Hoy he estado trabajando corrigiendo la dimensión “tiempo” de uno de mis cubos para Analysis Services 2005. Resulta que ayer, escribiendo unas queries MDX, me di cuenta de que para analizar si determinado patrón se produce siempre en una determinada época del año (por ejemplo, queremos comparar las ventas realizadas durante toda la época de rebajas) lo tenemos complicado si sólo disponemos de la dimensión “tiempo”. Me explico
Supongamos que queremos estudiar la evolución de las ventas durante los meses de rebajas. Si partiésemos de un cubo en el que una de las dimensiones fuese “promociones” y la otra fuese el “tiempo”, el tema estaría chupado… ¿no? Bastaría con seleccionar las ventas por meses y filtrar para “[promociones].[rebajas]”. Lo que pasa es que no siempre tenemos esa segunda dimensión por la que filtrar, y muchas veces nos vemos obligados a filtrar en función del nombre del mes. Eso es exactamente lo que quería hacer ayer… filtrar la ocurrencia de un determinado evento todos los meses de verano. Lo curioso es que la expresión MDX que me surgió, resultó ser mucho más complicada de lo que esperaba: ¡me obligó a escribir un set en el que se agrupaban los meses de verano! Eso es básicamente porque las dimensiones son jerárquicas, y uno siempre se encuentra problemas si quiere obtener todos los hechos referentes a un valor que se repite a lo largo del mismo nivel de la dimensión. Por ejemplo:
- 2001
- Trimestre 1
- Trimestre 2
- Trimestre 3
- Trimestre 4
- 2002
- Trimestre 1
- Trimestre 2
- Trimestre 3
- Trimestre 4
Si queremos obtener las ventas del conjunto de “Trimestres 3” a lo largo de todos los tiempos, tenemos que andar escribiendo sets, o realizando filtrados chapuceros en función del nombre del mes. Sin embargo, si el conjunto estuviese ordenado de la siguiente forma:
- Trimestre 1
- 2001
- 2002
- Trimestre 2
- 2001
- 2002
- Trimestre 3
- 2001
- 2002
- Trimestre 4
- 2001
- 2002
El problema tendría una solución muchísimo más sencilla.
No se si equivocadamente o no, he adoptado la solución de añadir los dos niveles de jerarquías en mi dimensión tiempo… uno con agregación MOLAP y el otro (menos común) con agregación ROLAP. Más que nada, de esta forma la estructura es mucho más rica en metadatos, y le puede ayudar al analista a adoptar uno u otro tipo de análisis. Sin embargo, me marcho a la cama sin poder olvidar este problema… y es que sin duda, la solución ideal hubiese sido tener una segunda dimensión por la que filtrar. Vamos, sin ninguna duda.
Que importante es estudiar muy bien las dimensiones sobre las que vamos a querer realizar futuros estudios…
En fin, si alguien piensa que lo que he hecho es una animalada, que no dude en contestarme. Yo seguiré reflexionando sobre el problema… no puedo dejar de pensar que tiene que haber soluciones más sencillas al problema.