:42:14","date_gmt":"2020-06-06T05:42:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault"},"modified":"2020-06-06T07:42:14","modified_gmt":"2020-06-06T05:42:14","slug":"vitriny-dannyh-data-vault","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault","title":{"rendered":"Vitrinas de datos DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En art\u00edculos anteriores <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/asenterprise\/posts\/\">art\u00edculos<\/a><\/noindex>, nos familiarizamos con los fundamentos de DATA VAULT, la expansi\u00f3n de DATA VAULT a un estado m\u00e1s adecuado para el an\u00e1lisis y la creaci\u00f3n del BUSINESS DATA VAULT. Ha llegado el momento de concluir la serie con un tercer art\u00edculo.<\/p>\n<p>Como anunci\u00e9 en el anterior <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">publicaciones<\/a><\/noindex>, este art\u00edculo estar\u00e1 dedicado al tema de BI, m\u00e1s espec\u00edficamente a la preparaci\u00f3n de DATA VAULT como fuente de datos para BI. Veamos c\u00f3mo crear tablas de hechos y dimensiones y, de este modo, crear un esquema estrella.<\/p>\n<p>Cuando comenc\u00e9 a estudiar materiales en ingl\u00e9s sobre la creaci\u00f3n de vitrinas de datos sobre DATA VAULT, sent\u00ed que el proceso era bastante complejo. Dado que los art\u00edculos son extensos, incluyen referencias a cambios en las formulaciones que surgieron en la metodolog\u00eda Data Vault 2.0, se subraya la importancia de estas formulaciones. <\/p>\n<p>Sin embargo, al profundizar en la traducci\u00f3n, qued\u00f3 claro que el proceso no es tan complicado. Pero quiz\u00e1s tengas una opini\u00f3n diferente.<\/p>\n<p>As\u00ed que, vamos al grano.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Tablas de dimensiones y hechos en DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nLa informaci\u00f3n m\u00e1s dif\u00edcil de entender es:<\/p>\n<ul>\n<li>Las tablas de dimensiones se construyen a partir de la informaci\u00f3n de los hubs y sus sat\u00e9lites;<\/li>\n<li>Las tablas de hechos se construyen a partir de la informaci\u00f3n de los links y sus sat\u00e9lites.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nY esto es obvio, despu\u00e9s de leer el art\u00edculo sobre <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">los fundamentos de DATA VAULT<\/a><\/noindex>. Los hubs almacenan claves \u00fanicas de los objetos empresariales, sus sat\u00e9lites guardan el estado de los atributos de los objetos empresariales en un contexto temporal, y los sat\u00e9lites relacionados con los links que soportan transacciones almacenan las caracter\u00edsticas num\u00e9ricas de esas transacciones.<\/p>\n<p>Con esto, la teor\u00eda termina, en principio.<\/p>\n<p>Sin embargo, a mi parecer, es necesario se\u00f1alar un par de conceptos que pueden aparecer en art\u00edculos sobre la metodolog\u00eda DATA VAULT:<\/p>\n<ul>\n<li>Raw Data Marts \u2013 vitrinas de datos 'crudos';<\/li>\n<li>Information Marts \u2013 vitrinas de informaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEl concepto de 'Raw Data Marts' se refiere a vitrinas construidas sobre los datos de DATA VAULT mediante la realizaci\u00f3n de JOINs relativamente simples. El enfoque 'Raw Data Marts' permite ampliar el proyecto de almacenamiento de manera flexible y en poco tiempo con informaci\u00f3n adecuada para el an\u00e1lisis. Este enfoque no implica realizar transformaciones de datos complejas ni aplicar reglas de negocio antes de que se inserten en la vitrina, sin embargo, los datos de 'Raw Data Marts' deben ser comprensibles para el usuario empresarial y estar destinados a servir de base para futuras transformaciones, por ejemplo, mediante herramientas de BI.<\/p>\n<p>El concepto de \u201cInformation Marts\u201d surgi\u00f3 en la metodolog\u00eda Data Vault 2.0, reemplazando el antiguo concepto de \u201cData Marts\u201d. Este cambio se debe a la comprensi\u00f3n de la tarea de implementar un modelo de datos para la elaboraci\u00f3n de informes como una transformaci\u00f3n de datos en informaci\u00f3n. La estructura de \u201cInformation Marts\u201d debe, ante todo, proporcionar a las empresas informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones.<\/p>\n<p>Las definiciones algo verbosas reflejan dos hechos simples:<\/p>\n<ol>\n<li>Las vitrinas del tipo \u201cRaw Data Marts\u201d se construyen sobre un DATA VAULT en estado bruto (RAW), un almac\u00e9n que contiene solo conceptos b\u00e1sicos: HUBS, LINKS, SATELLITES;<\/li>\n<li>Las vitrinas \u201cInformation Marts\u201d se construyen utilizando elementos del BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nAl referirse a ejemplos de almacenamiento de informaci\u00f3n de un empleado, se puede afirmar que la vitrina que muestra el n\u00famero de tel\u00e9fono actual (vigente hoy) del empleado es una vitrina del tipo \u201cRaw Data Marts\u201d. Para formar tal vitrina se utiliza la clave de negocio del empleado y la funci\u00f3n MAX(), aplicada al atributo de fecha de carga en el sat\u00e9lite (MAX(SatLoadDate)). Cuando se requiere almacenar el historial de cambios de un atributo en la vitrina, es necesario entender desde qu\u00e9 fecha hasta qu\u00e9 fecha el tel\u00e9fono fue v\u00e1lido, siendo la clave primaria de tal tabla una compilaci\u00f3n de la clave de negocio y la fecha de carga en el sat\u00e9lite, adem\u00e1s se a\u00f1ade un campo para la fecha de finalizaci\u00f3n del per\u00edodo de vigencia.<\/p>\n<p>La creaci\u00f3n de una vitrina que almacene la informaci\u00f3n vigente de cada atributo de varios sat\u00e9lites que pertenecen a un hub, como el n\u00famero de tel\u00e9fono, la direcci\u00f3n o el nombre completo, implica el uso de la tabla PIT, a trav\u00e9s de la cual se pueden obtener f\u00e1cilmente todas las fechas de vigencia. Las vitrinas de este tipo se consideran \u201cInformation Marts\u201d.<\/p>\n<p>Ambos enfoques son relevantes tanto para dimensiones como para hechos. <\/p>\n<p>Para crear vitrinas que almacenen informaci\u00f3n de varios links y hubs, se puede recurrir a las tablas BRIDGE.<\/p>\n<p>Con este art\u00edculo concluyo el ciclo sobre el concepto de DATA VAULT, espero que la informaci\u00f3n que he compartido sea \u00fatil en la implementaci\u00f3n de sus proyectos.<\/p>\n<p>Como siempre, para finalizar, algunos enlaces \u00fatiles:<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-building-an-information-mart-with-your-data-vault\/\">Art\u00edculo<\/a><\/noindex> de Kenta Graziano, que adem\u00e1s de una descripci\u00f3n detallada incluye diagramas del modelo;<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Libro: \u201cBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u201d;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Art\u00edculo \u201cFundamentos de Data Vault\u201d<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Art\u00edculo \u201cDesarrollo de DATA VAULT y transici\u00f3n a BUSINESS DATA VAULT\u201d<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 DATA VAULT, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c DATA VAULT \u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 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