Cubos & Hipercubos.

Los cubos de Información o Cubos OLAP.
Los cubos OLAP pueden ser comparados con los cubos de rubik donde en estos el juego es tratar de poner los colores de un solo lado y cuenta con tres dimensiones, y en los BDMD se trata de organizar los datos por tablas o relaciones y este no tiene un número definido de dimensiones, también pueden ser llamados como Hipercubos.

Características.
El cubo OLAP contiene datos de una determinada variable que se desea consultar proporcionando una vista lógica de los datos.


Operaciones en los cubos de datos.

Dice. Se realiza una reducción de los datos mediante las consultas.
Pivotaje o Rotación. Se realiza un cambio de la visión dimensional de los datos.

Dimensiones.
Las dimensiones de un cubo son los atributos de los datos, son las vistas de las dimensiones, es decir, las variables de las tablas que forman el cubo.

Las dimensiones de un cubo se utilizan para indexar, ordenar, agrupar o abreviar los valores de las variables.

Variables.
También llamadas ‘Indicadores de Gestión’, son los datos que están siendo analizados, los cuales forman parte de una tabla.

Normalmente las variables son representadas por valores detallados para cada instancia del objeto o evento medido.

Corte y Corte del Cubo.
Las operaciones de corte y corte consiste básicamente para analizar subconjuntos de cubos, el resultado de estas operaciones llevan el nombre de subcubos o cuboides. La operación Corte, como la palabra lo dice, realiza un corte del cubo.

Por ejemplo, si una dimensión de tiempo de un cubo únicamente tomamos es mes de Marzo y dejamos ver el resto de las dimensiones, entonces con la operación de corte y corte la rebanada corresponderá al mes de marzo nada más.

Pero si además de ese corte, queremos otro corte de la dimensión Proveedor, seleccionando algún proveedor ‘X’ de un cubo de compras, entonces estaríamos visualizando un “subcubo” como resultado de la operación corte y corte.

Filtrar y Pivotear.
La operación Filtrar consiste en hacer una consulta de los datos de un cubo utilizando una constante, mientras que Pivotear permite visualizar el cubo desde distintos ángulos.

Ejemplos.

Un gerente de una zona estría interesado en visualizar la información para todos los productos que distribuye, lo podría tener en una representación gráfica como:

Un director de producto, sin embargo quería examinar la distribución geográfica de sus productos para toda la información histórica almacenada en el Dataware House.

O se podría también examinar los datos en un determinado momento o una visión particularizada.