Proceso de transformación de una base de datos relacional a modelo multidimensional haciendo uso de la metodología Hefesto para la elaboración de un Datamart

Resumen

Hoy en día, en las diferentes actividades que las organizaciones realizan, se generan datos, como producto secundario, que son los resultados de todas las operaciones que se realizan, estos datos se convierten en información valiosa para la organización, con el pasar el tiempo éstas sirven para tomar decisiones y generar valor agregado a los productos o servicios que se ofrecen. Para tomar decisiones en base a esta información, se debe aplicar la inteligencia de negocios, la cual se encarga de recolectar, procesar y presentar la información organizada, la cual toma como una de las principales actividades, al proceso de transformación y modelamiento multidimensional de las bases de datos operacionales que la organización maneja. En esta investigación se hace uso de la metodología Hefesto para poder realizar el modelo multidimensional, partiendo de una base de datos operacional, esta metodología está dividida en cinco fases: dirigir y planear, recolección de información, procesamiento de datos, análisis y producción y por último está la difusión de la información procesada; cabe mencionar que nos hemos enfocado en las tres primeras
fases de la metodología mencionada para así poder llegar a la construcción
de un DataMart, que posteriormente se procederá a la migración de los datos de la base de datos operacional, a la base de datos multidimensional, también realizamos una comparación del tiempo de ejecución de consultas en los dos modelos de base de datos (MER y MMD), mostrando un tiempo menor en la ejecución de las mismas consultas en la base de datos multidimensional, garantizando así la rapidez en la que esta brinda la información.