{"id":176228,"date":"2024-11-25T07:30:00","date_gmt":"2024-11-25T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=176228"},"modified":"2024-11-22T16:51:37","modified_gmt":"2024-11-22T15:51:37","slug":"tablas-de-dimensiones-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse","title":{"rendered":"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"176228\" class=\"elementor elementor-176228\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e016dd9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e016dd9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6da07b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6da07b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>En data science y m\u00e1s espec\u00edficamente en los data warehouses, los t\u00e9rminos tabla de dimensi\u00f3n y tabla de hechos son conceptos clave en cualquier modelo de datos, entre otros, para fines de an\u00e1lisis.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ad9c24 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7ad9c24\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76cd5db e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"76cd5db\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d158e6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3d158e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image3.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-176231\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image3.webp 512w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image3-300x300.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image3-150x150.webp 150w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd5a076 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"fd5a076\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0dd0ac elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a0dd0ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Recordatorio: \u00bfqu\u00e9 es un data warehouse?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0d6c17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e0d6c17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un data warehouse es una plataforma centralizada de almacenamiento de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, dise\u00f1ada para facilitar el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. Re\u00fane datos de diferentes fuentes y los organiza de manera que permita realizar an\u00e1lisis r\u00e1pidos y eficientes. A diferencia de las bases de datos operacionales, un data warehouse est\u00e1 optimizado para <\/span><b>el an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ofreciendo as\u00ed una mejor visi\u00f3n de los rendimientos pasados y presentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6ce44c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c6ce44c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d0fc7e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9d0fc7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el data warehousing<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-661bea7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"661bea7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6db4b7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e6db4b7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es una tabla de dimensi\u00f3n?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdbdfcd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bdbdfcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Una dimensi\u00f3n es una tabla que almacena atributos cualitativos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de un elemento clave del proceso de la empresa. Estos atributos se utilizan para describir <\/span><b>los hechos num\u00e9ricos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que a su vez se registran en las tablas de hechos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ello, las dimensiones permiten proporcionar un contexto a las medidas cuantitativas. Ofrecen detalles sobre los eventos, por ejemplo, qui\u00e9n, cu\u00e1ndo, d\u00f3nde o a qu\u00e9 producto se realiz\u00f3 una venta.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos atributos pueden incluir elementos como el producto, la fecha, el cliente o incluso el lugar. Estas tablas est\u00e1n organizadas de manera que hacen que el an\u00e1lisis de datos sea m\u00e1s intuitivo, facilitando as\u00ed la comprensi\u00f3n de las <\/span><b>tablas de hechos, que contienen en cambio las medidas cuantitativas.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efbf3e4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"efbf3e4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1853e9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d1853e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Los tipos de esquemas utilizados<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1ad32f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b1ad32f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existen varios modelos para organizar las tablas de hechos y de dimensiones, especialmente los modelos en estrella (<\/span><b>star schema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) y en copo de nieve (<\/span><b>snowflake schema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9460a48 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9460a48\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83940ac e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"83940ac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3739e84 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3739e84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"848\" height=\"579\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image5.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176232\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image5.webp 848w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image5-300x205.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image5-768x524.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 848px) 100vw, 848px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-445b01e e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"445b01e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bcc44d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1bcc44d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Star Schema<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-270b70f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"270b70f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este tipo de esquema es el m\u00e1s simple y el m\u00e1s com\u00fanmente utilizado en data warehousing. Aqu\u00ed, las tablas de hechos se colocan en el centro y est\u00e1n conectadas a las tablas de dimensiones que las rodean, formando una estructura en forma de estrella. Esto facilita el an\u00e1lisis de datos porque las relaciones entre tablas son claras y poco complejas. Generalmente, es el enfoque aconsejado cuando sea posible.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8737179 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8737179\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bf4ed0 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"0bf4ed0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ceca3c8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ceca3c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"725\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176233\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image2.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image2-300x181.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image2-1024x619.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image2-768x464.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b1e6b1 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"4b1e6b1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b445186 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b445186\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Snowflake Schema<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63e0853 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"63e0853\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El esquema en copo de nieve es una extensi\u00f3n del star schema, en el que las tablas de dimensiones est\u00e1n normalizadas a varios niveles. Esto significa que los atributos de una dimensi\u00f3n est\u00e1n a su vez conectados a otras tablas, formando una estructura m\u00e1s compleja que se asemeja a un copo de nieve. Esto permite reducir la redundancia de datos, pero aumenta la complejidad de las consultas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6fe9d51 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6fe9d51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en data warehouse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbb0b9a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dbb0b9a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32fe5b0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"32fe5b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Primary Keys y Foreign Keys<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b01ebdc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b01ebdc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En un modelo dimensional, las tablas de dimensiones disponen de una <\/span><b>clave primaria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (primary key) <\/span><b>que identifica de manera \u00fanica cada fila<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta primary key se utiliza a su vez en <\/span><b>la clave for\u00e1nea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (foreign key) de la tabla de hechos para crear <\/span><b>una relaci\u00f3n entre las tablas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, una tabla de hechos de ventas (sales fact table) puede tener una columna \u00abProductID\u00bb que es una foreign key que apunta a la primary key de la tabla de dimensi\u00f3n producto. Estas relaciones permiten cruzar los datos de diferentes tablas para obtener an\u00e1lisis ricos y detallados.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-833dd36 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"833dd36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"363\" height=\"380\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176237\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image4.webp 363w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image4-287x300.webp 287w\" sizes=\"(max-width: 363px) 100vw, 363px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b56706 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6b56706\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dbd071 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6dbd071\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Role-Playing Dimensions<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bd47bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8bd47bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algunas dimensiones pueden desempe\u00f1ar diferentes roles en el modelo de datos. Por ejemplo, una dimensi\u00f3n de fecha puede ser utilizada para representar la fecha de pedido, la fecha de entrega, o la fecha de facturaci\u00f3n. Se habla entonces de role-playing dimensions. Esto permite evitar la duplicaci\u00f3n de datos utilizando una sola dimensi\u00f3n para diferentes usos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b76e22 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5b76e22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"786\" height=\"464\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176238\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image1.webp 786w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image1-300x177.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/image1-768x453.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 786px) 100vw, 786px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3e8977 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e3e8977\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar el uso de un data warehouse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9849b7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e9849b7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01dd33c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"01dd33c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Dimensiones de Cambio Lento (Slowly Changing Dimensions)<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb5c0de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb5c0de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las dimensiones pueden evolucionar con el tiempo, y a menudo es necesario seguir estos cambios en el data warehouse. Por ejemplo, un cliente puede cambiar de direcci\u00f3n. <\/span><b>Estos cambios deben ser gestionados para ser capaces de entender en qu\u00e9 momento estas modificaciones ocurrieron y c\u00f3mo afectaron a los hechos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>slowly changing dimensions<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (SCD) permiten gestionar este tipo de variaci\u00f3n. Existen varios tipos, entre ellos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tipo 1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El cambio simplemente reemplaza el valor anterior.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tipo 2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Se a\u00f1ade una nueva fila para cada modificaci\u00f3n, permitiendo conservar el historial.<\/span><\/li><li><b>Tipo 3<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Se a\u00f1ade una nueva columna para conservar el valor anterior.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22aa47c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"22aa47c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e22885 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e22885\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La importancia de las dimensiones en el an\u00e1lisis de datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-799d8bf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"799d8bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las dimensiones permiten transformar valores num\u00e9ricos en informaci\u00f3n utilizable. <\/span><b>Ayudan a responder a preguntas estrat\u00e9gicas en el contexto de business process<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, tales como:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 producto se vende mejor?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQui\u00e9nes son nuestros mejores clientes?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfCu\u00e1l es el momento m\u00e1s rentable del a\u00f1o?<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-171c46f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"171c46f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Usando dimensiones pertinentes como el producto, la fecha o el cliente, los analistas pueden segmentar los datos de ventas o producci\u00f3n y as\u00ed obtener una visi\u00f3n m\u00e1s precisa de los rendimientos de la empresa. <\/span><b>Es esta asociaci\u00f3n entre facts y dimensiones lo que permite un an\u00e1lisis de datos bien informado.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac65ab5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ac65ab5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-097ce05 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"097ce05\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eaef892 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eaef892\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las dimensiones son extremadamente importantes en un data warehouse y no deben ser subestimadas, ya que permiten <\/span><b>dar sentido a los datos cuantitativos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> contenidos en las tablas de hechos. Al organizar los datos con esquemas en estrella o en copo de nieve, utilizando las claves primarias y for\u00e1neas, y aprovechando role-playing dimensions, un data warehouse puede proporcionar una <\/span><b>base s\u00f3lida para un an\u00e1lisis de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> profundo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56bd7f2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"56bd7f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Todo sobre los data warehouses<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ce5bd7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2ce5bd7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14d84e8 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"14d84e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es una tabla de dimensi\u00f3n en un data warehouse?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Una tabla de dimensi\u00f3n en un data warehouse es una tabla que almacena los atributos descriptivos relacionados con los datos de una tabla de hechos. Contiene informaci\u00f3n cualitativa, como nombres de productos, fechas o ubicaciones, que ayudan a proporcionar contexto a los datos cuantitativos presentes en las tablas de hechos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre una tabla de hechos y una tabla de dimensi\u00f3n?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La principal diferencia entre una tabla de hechos y una tabla de dimensi\u00f3n es que la tabla de hechos almacena medidas cuantitativas, como ventas o cantidades, mientras que la tabla de dimensi\u00f3n almacena informaci\u00f3n cualitativa que describe el contexto de esas medidas, como productos, clientes o per\u00edodos de tiempo.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los tipos de tablas de dimensi\u00f3n?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Existen diferentes tipos de tablas de dimensi\u00f3n, incluyendo las dimensiones de cambio lento (SCD - Slowly Changing Dimensions), que gestionan los cambios de atributos a lo largo del tiempo, las dimensiones de cambio r\u00e1pido y las dimensiones degeneradas, donde los atributos descriptivos se almacenan directamente en la tabla de hechos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 son importantes las tablas de dimensi\u00f3n en un data warehouse?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las tablas de dimensi\u00f3n son esenciales en un data warehouse porque proporcionan el contexto necesario para interpretar los datos almacenados en las tablas de hechos. Permiten estructurar los datos de manera que faciliten el an\u00e1lisis, las consultas y la generaci\u00f3n de informes de toma de decisiones al ofrecer una vista detallada y descriptiva de los datos.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En data science y m\u00e1s espec\u00edficamente en los data warehouses, los t\u00e9rminos tabla de dimensi\u00f3n y tabla de hechos son conceptos clave en cualquier modelo de datos, entre otros, para fines de an\u00e1lisis. Recordatorio: \u00bfqu\u00e9 es un data warehouse? Un data warehouse es una plataforma centralizada de almacenamiento de datos, dise\u00f1ada para facilitar el an\u00e1lisis [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":176230,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2427],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre las tablas de dimensiones para un Data Warehouse eficiente. Aprende c\u00f3mo utilizarlas para mejorar tus an\u00e1lisis y tomar decisiones informadas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"En data science y m\u00e1s espec\u00edficamente en los data warehouses, los t\u00e9rminos tabla de dimensi\u00f3n y tabla de hechos son conceptos clave en cualquier modelo de\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"DataScientest\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-11-25T06:30:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-11-22T15:51:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse-datascientest.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Daniel\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Daniel\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\"},\"author\":{\"name\":\"Daniel\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\"},\"headline\":\"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse\",\"datePublished\":\"2024-11-25T06:30:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-11-22T15:51:37+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\"},\"wordCount\":927,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2024\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\",\"name\":\"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-11-25T06:30:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-11-22T15:51:37+00:00\",\"description\":\"Descubre las tablas de dimensiones para un Data Warehouse eficiente. Aprende c\u00f3mo utilizarlas para mejorar tus an\u00e1lisis y tomar decisiones informadas.\",\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/\",\"name\":\"DataScientest\",\"description\":\"L\u00edder en formaci\u00f3n en Ciencia de Datos\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-spain\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\",\"name\":\"Daniel\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Daniel\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/\",\"user\"],\"jobTitle\":\"ing\u00e9nieur logiciel\",\"worksFor\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/author\/team-redac\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse","description":"Descubre las tablas de dimensiones para un Data Warehouse eficiente. Aprende c\u00f3mo utilizarlas para mejorar tus an\u00e1lisis y tomar decisiones informadas.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse","og_description":"En data science y m\u00e1s espec\u00edficamente en los data warehouses, los t\u00e9rminos tabla de dimensi\u00f3n y tabla de hechos son conceptos clave en cualquier modelo de","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse","og_site_name":"DataScientest","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2024-11-25T06:30:00+00:00","article_modified_time":"2024-11-22T15:51:37+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":600,"url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/11\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse-datascientest.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Daniel","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Escrito por":"Daniel","Tiempo de lectura":"6 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse"},"author":{"name":"Daniel","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0"},"headline":"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse","datePublished":"2024-11-25T06:30:00+00:00","dateModified":"2024-11-22T15:51:37+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse"},"wordCount":927,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse#respond"]}],"copyrightYear":"2024","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse","name":"Las tablas de dimensiones en un Data Warehouse","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website"},"datePublished":"2024-11-25T06:30:00+00:00","dateModified":"2024-11-22T15:51:37+00:00","description":"Descubre las tablas de dimensiones para un Data Warehouse eficiente. Aprende c\u00f3mo utilizarlas para mejorar tus an\u00e1lisis y tomar decisiones informadas.","inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/","name":"DataScientest","description":"L\u00edder en formaci\u00f3n en Ciencia de Datos","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-spain\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0","name":"Daniel","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","caption":"Daniel"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/","user"],"jobTitle":"ing\u00e9nieur logiciel","worksFor":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/author\/team-redac"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176228"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/45"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=176228"}],"version-history":[{"count":12,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176228\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":176549,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176228\/revisions\/176549"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/176230"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=176228"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=176228"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=176228"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}