Resumen

Los almacenes de datos deben homogeneizar e integrar la información de las diversas áreas de una organización con el fin de extraer conocimiento relevante para la toma de decisiones. Su desarrollo no es tarea fácil, por lo cual se han desarrollado varios enfoques que se pueden clasificar de acuerdo con la forma como se obtienen los requisitos de información: impulsados por la oferta, por la demanda, e híbridos. Este estudio ofrece un marco conceptual y un estudio cronológico de los estos enfoques conforme al paradigma utilizado, lo que proporciona un amplio marco para comprender de mejor manera el estado actual en el área de los almacenes de datos, así como su evolución.

Introducción

Los almacenes de datos (DW) están diseñados para apoyar la toma de decisiones de las organizaciones (Giorgini et al., 2008; Mazón, 2005; Rizzi et al., 2006); estos sistemas deben homogeneizar e integrar los datos de las diferentes áreas de una organización en un gran repositorio de datos para aprovechar esa representación única y detallada, permitiendo así la extracción de conocimiento relevante para la toma de decisiones. En sí mismos, los DW representan un gran repositorio de datos que no dice mucho; al igual que las bases de datos operativas, se necesitan herramientas adicionales para consultar y analizar los datos almacenados. Sin la herramienta adecuada, no se puede extraer de un DW conocimientos valiosos para una organización y todo el sistema fracasará en su objetivo de proporcionar información que apoye la toma de decisiones. El procesamiento analítico en línea (OLAP) (Codd et al., 1993) es una herramienta que facilita el análisis de la información y la navegación por todo un DW para extraer el conocimiento relevante para dicha organización.

El desarrollo de un DW no es una tarea fácil y surgen algunas dificultades interesantes al intentarlo. Hoy en día, aunque todavía no existe un modelo estándar, se asume ampliamente que el diseño del DW debe seguir un paradigma multidimensional (Kimball y Ross, 2002). Por ello, se han dedicado muchos esfuerzos a crear metodologías y enfoques que permitan crear un modelo multidimensional de un DW (Romero y Abello, 2009).

Según Winter y Strauch (Winter y Strauch, 2003), los enfoques de modelos multidimensionales pueden clasificarse según los requisitos del DW: enfoques basados en la demanda, en la oferta y enfoques híbridos que tratan de combinar los dos primeros. Este estudio ofrece un marco conceptual y un estudio cronológico de los enfoques para el diseño de DW según el paradigma utilizado, proporcionando un contexto amplio para comprender mejor el estado actual de los DW y su evolución.

Se realizó una revisión bibliográfica para obtener un conjunto pertinente de enfoques de diseño de DW; se definió un conjunto de palabras clave relacionadas con el diseño, el modelado y la representación de DW. Se recopilaron 43 estudios, de los que se seleccionaron 15, que datan de 1998 a 2010.

• Materias:Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Información - Sistemas Indicadores de eficiencia (Recuperación de información) Ciencia de datos
• Subjects:Information storage and retrieval systems Information - Systems Efficiency indicators (Information retrieval) Data science
• Palabras claves:Almacén de datos; Paradigma; Estudio cronológico
• Keywords:Data warehouse; Paradigm; Chronological study