BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales


SOLUCIONES OLAP CON MICROSOFT SQL SERVER ANALYSIS SERVICES

Jonathan David Nima Ramos



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CARACTERÍSTICAS DE LAS DIMENSIONES

Además de admitir diversas variedades de dimensiones, se pueden aplicar otras características, como jerarquías desiguales, para proporcionar mayor funcionalidad a estas variedades de dimensiones básicas.

La siguiente tabla muestra qué características de las dimensiones (presentadas como columnas) son admitidas por las variedades de dimensiones (mostradas como filas).

Compartida Privada Variables Dependientes Habilitadas para escritura Jerarquías equilibradas Jerarquías desequilibradas Jerarquías desiguales

*Necesario para las dimensiones normales que utilizan OLAP relacional (ROLAP).

**Obligatorio.

DIMENSIONES COMPARTIDAS Y PRIVADAS

Puede crear una dimensión para utilizarla en un único cubo o en varios cubos. Una dimensión privada es una dimensión creada para un solo cubo. En Analysis Manager, las dimensiones privadas se encuentran en el panel de árbol del Editor de cubos. Una dimensión compartida es una dimensión que pueden utilizar varios cubos. En el panel de árbol de Analysis Manager, las dimensiones compartidas aparecen en la carpeta SHARED DIMENSIONS de la base de datos en la que se crearon. También aparecen en el panel de árbol del Editor de cubos tras haberse incluido en el cubo modificado.

Las únicas excepciones a esta regla son las dimensiones virtuales. Una dimensión virtual privada o compartida se identifica siempre mediante el icono de dimensión virtual.

Las dimensiones compartidas que comparten el mismo origen de datos se pueden incluir en cualquier cubo o cubo virtual de la base de datos. Al crear dimensiones compartidas y utilizarlas en varios cubos ahorrará tiempo, ya que no necesitará crear dimensiones privadas duplicadas dentro de cada uno de los cubos.

Las dimensiones compartidas también permiten estandarizar las métricas empresariales utilizadas entre cubos. Por ejemplo, las dimensiones compartidas estandarizadas para las fechas y la ubicación geográfica aseguran que los datos analizados de cubos distintos tendrán una organización similar. Esto es muy importante a la hora de integrar datos procedentes de distintos aspectos de una organización para su análisis.


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