Resumen

Usualmente las dimensiones de una bodega de datos son consideradas estáticas porque su esquema y datos tienden a no cambiar. Sin embargo, tanto el esquema como los datos de las dimensiones pueden cambiar. Este artículo se enfoca en un tipo de cambio dimensional denominado reclasificación, que ocurre cuando un miembro de un nivel cambia de miembro en un nivel superior de la dimensión, ejemplo, cuando un producto cambia de categoría (es reclasificado). Este tipo de cambios da lugar al concepto período de clasificación y a un tipo de consultas que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Verbigracia, ¿cuál fue el total vendido del producto ajedrez durante su primer periodo de clasificación en la categoría juguete? Para facilitar el planteamiento de este tipo de consultas se propone un conjunto de operadores y se muestra como éstos se incorporan en SQL, un lenguaje familiar para los desarrolladores de bases de datos. También se demuestra la expresividad de los operadores propuestos, ya que la formulación de esas consultas sin usar estos operadores usualmente conduce a soluciones complejas y poco intuitivas.

Introducción

En los últimos años las bodegas de datos (BD) (Kumar, 2008; Golfarelli, 2009a) han demostrado su utilidad en la integración de sistemas de información y en el soporte a la toma de decisiones. Las BD se modelan usualmente de manera multidimensional. Un modelo multidimensional posee un conjunto de dimensiones asociadas con un fenómeno de interés para una organización denominado hecho. Una dimensión se compone de niveles, organizados jerárquicamente de acuerdo a las necesidades de la información (Torlone, 2003). Así, en una dimensión tiempo con niveles día, mes y año, los días se agrupan en meses y los meses en años; en una dimensión producto con niveles producto y categoría, los productos se agrupan en categorías.

que permiten evaluar actividades específicas de una organización (Malinowski, 2008). Estas medidas se pueden agregar por medio de los niveles de las dimensiones, lo que permite analizar  la información desde diferentes niveles de granularidad. Por ejemplo, considérese un hecho venta, con una medida total vendido, asociado con las dimensiones tiempo y producto. Esta organización de la información facilita consultas tales como “obtener el total vendido de un producto, diaria, mensual o anualmente”.

Usualmente las dimensiones se consideran estáticas, mientras que a los hechos se los interpreta dinámicos, ya que nuevos hechos se insertan periódicamente en la BD. Sin embargo, el esquema y los datos de una dimensión también pueden cambiar (Golfarelli, 2009b). Este artículo se enfoca en un tipo de cambios llamado reclasificación y en un tipo de consultas que se originan a raíz de dichos cambios. Una reclasificación sucede cuando un miembro de un nivel cambia de miembro en un nivel superior de la dimensión, por ejemplo, cuando un producto clasificado como juguete pasa a ser clasificado como educativo.

• Materias:Recuperación de información Probabilidades - Procesamiento de datos Minería de datos Datos masivos
• Subjects:Information retrieval Probabilities - Data processing Data mining Big data
• Palabras claves:Bodegas de datos temporales; Olap; Reclasificación; Período de clasificación
• Keywords:Temporal data warehouse; Olap; Reclassification; Classification period