Oficina de Calidad Subdirección de Tecnologías de la Información. Estrategia Explotación de Datos Catálogo de Normas de Modelado

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1 Estrategia Explotación de Datos

2 CONTROL DE CAMBIOS DEL DOCUMENTO Fecha Versión Responsable Descripción del cambio 17/06/ OCa Creación del documento 20/10/ Oca Correcciones a las normas 25/05/ Oca Correcciones a las normas 20/07/ OCa Correcciones a las normas 18/01/ OCa Sin cambios de contenido. Inclusión del código QR de Unifica. Renombrado del documento. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 2 de 14

3 INDICE 1 INTRODUCCIÓN CATÁLOGO DE NORMAS IDENTIFICACIÓN DEL USUARIO EXPERTO DE NEGOCIO IDENTIFICACIÓN DE HECHOS Y DIMENSIONES EXPLOTABLES IDENTIFICACIÓN DE ATRIBUTOS EXPLOTABLES NORMA DE NOMENCLATURA VISIBILIDAD DE LA INFORMACIÓN IDENTIFICACIÓN DE CLAVES PRIMARIAS ADAPTACIÓN AL MODELO CONCEPTUAL DE EXPLOTACIÓN DE LA ORGANIZACIÓN FORMATO DE LOS ATRIBUTOS REUTILIZACIÓN DE ENTIDADES YA MODELADAS DOCUMENTACIÓN DEL MODELO DE DATOS IMPLEMENTACIÓN DE REGLAS DE NEGOCIO ESTABILIDAD DEL DATO RESTRICCIONES DERIVADAS DEL TRANSACCIONAL DESNORMALIZACIÓN DE DIMENSIONES DEFINICIÓN DE INDICADORES IMPLEMENTACIÓN DE INDICADORES USO DE TABLAS DE AGREGADOS TRATAMIENTO DE DATOS SENSIBLES JERARQUÍA DE LAS DIMENSIONES GESTIÓN DEL CAMBIO GLOSARIO DE TÉRMINOS OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 3 de 14

4 1 Introducción Este documento contiene las normas relacionadas con el modelado de un Sistema de Explotación. Dentro de la estrategia de la Organización de identificación de la Explotación de Datos como un área horizontal, el desarrollo de normas es necesario para dotar de uniformidad el proceso de creación de un Sistema de Explotación. Si se dispone de un catálogo lo suficientemente completo de normas, el proceso de modelado se podrá centrar en cuestiones de negocio y se asegura que situaciones similares en diferentes ámbitos de negocio, se modelarán de la misma forma. Las normas aquí definidas se centran sobre las siguientes cuestiones: Identificación de entidades de negocio: hechos, dimensiones Gestión del tiempo: historificación en el sistema de explotación Gestión del cambio: cómo tratar los cambios sobre información ya cargada en el sistema de explotación (Ej.:cambio en tablas maestras) Requisitos sobre la información para que sea incluida en el sistema de explotación. Clasificación de los atributos de las diferentes entidades: variables categóricas, cuantitativas Gestión de tablas de agregados Normas de desnormalización Gestión de índices. Tratamiento de indicadores. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 4 de 14

5 2 Catálogo de normas 2.1 Identificación del usuario experto de negocio El usuario experto de negocio es el que proporciona la visión del Sistema de Explotación desde el punto de vista del negocio, dónde se encuentra el foco en un determinado ámbito de negocio, qué parámetros son importantes, cómo clasificar y categorizar los atributos de un componente, qué reglas de validación aplicar a la información, etc. Hay que tener presente que los objetivos que debe cubrir un sistema de explotación difieren de los de un sistema de información, por esta razón, este usuario experto debe estar familiarizado con el uso de Sistemas de Explotación. El hecho de que existan diferentes perspectivas de negocio dentro de la organización (SSCC, Hospitales, Distritos, etc.), hace que sea conveniente identificar para qué ámbitos es aconsejable contar con más de un usuario experto, de forma que el Sistema de Explotación resultante pueda ser útil desde todos ellos. Por ejemplo: para el ámbito de la explotación puede que sea necesario contar con personal de SSCC y de Hospitales, mientras que para el ámbito de urgencias contar, además de los anteriores, con alguno de Atención Primaria. Si para una determinada área de negocio (Ej.: Hospitalización), se identifican diferentes necesidades de explotación asociadas a diferentes perspectivas, será necesario contar con diferentes usuario de negocio, uno por cada una de ellos. Por ejemplo, dentro del área de Hospitalización, las necesidades de explotación de la información de un hospital de tamaño grande puede que sean diferentes de las uno de tamaño pequeño. En este caso, sería necesario contar con un usuario representativo de cada uno de ellos. 2.2 Identificación de hechos y dimensiones explotables En un sistema de información se identifican los objetos de negocio y se modela la interacción entre ellos. En un sistema de explotación, se identifican hechos y se modela su relación con las dimensiones. La primera fase de modelado del sistema consiste en identificar el/los hecho/s que conforman el foco de negocio que se esté modelando. Por ejemplo, dentro del ámbito de hospitalización, la tabla de hechos puede ser el episodio de hospitalización, dentro del área quirúrgica sería la intervención y del ámbito de farmacia, la prescripción. 2.3 Identificación de atributos explotables Para que un atributo se incluya en el sistema de explotación, debe ser cuantificable, cualificable o categorizable. Esto excluye a los atributos basados en campos de texto libre o no normalizados. Si fuera necesario incluir alguno, previamente deberá de aplicársele un proceso que lo convierta en alguno de los tipos permitidos o que su relevancia en el sistema (Ej: diagnóstico en urgencias) así lo indiquen. Es importante tener presente que esta restricción solo se aplica para los atributos de los hechos y dimensiones, no para las claves primarias. Por ejemplo, la tabla de episodios de hospitalización contendrá una clave del episodio que será una clave única y que será necesaria que se incluya en el sistema. Mientras que una descripción libre que incluye el facultativo sobre el episodio, no se debe incluir en el sistema. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 5 de 14

6 La inclusión de campos no explotables, trae consigo recursos adicionales en la base de datos. Ej: un campo de texto libre de 300 caracteres sobre una tabla de hechos de 200 millones de registros, no proporciona valor añadido desde el punto de vista de la explotación y requiere de unos recursos de almacenamiento bastante elevados, incluyendo el espacio adicional del índice asociado y el tiempo necesario para su creación. 2.4 Norma de nomenclatura Para asignar nombre a las tablas de hechos, dimensiones y a los campos se seguirá la siguiente norma: Tablas o Maestras: comenzarán por el sufijo TM_ o Hechos: comenzarán por el sufijo TH_ Columnas o Códigos : COD_ o Fechas : FEC_ o Identificadores : IDE_ o Descripciones : DES_ o Nombres : NOM_ o Operadores : OPE_ o Indicadores : IND_ 2.5 Visibilidad de la información Dentro del ámbito que se está modelando, hay que identificar que elementos (tablas/atributos) son visibles al resto de la organización y cuales son privados. Un dato público podrá referenciarse y explotarse desde otros ámbitos de la organización, mientras que los datos privados solo podrán usarse desde dentro del ámbito al que pertenece. Por ejemplo, dentro del ámbito de hospitalización, puede identificarse como público toda la información administrativa del episodio (fechas de ingreso y altas, causas del ingreso, etc), mientras que se puede identificar como privado el domicilio del paciente. 2.6 Identificación de claves primarias Toda entidad modelada, ya sea dimensión o tabla de hecho, debe tener una clave primaria asociada que identifique unívocamente cada registro. Se usará una clave subrogada como clave primaria de toda tabla modelada en el sistema de explotación, no se heredarán claves primaria del negocio porque puede generar problemas de coherencia (Ej: reutilización de claves en una tabla con borrado físico implementado). Aquellas tablas que sean parametrizables por centros (Ej: ubicaciones locales), a la clave subrogada se le antepondrá el código del centro. De esta forma, durante el proceso de consolidación de los datos de los diferentes centros, se evitará que se produzcan errores por duplicidad por claves. 2.7 Adaptación al modelo conceptual de explotación de la organización La organización tiene definido un modelo conceptual para la explotación de la información, que permite la integración gradual de los diferentes ámbitos de negocio, con el objetivo de construir un modelo unificado y centralizado. Toda nueva área que se incluya en el sistema deberá adaptarse a dicho esqueleto, no deben existir islas de información dentro del modelo y no se podrán duplicar entidades de negocio. Esto implica OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 6 de 14

7 que hay que tener siempre presente la situación actual del sistema de explotación a la hora de incluir nuevos ámbitos y sobre todo, el grupo de explotación debe coordinar cada una de las diferentes áreas que se encuentren en desarrollo para detectar y evitar la duplicación de entidades. 2.8 Formato de los atributos Dentro del sistema de explotación, se deben de aplicar los formatos a los atributos de forma coherente, ajustando la longitud de ellos al máximo nivel. El hecho de que en el sistema de explotación se almacenen grandes cantidades de datos, obliga a definir los formatos de los atributos de forma que optimice el espacio en disco. 2.9 Reutilización de entidades ya modeladas El objetivo de creación de un DataWarehouse corporativo implica que cuando se vaya a modelar un área de negocio, una vez identificados los hechos y dimensiones, se pase a comprobar si alguno de ellos ya está modelado en el DataWarehouse. En caso afirmativo, se debe reaprovechar dicho elemento o ampliarlo si la información que contiene no fuera suficiente. No se debe duplicar información en el Sistema de Explotación, ya que esto puede implicar el tener la misma información con diferentes criterios Documentación del modelo de datos Todo sistema de explotación debe ir acompañado de su correspondiente modelo de datos, que contendrá el diagrama de entidades y el diccionario de datos. La documentación irá acompañada de la siguiente información: Por cada tabla se incluirá la siguientes información o Descripción sobre su contenido, indicando si se trata de una tabla cargada directamente del transaccional o creada a partir de la unión o transformación de tablas del operacional, indicando qué lógica se ha usado para ello. o Relaciones con el resto de tabla: indicar con qué otras tablas tiene relación, y con qué cardinalidad. o Visiblidad: se indicará si la tabla es pública y puede ser accedida desde otros ámbitos de la organización o es privada y solo accesible desde el ámbito al que pertenece Por cada atributo se incluirá la siguiente información: o Nombre o Breve descripción o Formato o Procedencia: si proviene del transaccional o se ha creado mediante transformación. o Visibilidad: indicar si el atributo es público (accesible desde el resto de la organización) o privado (sólo accesible internamente) Implementación de reglas de negocio Las reglas de negocio se implementarán, siempre que sea posible, dentro del modelo de datos. Esto evitará la diferencia de criterios a la hora de explotar la información, agilizará las consultas sobre el sistema, minimizará el impacto de cambios de criterio dentro de la organización y permitirá la coexistencia de cambios en la regla por consenso dentro de la dirección. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 7 de 14

8 Por ejemplo, dentro del ámbito de quirúrgico, existen, entre otras, intervenciones de Cirugía Mayor Ambulatoria (CMA) y Cirugía Menor Ambulatoria (cma). Esta clasificación se realiza en función de los procedimientos asociados a la intervención y a la edad del paciente. Bajo estas premisas, hay dos opciones: 1. Identificar la intervención dentro del modelo: un atributo de la intervención indicará si se trata de una intervención CMA o cma. 2. Cuando se realice una consulta, a la hora de devolver los datos, se calculará in situ el tipo de la intervención. En el primer caso, se ralentiza el proceso de ETL ya que tiene que calcular el tipo de la intervención para todos los datos cargados, mientras que en el segundo caso no tiene impacto alguno en el proceso de ETL. Por el contrario, durante el uso del sistema de explotación, si se puede ver claramente el impacto de una u otra solución. En el primer caso, la obtención de cualquier información (conteo, media, etc.) de intervenciones de uno u otro tipo se realizará mucho más rápido ya que no se necesita recalcular nada. Siguiendo con el ejemplo anterior, a partir del tipo de intervención, se pueden tener una serie de consultas asociadas (Ej: Porcentaje de CMA frente a intervenciones programadas, media de intervenciones CMA diaria, etc). Si a la definición del tipo de intervención se le añade el condicionante del sexo, el impacto en las consultas ya definidas difiere bastante según si se ha implementado como regla de negocio o no. Si el cálculo del tipo de intervención se ha incluido en el proceso de ETL, tan solo hay que modificar dicho cálculo, las consultas que hacen referencia al tipo de intervención no se ven afectadas. En cambio, si el cálculo del tipo de intervención se realiza in situ, el impacto sí que es importante ya que habrá a adaptar cada consulta al nuevo criterio, con el riesgo añadido de por error, no aplicarlo correctamente en alguna de ellas o dejar alguna de ellas sin modificar. La implementación de estas reglas se realizará mediante un atributo de tipo numérico, cuyo nombre estará relacionado con la regla de negocio y que tome el valor 1 cuando se cumpla la regla de negocio y 0 en caso contrario. Por ejemplo, dentro del ámbito de hospitalización, un episodio se tiene en cuenta a efectos de cómputo de estancia, si no tiene asociado un procedimiento CMA y si ha estado al menos un día ingresado. Se implementará esta regla de negocio mediante el campo GeneraEstancia que tomará el valor 1 en caso afirmativo y cero en caso negativo Estabilidad del dato Hay que prestar especial atención a la temporalidad. Hay que tener en cuenta que los sistemas de explotación se usan, entre otros cometidos, como ayuda para la toma de decisiones. Esto implica que si se llegan a unas determinadas conclusiones a raíz de la información proporcionada por el sistema de explotación, éstas deben manternerse invariables en el tiempo. Por ejemplo, si dentro del ámbito de Gestión Económica, al cerrar el un mes, se calculan los porcentajes de ejecución del presupuesto por cada uno de los diferentes capítulos y en base ellos se crean cuadros de mando que se remiten a la dirección para el seguimiento y toma de decisiones, estos informes deben arrojar los mismos datos independientemente del momento en el que se calculen. Hay que evitar la situación de que el mismo informe ejecutado con 4 meses de diferencia, por ejemplo, arroje diferentes datos. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 8 de 14

9 2.13 Restricciones derivadas del transaccional Es muy importante intentar no adoptar decisiones de diseño derivadas del modelado del operacional. Hay que tener presente que el operacional tiene unos objetivos diferentes a los del sistema de explotación y esto se refleja en el modelo. Por ejemplo: en la fase de modelado del sistema de explotación del ámbito de hospitalización, se ha identificado el hecho episodio de hospitalización. El operacional ha modelado este hecho, por criterios de rendimiento, mediante dos entidades: pacientes que ya están dados de alta y pacientes que aún están ingresados. A la hora de modelar el sistema de explotación se tendrían dos opciones: Una tabla de hechos con los pacientes ingresados y otra con los pacientes ya dados de alta Una única tabla de episodios de hospitalización, con un atributo que indique si el paciente se encuentra o no ingresado (se podría usar la fecha de alta, pero no podríamos detectar casos de pacientes que están dados de alta y no tienen informada la fecha de alta). Se debe adoptar la segunda opción, ya que esta facilita la realización de consultas sobre los episodios de hospitalización sin tener que obtener datos de varias tablas. Por ejemplo la obtención de los paciente ingresados en un determinado mes, si se opta por tener dos tablas de hecho, habría que obtener los ingresados de cada una de las tablas de hechos y a continuación sumarizar. Mientras que si se mantiene una única tabla de hechos, el dato se obtendría directamente en una única consulta Desnormalización de dimensiones Toda aquella dimensión que mantenga una cardinalidad 1:N con la tabla de hechos, se desnormalizará sobre la tabla de hechos. Para evitar que la desnormalización no suponga un consumo excesivo de recursos, no se desnormalizará aquellas denominaciones que excedan de los 100 caracteres. Esto permitirá agilizar las consultas que involucran a gran cantidad de datos, ya que evita el tener que realizar join s entre tablas. Como campo para la desnormalización, se usará aquel que mejor describa a la dimensión, permitiéndose las siguientes variantes : Descripción de la dimensión: por ejemplo, nombre de la provincia, ciudad, hospital, zona básica, etc. Concatenación del código y la descripción: útil cuando se está familiarizado a manejar los códigos de la dimensión. Por ejemplo el uso de las áreas hospitalarias. En estos casos hay que tener en cuenta que las ordenaciones se llevarán a cabo mediante el código y no a través de la denominación, lo que puede dificultar al usuario la localización de un elemento concreto Definición de indicadores Dentro de la fase de modelado del sistema de explotación, el grupo funcional deberá identificar y definir los indicadores que se vayan a implementar. La definición de los indicadores tiene dos vertientes: Definición formal: descripción de qué mide el indicador. Es muy importante que todo el que tenga acceso a la información sepa claramente qué mide el indicador. Esto evitará el que puedan existir diferencias de criterios a la hora de su interpretación. La información que se debe aportar para cada indicador será la siguiente: o Nombre del Indicador o Área OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 9 de 14

10 o Ámbito o Descripción clara y concisa de qué mide el indicador o Periodicidad de cálculo (diaria, semanal, quincenal, etc.) o Tipo del indicador: a la hora de comparar la evolución de un indicador, es importante conocer si se trata de un indicador normal o inverso. Un indicador normal será aquel en el que el aumento de su valor se interpreta como positivo (Ej: porcentaje de recetas por principio activo), un indicador inverso será aquel en el que el aumento se interpretará de forma negativa (Ej: porcentaje de exitus). o Responsable del indicador : área/usuario responsable del indicador. Fórmula de cálculo: Se trata de traducir la definición formal a lenguaje de tablas y campos del sistema de explotación. Lo que se define aquí es cómo se calcula, haciendo referencia no solo a la fórmula, sino a las posibles restricciones de negocio sobre determinados atributos. Unidad de medida Existirá una plantilla en la que se incluirán todos los indicadores del área que se esté modelando Implementación de indicadores Dentro del modelado del sistema, se incluirán atributos asociados al cálculo de los indicadores con el fin facilitar su obtención y minimizar los tiempos de respuesta del sistema ante consultas complejas. Estos atributos se crearán directamente sobre la tabla de hechos, con formato numérico y podrán tomar el valor 0 ó 1, en función de si el hecho debe tenerse en cuenta a la hora del cálculo del indicador. Por ejemplo, dentro del ámbito de farmacia, existen una serie de indicadores basados en las características del medicamento prescrito (grupo terapeútico, forma de presentación, dosis diaria, etc.), si se opta por calcular el indicador en el momento de realizar la consulta, el esfuerzo necesario para el cálculo no se reaprovechará en posteriores consultas. Si a esto se le une consultas sobre entidades con gran cantidad de información, lleva a la necesidad de aprovechar los precálculos para así aumentar los tiempos de respuesta del sistema. Siguiendo con el ejemplo anterior, se creará un atributo que indique si la prescripción cumple las condiciones para que se incluya en el cómputo del indicador (un 1 para incluirlo y un 0 para excluirlo) Uso de tablas de agregados En aquellos casos en los que se identifique la reiteración de las consultas sobre un determinado ámbito que sean costosas de obtener, se podrán usar tablas de agregados que precalculen dicha información. Estas tablas se crearán usando un nivel de detalle que permitan obtener la información a niveles superiores. Por ejemplo: si se identifica que el indicador de la estancia media se calcula normalmente sobre un periodo mensual y que se suele solicitar por servicios, centro, área hospitalaria y provincia, se creará una tabla en la que por cada mes se almacenará los días de estancia a nivel de servicio y se desnormalizará el centro, área hospitalaria y provincia a la que pertenece. De esta forma de la misma tabla de agregado se podrá obtener el indicador de la estancia media a cualquier. El nombre de la tabla agregada resultará de añadir el sufijo AGR al nombre de la tabla original de la que procede. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 10 de 14

11 2.18 Tratamiento de datos sensibles En la fase de análisis del modelo de datos se decidirá aquella información susceptible de ser incorporada al modelo de explotación. Aunque por su naturaleza la explotación de datos estructurados no incluye datos personales, puesto que el objetivo es poder estudiar agrupaciones y segmentaciones sobre la globalidad de la información almacenada en el operacional, se verificará que aquella información que pueda identificar al individuo (como pueden ser claves significativas de tablas de usuarios tipo NIF, NUSS, NUHSA o similar) sea convenientemente cifrada o enmascarada para imposibilitar el reconocimiento del mismo por parte de los usuarios de la base de datos de explotación. En aquellos casos en los que sea necesario acceder a datos sensibles, se tendrá 2.19 Jerarquía de las dimensiones Existirán una serie de dimensiones tipificadas, que cuando se identifiquen en un determinado ámbito se tendrán que modelar de acuerdo al patrón que presente la norma. La tipificación implicará el uso de una determinada jerarquía. Esto proporcionará uniformidad a la hora de procesar la información común del Sistema de Explotación. Se definirán una serie de jerarquías genéricas y otras específicas de determinados ámbitos. Entre las genéricas se encuentran las siguientes: Fecha: Toda dimensión de fecha usará la siguiente jerarquía: año, semestre, trimestre, mes, día de la semana. Geográfica: Toda dimensión de geográfica usará la siguiente jerarquía: país, comunidad, provincia, ciudad, municipio, localidad Relacionada con estructura: centro, distrito, zona básica, área hospitalaria, unidades de gestión Edad del paciente: rangos etarios 2.20 Gestión del cambio Hay que identificar aquellos atributos para los que sea necesario almacenar el histórico de los cambios que hayan sufrido para modelarlos en el sistema de explotación. Por ejemplo: BDU, mantiene el historial de adscripciones de un usuario. Esto permite el poder asociar correctamente, desde el sistema de explotación, el profesional asignado en cualquier periodo de tiempo. Por el contrario, en lo referente a los datos personales de los usuarios, sólo se almacena la foto actual del paciente, no se almacenan los estados anteriores. Por ejemplo, un cambio de domicilio del usuario, afecta a la explotación de datos en lo referente a estudios relacionados con la localización geográfica (número de casos de una determinada patología por población). Para gestionar los cambios en el sistema de explotación que no venga ya gestionado por el operacional, se usará un sistema de versionado y se versionará la entidad completa, no el atributo afectado. En el ejemplo anterior, se versionará la entidad usuario de la BDU. Para implantar el versionado, cada entidad que se vea afectada por la gestión del cambio se le incluirán dos atributos tipo fecha: inicio del periodo de validez, fin del periodo de validez y fecha de baja, que permitirán poder reconstruir de forma correcta los hechos desde el sistema de explotación. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 11 de 14

12 Otro ejemplo del uso de la gestión del cambio es aquél en el que un centro de salud cambia de distrito. Desde el sistema de explotación hay que mantener dos versiones de la relación entre el centro y el distrito. Aquí juega un papel muy importante la norma relacionada con el uso de las claves primarias. Hay que tener especial cuidado en la elección de la clave primaria, ya que ésta debe permitir correctamente el versionado de entidades sin que se genere conflictos de clave duplicada. La implementación de la gestión del cambio, se llevará a cabo sobre las tablas de dimensiones. Durante la fase de análisis, el usuario funcional deberá identificar qué tablas de dimensión será necesario versionar y de qué campos será necesario almacenar el histórico de cambios. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 12 de 14

13 OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 13 de 14

14 3 Glosario de Términos Data Warehouse: Colección de datos debidamente estructurados, integrados y no volátil que contiene la información relevante de la organización útil para su explotación, principalmente para la toma de decisiones. Datamart: Subconjunto de información proveniente del Data Warehouse relativa a un ámbito funcional concreto (Primaria, Hospitalización, RRHH, etc.) enfocado a su explotación por un número limitado de usuarios. Tabla de Hechos: Tabla del Data Warehouse/Datamart que contiene información sobre episodios relevantes en el negocio y enfocada hacia él (Ej: Prescripción, Consulta, Intervención, Cita, Factura, Expedientes, etc.) y que contiene información que permitirá obtener medidas que servirán de base para la toma de decisiones (Ej: Porcentaje de ocupación, Demoras en citas, etc.) Tabla de Dimensión: Tabla del Data Warehouse/Datamart que permite la agrupación y la limitación de acceso de los datos contenidos en las tablas de hechos, por ejemplo la dimensión hospital permitirá calcular de la tabla de hechos de Itervenciones el % de Intervenciones urgentes por hospital. Las tablas de dimensiones suelen estar jerarquizadas, por ejemplo, una dimensión temporal puede seguir la siguiente jerarquía Año->Semestre->Trimestre->Mes->Semana->Dia de la Semana. Desnormalización: Proceso mediante el cual se trasladan descripciones desde una dimensión hacia la tabla de hechos. Es común implementarlos en los sistemas de explotación porque optimiza la ejecución de las consultas. Sistema de Reporting: Herramienta enfocada a la generación de informes prefabricados con información relevante de la organización, ofreciendo capacidades de navegación entre informes. Suelen estar acompañados de un mecanismo de planificación y distribución de la información. Sistema de Análisis Dinámico: Herramienta enfocada obtener información no planificada e imprevista del negocio sin necesidad de la existencia de un informe prefabricado o tabla prediseñada. Herramienta ETL: Producto mediante el cual se alimenta el Data Warehouse a partir de los operacionales o bien se crea el Datamart a partir del Data Warehouse. OCa_Nrm_EED_Modelado_v03r01.doc Página 14 de 14

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