Fuente | Domo
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 mayo 15, 2012 abril 22, 2012El concepto de Data Warehouse (DW) llegó de la mano de Bill Inmon y Ralph Kimball. Ambos pensaron en un único repositorio de información para poder integrar y explotar información de diversos sistemas fuentes. Pero, más allá de esta generalización conceptual, cada uno decidió hacerlo a su manera. Entonces, veamos qué es lo que propone cada uno de ellos: Kimball sugiere utilizar una metodología Bottom-Up, donde la información se extrae de los sistemas transaccionales para ser cargada en diferentes Data Marts cada uno de los cuales son independientes, están modelados en forma dimensional y tienen foco departamental. Estos Data Marts podrían ser implementados con tecnología ROLAP o MOLAP. A continuación se puede ver esta primer alternativa:
El modelo anterior se supone que debería evolucionar a lo largo del tiempo para formar un DW. Los Data Marts, en este caso, estarían todos en un mismo repositorio, también respetando el modelo dimensional se relacionan entre sí mediante sus dimensiones (dimensiones conformadas). Este modelo se puede ver en la siguiente imagen:
Ahora hablemos de la visión Top-Down de Inmon. Coincide con el segundo caso que vimos de Kimball donde el DW se nutre de un solo ETL, pero en este caso el DW no está modelado dimensionalmente, sino que está en tercera forma normal (3NF). Así, el creador de este modelo entiende que esta forma es mucho más rica y adaptable que el modelo de Kimball. Una vez que tenemos el Data Warehouse generado de esta manera, se pueden crear los datamarts para las áreas de negocio que necesitemos, y además lo podríamos utilizar para cualquier otro tipo de sistema decisional como por ejemplo sistemas expertos, o minería de datos. A continuación una última imagen ilustrando el modelo propuesto por Inmon.
abril 1, 2012Hace un tiempo estuvimos hablando de BigData y el desafío que trae el manejo de grandes volúmenes de datos. Así, Cassandra, Mongodb, CoachDB y otros nombres, los empezamos a escuchar cada vez con más frecuencia. Se trata de bases del tipo NOSQL pensadas para manejar información en gran escala. ¿Pero qué son las Bases NOSQL? Son las bases no relacionales, distribuidas y de código abierto. NOSQL significa Not-Only SQL. Las características más comunes de estas bases son: - Consistencia Eventual: No poseen mecanismos rígidos de consistencia como en las conocidas bases de datos relacionales, donde la confirmación de un cambio implica una comunicación del mismo a todos los nodos que lo repliquen. Esta flexibilidad hace que la consistencia se dé, eventualmente, cuando no se hayan modificado los datos durante un periodo de tiempo. Esto se conoce también como BASE (Basically Available Soft-state Eventual Consistency, o coherencia eventual flexible básicamente disponible), en contraposición a ACID (atomicity, consistency, isolation, durability), su analogía en las bases de datos relacionales. - Estructura distribuida: Generalmente se distribuyen los datos mediante mecanismos de tablas de hash distribuidas (DHT) ya que realmente se trata, según las distintas implementaciones, de redes p2p. - Escalabilidad horizontal: La implementación típica se realiza en muchos nodos de capacidad de procesado limitado, en vez de utilizar grandes Mainframes. - Tolerancia a fallos y Redundancia. Existen muchas bases de datos del tipo NoSQL que no utilizan el lenguaje de consultas SQL (por ejemplo, MongoDB usa JSON), pero hay algunas que siguen usándolo, como por ejemplo BigTable (GQL), que lo ha transformado manteniendo su estructura básica. Les dejamos una presentación que nos pareció interesante sobre este tipo de base de datos. NOSQL for Dummies
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Vía | NoSQL.es marzo 22, 2012
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