Introducción

Los almacenes de datos analíticos organizan los datos de forma diferente a los sistemas transaccionales. Aunque las bases de datos transaccionales se optimizan para inserciones y actualizaciones rápidas, las cargas de trabajo analíticas necesitan datos estructurados para realizar consultas, filtrados y agregaciones eficaces. El modelado dimensional proporciona el marco de diseño que hace posible esto.

Supongamos que trabaja en una organización de análisis comercial. Los ingenieros de datos crean canalizaciones que incorporan datos a Microsoft Fabric desde varios sistemas de origen, incluidas las transacciones de punto de venta, los registros de inventario y los datos de los clientes. A continuación, debe diseñar las estructuras de datos que transforman estos datos sin procesar en un modelo optimizado para informes y análisis. Debe comprender qué patrones de esquema usar, cómo capturar eventos empresariales en tablas de hechos, cómo organizar atributos descriptivos en tablas de dimensiones y cómo controlar los datos que cambian con el tiempo.

En este módulo, explorará los conceptos de modelado dimensional y los aplicará en Microsoft Fabric. Obtendrá información sobre los tipos de esquema de estrella y copo de nieve, los principios de diseño para las tablas de hechos y dimensiones, y los patrones para administrar dimensiones que cambian lentamente. A continuación, aplique estos conceptos en un ejercicio de diseño guiado.

Al final de este módulo, puede diseñar un modelo dimensional que organice los datos para consultas analíticas eficaces y admita escenarios de informes humanos e inteligencia artificial.