¿Qué es un cubo de datos? Una exploración en profundidad

Cuando empecé a trabajar con grandes conjuntos de datos, enseguida me encontré con un problema habitual: datos fragmentados y dispersos por distintos sistemas. No había una forma fácil de analizarlo todo junto. Necesitaba comparar tendencias a lo largo del tiempo, entre regiones y por producto, pero las bases de datos tradicionales no podían realizar ese tipo de análisis. Fue entonces cuando oí hablar de los cubos de datos y empecé a estudiar la idea. 

En esta guía, explicaré los fundamentos, la estructura y la importancia de los cubos de datos. Como material complementario, te recomiendo nuestros cursos «Toma de decisiones basada en datos en SQL» y «Diseño de bases de datos ».

¿Qué es un cubo de datos?

Definiré la idea y la situaré en su contexto histórico:

Definición y ejemplo

Los cubos de datos son herramientas para gestionar datos multidimensionales en el análisis de datos, como en la inteligencia empresarial. A diferencia de las estructuras de datos planas tradicionales, como las hojas de cálculo o las bases de datos relacionales, los cubos de datos permiten una exploración más eficiente de conjuntos de datos complejos en tres o más dimensiones.

A menudo, todo esto no es especialmente evidente para el analista, así que permíteme ilustrar la idea de un cubo de datos con un ejemplo. Hablaré desde mi perspectiva como analista de BI:

Supongamos que deseas realizar un seguimiento de las ventas de una tienda minorista. Los datos disponibles pueden incluir los ingresos y la cantidad vendida, clasificados por dimensiones como el tiempo, el tipo de producto y la ubicación de la tienda. Un cubo de datos, que en realidad es más un modelo lógico o conceptual, organiza tus datos para que cualquier herramienta de BI que utilices pueda generar rápidamente visualizaciones de cualquier combinación de las dimensiones que he mencionado. Por ejemplo, se puede utilizar para ver las ventas totales por producto en todas las tiendas durante un año específico.

Ahora, imagina que estás viendo una hoja de cálculo con las columnas «Tiempo (meses)», «Tipo de producto», «Ubicación de la tienda» e «Ingresos». Esta hoja de cálculo no representa un cubo de datos en su estructura, pero podría utilizarse para ayudar a crear un cubo de dat e o rellenar un cubo de datos, en el que cada fila se convierte en una celda formada por la combinación única de Tiempo, Tipo de producto y Ubicación de la tienda, con los Ingresos como valor dentro de esa celda.

En un cubo, estas se convierten en dimensiones. Es decir, cada combinación única de tiempo × producto × ubicación apunta a unacelda e e que contiene los ingresos o la cantidad, y esto será un agregado que se almacena previamente y se recupera rápidamente (más adelante se ofrece más información al respecto).

Contexto histórico y evolución

Los cubos de datos se popularizaron por primera vez en la década de 1990, durante el auge del almacenamiento de datos y el OLAP (procesamiento analítico en línea). En aquel entonces, las empresas necesitaban formas más rápidas e interactivas de analizar cantidades cada vez mayores de datos. Los cubos de datos satisfacían esa necesidad al organizar la información en vistas flexibles y multidimensionales que facilitaban enormemente la detección de tendencias y patrones.

A medida que la tecnología evolucionó, también lo hicieron los cubos de datos. Se han adaptado para manejar conjuntos de datos más grandes y complejos gracias a las mejoras en la potencia informática, el almacenamiento y el procesamiento paralelo. Hoy en día, los cubos de datos ya no se limitan a los sistemas tradicionales locales. Ahora están ampliamente integrados en plataformas de análisis basadas en la nube. Esto permite el procesamiento en tiempo real y la obtención de información escalable y bajo demanda para satisfacer las necesidades actuales de inteligencia empresarial.

Componentes de un cubo de datos

Es importante desglosar los componentes básicos de los cubos de datos para comprender cómo funcionan en su totalidad. A continuación se muestran ejemplos de cada componente.

Dimensiones

Las dimensiones son los atributos categóricos que definen la estructura de un cubo de datos. Puedes utilizar las dimensiones para clasificar y filtrar tus datos en función de diferentes segmentos. 

A continuación se muestran algunos ejemplos comunes de dimensiones utilizadas en cubos de datos:

• Hora: La dimensión temporal incluye jerarquías como años, trimestres, meses o días. Por ejemplo, un cubo de ventas minoristas podría permitir el análisis de las cifras de ventas por mes (enero, febrero, etc.) o por año (2023, 2024).
• Geografía: Esta dimensión incluye niveles como país, estado, ciudad o ubicación de la tienda, lo que permite realizar comparaciones regionales. Por ejemplo, una empresa podría analizar el rendimiento de las ventas por región (Norteamérica, Europa) o por ciudad (Nueva York, Londres).
• Producto: Esta dimensión agrupa los datos por líneas de productos o artículos específicos para una mejor categorización de las ventas. Por ejemplo, una tienda de electrónica podría dividirlos en categorías como teléfonos inteligentes, ordenadores portátiles y accesorios para ver qué se vende mejor.

Medidas

Las medidas son los puntos de datos cuantitativos almacenados en el cubo para proporcionar información. Puedes agregar estos valores numéricos utilizando operaciones matemáticas, como suma, promedio, recuento o máximo.

A continuación se presentan algunos ejemplos de medidas con las que te puedes encontrar. 

• Ingresos: Ingresos totales generados por las ventas.
• Unidades vendidas: El número de productos vendidos.
• Márgenes de beneficio: Esta es la diferencia entre los ingresos por ventas y los costes de venta de los productos.

Jerarquías

Las jerarquías organizan las dimensiones en niveles que ayudan a proporcionar análisis avanzados a través de operaciones como el desglose y la agrupación. Al estructurar las dimensiones jerárquicamente, puedes navegar desde resúmenes sencillos hasta vistas de datos más detalladas. Algunos ejemplos de jerarquías pueden ser los siguientes:

• Una jerarquía podría consistir en Año > Trimestre > Mes > Día en la dimensión temporal. Por lo tanto, podrías profundizar en detalles más específicos, como pasar de las cifras de ventas anuales a los desgloses mensuales.
• En la dimensión geográfica, una jerarquía podría ser País > Estado > Ciudad > Tienda. Por lo tanto, puedes agregar datos, como sumar las ventas de tiendas individuales, para obtener un total para toda la ciudad.

La estructura de un cubo de datos

Analicemos cómo se construye un cubo de datos y por qué su estructura facilita tanto el análisis.

Modelado multidimensional

Piensa en un cubo de datos como una hoja de cálculo en 3D en la que cada eje representa una forma diferente de ver tus datos, como el tiempo, la ubicación o el tipo de producto. Esta configuración te permite explorar conjuntos de datos complejos desde múltiples ángulos a la vez.

Por ejemplo, imagina que estás analizando las ventas minoristas. Tu cubo puede tener:

• El tiempo como una dimensión (meses o trimestres).
• La geografía es la segunda dimensión (regiones o ciudades).
• Categoría de producto como tercera dimensión (electrónica, ropa, etc.).

Las ventajas del modelado multidimensional incluyen las siguientes.

• Navegación intuitiva: Puedes dividir y segmentar los datos, ampliando regiones, periodos o productos específicos, sin cambiar toda la estructura.
• Consultas eficientes: Dado que los cubos de datos suelen almacenar resúmenes precalculados, las consultas complejas devuelven resultados en cuestión de segundos.
• Flexibilidad: Puedes profundizar en los detalles (como las ventas diarias) o ampliar la vista (como las tendencias anuales), según tus necesidades.

Visualización de cubos de datos

Visualizaré el cubo de datos para ayudarte a comprender su estructura y cómo interpretar los datos que contiene. A continuación se muestra una representación sencilla de un cubo de datos 3D:

En el siguiente diagrama:

• El eje X representa la dimensión temporal (año > trimestre > mes).
• El eje Y representa la dimensión geográfica (país > estado > ciudad).
• El eje Z representa la dimensión del producto (Categoría > Tipo).

Ejemplo de representación de un cubo de datos. Fuente: Dominar las operaciones de ingresos

Puedes interpretar el cubo de datos anterior de la siguiente manera:

• Selecciona las dimensiones: Selecciona la combinación de dimensiones que deseas analizar. Por ejemplo, las ventas de productos electrónicos (producto) en Canadá (país) durante el primer trimestre de 2023 (periodo).
• Centrarse en las medidas: Extrae e interpreta los datos almacenados en la celda intersecante, como los ingresos totales o las ventas medias.
• Realizar operaciones: Corta el cubo para analizar dimensiones específicas o córtalo en dados para ver un subconjunto de datos.

Por qué se utilizan los cubos de datos

Las siguientes son las razones por las que se utilizan cubos de datos:

Organización mejorada de los datos

Como mencioné anteriormente, los cubos de datos ayudan a dar sentido a la información compleja al clasificarla en capas claras. Esto facilita el acceso y el análisis de los datos de las bases de datos.

Mejora del rendimiento de las consultas

Los cubos de datos están diseñados para responder preguntas rápidamente, ya que almacenan resúmenes precalculados y utilizan una indexación avanzada. Esta estructura permite una navegación rápida por las dimensiones y medidas. Por ejemplo, una consulta para encontrar las ventas trimestrales en todas las tiendas se ejecuta casi al instante, ya que el cubo de datos ya contiene estos agregados precalculados. Ya lo he mencionado anteriormente, y en mi opinión es realmente uno de los puntos clave. 

Exploración de datos facilitada

Los cubos de datos también permiten la exploración interactiva de datos mediante operaciones como el corte y la división. El corte te permite centrarte en una dimensión específica, como examinar las ventas de un solo mes. Por el contrario, el corte en cubos te permite ver datos en múltiples dimensiones simultáneamente, como las ventas por categoría de producto en Nueva York durante el mes de enero. 

Por ejemplo, puedes iniciar un análisis con las ventas anuales, profundizar en el rendimiento trimestral y, a continuación, dividirlo por región para una categoría de producto específica.

Escalabilidad y flexibilidad

Los cubos de datos están diseñados para crecer con tus necesidades. Manejáis bien grandes conjuntos de datos, especialmente cuando se combinan con herramientas modernas como el almacenamiento en la nube o las plataformas de big data. Puedes importar fácilmente nuevos datos, añadir dimensiones personalizadas y configurar medidas que se ajusten exactamente a lo que tu empresa necesita supervisar.

Imagina que gestionas una tienda online en rápido crecimiento. A medida que amplíes tu gama de productos, te expandas a nuevas regiones o añadas datos más recientes, tu cubo de datos podrá crecer contigo, sin alterar los informes y la información en la que ya confías.

Desafíos y consideraciones

Aunque los cubos de datos son útiles para analizar tus conjuntos de datos, plantean diferentes retos. A continuación se indican algunos de los problemas conocidos.

Complejidad en el diseño

Crear un cubo de datos no es solo una tarea técnica, sino que también requiere un buen conocimiento de tu negocio. Las complejidades que esto implica pueden incluir lo siguiente:

• Identificar dimensiones y medidas: Elegir las dimensiones y medidas adecuadas no siempre es fácil. Tendrás que pensar detenidamente qué es lo que realmente importa.
• Equilibrio entre granularidad y rendimiento: Demasiadas dimensiones o niveles de detalle pueden hacer que el cubo sea demasiado grande y lento. Sin embargo, simplificar demasiado el diseño también puede limitar su utilidad.
• Lógica empresarial: Para incorporar reglas de negocio precisas, como jerarquías o agregaciones específicas, necesitarás planificación y colaboración entre los equipos técnicos y las partes interesadas del negocio.

Almacenamiento y mantenimiento

Trabajar con cubos de datos conlleva algunos retos, especialmente a medida que tus datos aumentan. Entre ellos se incluyen:

• Altos requisitos de almacenamiento: Dado que los cubos almacenan datos pre-resumidos, pueden ocupar mucho espacio, especialmente cuando se trata de muchas dimensiones y capas de detalle.
• Actualizaciones periódicas: Para garantizar que tus datos estén actualizados, deberás actualizar el cubo con regularidad. Esto puede llevar tiempo y puede sobrecargar tu sistema, especialmente si trabajas con conjuntos de datos grandes.
• Ajuste del rendimiento: Con el tiempo, probablemente tendrás que supervisar el rendimiento del cubo. Eso significa ajustar aspectos como la indexación o la forma en que se dividen los datos para garantizar que todo siga funcionando de forma rápida y eficiente.

Integración con los sistemas existentes

Al integrar cubos de datos con sistemas existentes, es posible que te encuentres con los siguientes retos:

• Problemas de compatibilidad: Los sistemas heredados o los formatos de datos no estandarizados pueden complicar el proceso de integración.
• Complejidad de ETL (extraer, transformar, cargar): La introducción de datos en el cubo a menudo requiere procesos ETL avanzados. Estopuede llevar tiempo y requerir un mantenimiento continuo.
• Retos de los datos en tiempo real: Dado que los cubos tradicionales no están diseñados para actualizaciones en vivo, es posible que necesites herramientas adicionales o ajustes para trabajar con datos en tiempo real.

Conclusión

Los cubos de datos son una forma estupenda de organizar y dar sentido a datos complejos desde diferentes ángulos. Te ayudan a detectar patrones más rápidamente, ejecutar consultas de forma más eficiente y explorar la información dividiéndola como necesites. 

Si deseas mejorar tus habilidades, te recomiendo que realices nuestro curso Conceptos de almacenamiento de datos para aprender sobre las propiedades de los almacenes de datos y cómo integrar cubos de datos con los sistemas existentes, si tu puesto lo requiere. Nuestro curso «Comprensión de la ingeniería de datos » también te ayudará a adquirir habilidades para mantener y procesar datos.