<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Dimensional-Modeling on Ivan Luminaria</title><link>https://ivanluminaria.com/es/tags/dimensional-modeling/</link><description>Recent content in Dimensional-Modeling on Ivan Luminaria</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><lastBuildDate>Tue, 20 Jan 2026 08:03:00 +0100</lastBuildDate><atom:link href="https://ivanluminaria.com/es/tags/dimensional-modeling/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Jerarquías desbalanceadas: cuando el cliente no tiene padre y el grupo no tiene abuelo</title><link>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/ragged-hierarchies/</link><pubDate>Tue, 20 Jan 2026 08:03:00 +0100</pubDate><guid>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/ragged-hierarchies/</guid><description>&lt;p&gt;Tres niveles. Top Group, Group, Client. Parece una estructura trivial — el tipo de jerarquía que dibujas en una pizarra en cinco minutos y que cualquier herramienta de BI debería manejar sin problemas.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Luego descubres que no todos los clientes pertenecen a un grupo. Y que no todos los grupos pertenecen a un top group. Y que los reportes de agregación que el negocio pide — facturación por top group, número de clientes por grupo, &lt;span class="glossary-tip" tabindex="0" data-glossary-desc="Navegación en reportes desde un nivel agregado hasta un nivel de detalle, típica del análisis OLAP y los data warehouses." data-glossary-url="https://ivanluminaria.com/es/glossary/drill-down/" data-glossary-more="Leer más →"&gt;drill-down&lt;/span&gt;
 desde la cima hasta la hoja — producen resultados erróneos o incompletos porque la jerarquía tiene huecos.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>SCD Tipo 2: la historia que el negocio no sabía que necesitaba</title><link>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/scd-tipo-2/</link><pubDate>Tue, 11 Nov 2025 08:03:00 +0100</pubDate><guid>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/scd-tipo-2/</guid><description>&lt;p&gt;El director comercial se presenta en la reunión del lunes por la mañana con una pregunta sencilla: &amp;ldquo;¿Cuántos clientes teníamos en la región Norte en junio pasado?&amp;rdquo;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Respuesta del DWH: silencio.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;No porque el sistema estuviera caído, ni porque faltara la tabla. El dato estaba ahí, técnicamente. Pero era erróneo. El DWH devolvía los clientes que &lt;em&gt;hoy&lt;/em&gt; están en la región Norte — no los que estaban en junio. Porque cada noche, el proceso de carga sobrescribía la tabla maestra de clientes con los valores actuales, borrando cualquier rastro de lo que había antes.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Granularidad equivocada: cuando la fact table no responde las preguntas correctas</title><link>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/fatto-grana-sbagliata/</link><pubDate>Tue, 21 Oct 2025 08:03:00 +0100</pubDate><guid>https://ivanluminaria.com/es/posts/data-warehouse/fatto-grana-sbagliata/</guid><description>&lt;p&gt;La reunión había empezado bien. El director comercial de una empresa de distribución industrial — unos sesenta millones de facturación, tres mil clientes activos, un catálogo con doce mil referencias — había abierto la presentación del nuevo data warehouse con una sonrisa. Los números cuadraban, los dashboards lucían bien, los totales mensuales por agente y por zona coincidían con contabilidad.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Luego alguien hizo la pregunta equivocada. O mejor dicho, la correcta.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>