Resumen

El modelo de datos del almacén de datos clásico (formalmente, modelo dimensional) no ofrece un soporte completo para la gestión de datos temporales. La razón subyacente es que requiere la consideración de varios aspectos temporales, que implican diversos sellos de tiempo. Además, los sistemas transaccionales, que sirven como fuente de datos para el almacén de datos, tienden a cambiar debido a los requisitos comerciales cambiantes. El modelo dimensional clásico es deficiente en el manejo de cambios en las fuentes de transacciones. Esto ha llevado al desarrollo de varios esquemas, incluida la evolución de datos y del modelo de datos, y la versión del modelo dimensional. Estos modelos tienen sus propias fortalezas y limitaciones, pero ninguno satisface completamente la amplia gama de aspectos mencionados anteriormente, lo que dificulta la comparación de los esquemas propuestos entre sí. Este artículo analiza los esquemas que satisfacen esos desafiantes aspectos enfrentados por un almacén de datos y propone una taxonomía para caracterizar los modelos existentes para la gestión

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Modelo de datos; Gestión de datos temporales; Modelo dimensional; Sistemas transaccionales; Evolución de datos; Versionado;
• Keywords:Data model; Temporal data management; Dimensional model; Transactional systems; Evolution of data; Versioning;