Cuando una empresa genera una gran cantidad de datos heterogéneos, las bases de datos relacionales no son suficientes. Aunque estas bases de datos han sido muy útiles en todo tipo de industrias, ya sea para almacenar los registros financieros, controlar el inventario o gestionar los recursos humanos, se limita a que solo puede categorizar de acuerdo a características en común.
Cuando una empresa genera una gran cantidad de datos heterogéneos, las bases de datos relacionales no son suficientes. Aunque estas bases de datos han sido muy útiles en todo tipo de industrias, ya sea para almacenar los registros financieros, controlar el inventario o gestionar los recursos humanos, se limita a que solo puede categorizar de acuerdo a características en común.
Ante la complejidad de la información actual, como los archivos multimedia, imágenes y sistemas de información geográfica, se necesita de una base de datos escalable que gestione y analice información de todo tipo de fuentes.
¿Qué son las bases de datos multidimensionales?
Las bases de datos multidimensionales (MBD) están optimizadas para trabajar en un ambiente de Data Warehouse, es decir, una gran colección de datos históricos de una empresa que se almacenan con fines analíticos para tomar decisiones comerciales.
Dentro de una base de datos multidimensional se organizan los datos en una estructura de múltiples dimensiones, donde cada una de ella representa un aspecto diferente de los datos, como el tiempo, la ubicación o el producto. Esto significa que las bases de datos multidimensionales se conforman a partir de diversas bases de datos relacionales.
Mientras que en la base de datos relacional se consulta información a través del Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL), en la base de datos multidimensional se accede mediante una aplicación de procesamiento analítico en línea (OLAP). Los sistemas OLAP están diseñados para manejar consultas complejas en poco tiempo.
Las bases de datos relacionales tienen dos dimensiones. En cambio, podemos representar la base de datos multidimensional como un cubo donde la información se almacena en distintas jerarquías y registros. Este cubo está conformado por una combinación de datos de diversas fuentes que trabajan simultáneamente generando múltiples perspectivas. Es posible acceder a cada dato individual a través de diversos índices.
Si necesitamos, por ejemplo, mostrar los resultados de ventas de cierto producto en Madrid, durante la temporada primavera-verano, y al mismo tiempo hacer comparaciones entre otras consultas y productos similares para descubrir tendencias, esto no sería posible con una base de datos relacional.
En cambio, es posible hacerlo al almacenar los datos en una base de datos multidimensional, ya que cada atributo, como la zona geográfica, el producto, la temporada, el tipo de cliente, etc., se consideran por separado y, al mismo tiempo, pueden considerarse subatributos. Los usuarios pueden hacer consultas desde diferentes perspectivas y realizar operaciones de agregación, como sumas y promedios, a través de múltiples dimensiones.
Características de las bases de datos multidimensionales
Las MDB se caracterizan por tener los siguientes atributos:
Medidas: las medidas son datos numéricos que pueden compararse, por ejemplo las ventas o las ganancias.
Dimensiones: estos son los atributos que describen a las medidas, por ejemplo el tiempo, la ubicación o el producto en sí.
Cubos: en un modelo de datos, los cubos son las estructuras que representan las relaciones multidimensionales entre medidas y dimensiones. Este modelo facilita la recuperación y el análisis de datos.
Agregación: la agregación consiste en resumir datos a través de dimensiones y niveles de detalle. Con la agregación los usuarios pueden analizar fácilmente datos en distintos niveles.
Roll up y drill down: en visualización de bases de datos es común emplear estos anglicismos para referirse a la acción de navegar subiendo un nivel de detalle (roll up) y bajando un nivel de detalle (drill down). Estas funciones, facilitan explorar los datos con mayor detalle y obtener información de los patrones subyacentes.
Jerarquías: las jerarquías organizan cada dimensión según su nivel de detalle. Por ejemplo, el tiempo puede jerarquizarse por años, semestres, trimestres, meses, semanas o días. Con esta característica los usuarios pueden navegar por los datos para hacer operaciones de desglose y resumen.
OLAP: como ya explicamos, en estas bases de datos se accede mediante aplicaciones de procesamiento analítico en línea (OLAP). Este sistema facilita las consultas rápidas y efectivas a grandes volúmenes de datos.
Casos de uso de las bases de datos multidimensionales
Estas bases de datos se usan actualmente en una gran variedad de industrias para analizar datos y generar informes:
Venta minorista: los negocios minoristas se apoyan en este tipo de bases de datos para analizar datos de ventas por región, tienda, tipo de producto y perfil de cliente. Con esto, obtienen información relevante para saber en qué invertir, cuáles mercados explorar y qué rumbo podría tomar el negocio en los próximos meses o años.
Instituciones financieras: estas organizaciones emplean bases de datos multidimensionales para estudiar el mercado, los factores de riesgo y el rendimiento de las inversiones en múltiples dimensiones.
Área médica: las organizaciones de atención médica usan estas bases de datos para estudiar pacientes y enfermedades por demografía, tipo de diagnóstico, tratamiento y respuesta a este. La información que obtienen les ayuda a dar una atención más eficiente, reducir costos e identificar áreas de mejora.
Sector industrial: las empresas de fabricación se sirven del análisis de datos multidimensionales para comprender la relación entre la producción, la maquinaria, el personal y el tiempo. Con esto pueden optimizar los procesos de producción, eliminar tiempos muertos y reforzar el control de calidad.
Mercadotecnia: el departamento de mercadotecnia de cualquier compañía, sin importar su tamaño, se puede ver beneficiado con la información de una base de datos multidimensional. Con ella pueden acceder fácil y rápidamente a los datos de los clientes por ubicación, comportamiento, historial de compra y respuesta a las diferentes campañas.
Educación: al estudiar las bases de datos de sus estudiantes, las instituciones educativas pueden obtener información importante sobre el rendimiento académico, el historial de asistencias, retardos y conducta. De esta forma es más sencillo identificar áreas de mejora, dar seguimiento a los estudiantes que así lo requieran y, en general, tomar mejores decisiones basadas en datos.
La finalidad principal de una base de datos multidimensional es apoyar en la toma de decisiones y en la resolución de consultas complejas. Esto es especialmente útil en áreas como la inteligencia de negocios, la planificación financiera, la gestión de inventario y el análisis de datos científicos. Además de la riqueza de información que se puede obtener, su rendimiento es muy superior al de las bases de datos relacionales.
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