1. Modelo Hibrido
1.1. Es una combinación de dos tipos de esquemas: esquema de estrella y esquema copo de nieve, es utilizado para mostrar análisis comerciales y de ventas.
2. Copo de nieve
2.1. Algunas de sus dimensiones no están relacionas con la tabla de hecho, sino que se relaciones con ella a través de otra dimensión
3. Bus Dimensional
3.1. Es una representación en forma de tabla reflejando los diversos Data Mart y sus diferentes dimensiones definidas.
3.2. Características
3.2.1. Puede generar redundancia de datos
3.2.2. Tiempo de respuesta en segundos
3.2.3. Desnormalizacion de datos
3.3. Elementos de dimensión: todos los elementos relacionados con la estructura de una organización de ventas pueden formar una dimensión, Las dimensiones están formadas por jerarquías de elementos relacionados
3.4. Atributos de dimensión: Cada atributo describe un nivel de resumen dentro de una jerarquía de dimensiones.
3.5. Tabla de dimensiones: es una tabla que almacena las descripciones textuales de las dimensiones de la empresa. Una tabla de dimensiones contiene un elemento y un atributo
4. Data Mart
4.1. Hace referencia a un subconjunto temático de datos, orientándose a un proceso o un área de negocios específica, cada Data Mart,debe estar orientado a un proceso determinado
4.1.1. Por ejemplo : Pedidos de clientes, Compras , Inventario de almacén, envío de materiales. etc
4.2. Nota: No se pueden volver a generar islas de información de las distintas áreas o procesos de negocios.
4.3. Orientado aun proceso de negocio
4.3.1. Datos unidos entre si en segmentos de negocio
4.3.2. Facilita datos a usuarios de una área especifica
4.3.3. Integridad de datos y uso especifico del negocio
4.4. Integración
4.4.1. Estructura consistente
4.4.2. Diversos detalles de la información
4.4.3. Pueden existir diferentes almacenes de datos con las mismas estructuras
4.5. Consideraciones
4.5.1. evitar generar islas de información
4.5.2. Se debe lograr la integracion para conectar con estructura de negocio
4.6. Base de datos
4.6.1. Fuente de información de una compañía
4.6.2. organización de información
4.6.3. Permite la elaboración de claves de rendimiento kpi
4.6.4. Facilita la elaboración de informes de rendimiento de un área especifica
4.6.5. Entrega de datos rápida y sencilla
5. Esquema de estrella
5.1. Existe una única tabla central, conteniendo una tabla de hechos, la cual contiene todas las medidas y una tabla adicional para cada una de las perspectivas en donde se requiere analizar información.
6. Modelado Dimensional
6.1. Sistemas Transaccionales o Sistemas OLTP
6.1.1. Almacenan los datos en sistemas gestores de base de datos relacionales, estos datos están altamente normalizados, optimizados para concurrencia de muchos usuarios, muchas escrituras y muchas lecturas simultáneas.
6.1.1.1. Orientado a los procesos
6.1.1.2. Predomina la actualización
6.1.1.3. Se accede a pocos registros
6.1.1.4. Datos altamente normalizados
6.1.1.5. Estructura relacional
6.1.1.6. Tiempo de respuesta rápidos ( pocos registros)
6.1.1.7. Estructura estática
6.2. Sistemas Análiticos
6.2.1. Están enfocados al análisis de grandes cantidades de información, proporcionando respuestas rápidas y complejas.
6.2.1.1. Orientado a temas
6.2.1.2. Predomina la consulta, datos históricos
6.2.1.3. Procesos masivos, se accede a muchos registros
6.2.1.4. Datos desnormalizados
6.2.1.5. Estructura In- Memory/ Multidimensional
6.2.1.6. Tiempos de respuesta rápido ( datos masivos)
6.2.1.7. Estructura dinámica, abundantes cambios
7. Data Warehouse
7.1. Características
7.1.1. Orientado a Temas
7.1.1.1. Los datos están organizados por temas para facilitar el entendimiento
7.1.2. Integrado
7.1.2.1. Se integran en una estructura consistente en diversos niveles de detalle para adecuarse a las necesidades de consulta.
7.1.3. Histórico
7.1.3.1. Los datos que pueden ir variando a lo largo del tiempo, deben quedar reflejados y no alterar la realidad de los clientes.
7.1.4. No Volátil
7.1.4.1. Una vez introducida la información, debe de ser solo lectura, nunca se modificará o eliminará, servirá para futuras consultas.