Slowly Changing Dimension es una técnica de modelado de datos para rastrear cómo los cambios en atributos de una entidad afectan el comportamiento a lo largo del tiempo. Permite responder a la pregunta clave que todo analista hace cuando ocurre un cambio: que era cierto cuando sucedio esto.
Ejemplos prácticos Un cambio de precio de un producto y su impacto en ventas. Un boton que se vuelve rojo y si los clics se disparan. El tono de una publicacion que pasa de formal a agresivo y el efecto en el engagement.
Caso ilustrativo Una plataforma de streaming llamada Metclicks reclasifico un episodio de la categoria cartoon a realistic y a continuacion se observo un pico de visualizaciones en ese contenido. Ese tipo de eventos son exactamente lo que Slowly Changing Dimension busca capturar para analisis historico.
Tipos comunes de SCD Tipo 0 sin cambios; los atributos se mantienen congelados en el tiempo y no se versionan. Tipo 1 sobreescritura; los nuevos valores reemplazan a los antiguos sin conservar historial, util para correcciones sin impacto analitico. Tipo 2 versionado completo; se conservan todas las versiones con campos de validez valid_from y valid_to y un indicador de fila vigente. Tipo 3 memoria corta; solo se guarda el valor anterior en un campo prev_x para comparaciones simples.
Consideraciones antes de disenar SCD Tipo 2 Verifique la calidad de los atributos entrantes ya que errores de ortografia o problemas de fidelidad comprometen el historial. Defina una estrategia clara para valores nulos; establezca si NULL tiene significado comercial o si debe normalizarse antes de versionar. Planee extender el modelo para poder incluir nuevos atributos sin refactorizaciones costosas.
Buenas practicas Haga el modelo dimensional extensible para facilitar el seguimiento de nuevos atributos en el futuro. Considere un enfoque hibrido entre SCD Tipo 2 y Tipo 1: aplicar tracking estricto a atributos que impactan el negocio como categoria o pais y tracking ligero a atributos que suelen ser correcciones como nombre o fecha de registro.
Compresion de atributos Para detectar cambios es util comprimir la combinacion de atributos que se rastrean en un identificador unico mediante hash o cualquier proceso idempotente. Incluya la clave de negocio para asegurar que el identificador represente a quien pertenece la informacion. Esto agiliza la deteccion de cambios en los siguientes pasos del proceso ETL.
Deteccion del cambio Con funciones de ventana se puede comparar la combinacion actual de atributos contra la anterior por cada clave de negocio. Marcar una columna booleana change_indicator que sea verdadera cuando la combinacion sea nueva o diferente facilita filtrar solo los puntos temporales donde realmente ocurrio un cambio relevante.
Periodo de validez Para cada cambio relevante establezca valid_from como la fecha u hora en que la combinacion empezo a aplicarse. Calcule valid_to mirando la fecha del siguiente cambio y restando un instante minimo para cerrar el periodo actual. Si no existe siguiente cambio, ese registro es la version vigente y su valid_to queda abierta hasta un maximo convenido, por ejemplo un valor sentinel.
Salida final y uso El resultado es una tabla dimensional donde cada fila representa un periodo en que un conjunto de atributos fue estable para una entidad. Es importante luego mergear esta dimension con las tablas fact para soportar analitica historica y reporting. Ese paso forma parte del flujo ETL y su implementacion dependera de la plataforma y la cadencia de actualizacion.
Sugerencias practicas Documente claramente cuales atributos son SCD Tipo 2 y cuales Tipo 1, registre reglas para el tratamiento de NULL y errores de data, y automatice pruebas que verifiquen la consistencia de las ventanas de validez. Considere crear identificadores surrogados para facilitar joins estables con las tablas fact.
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