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En la Figura N° 4 se muestra que la actualización
(insertar, borrar y modificar), se hace regularmente en el ambiente
operacional sobre una base de registro por registro. Pero la manipulación
básica de los datos que ocurre en el data warehouse es
mucho más simple. Hay dos únicos tipos de operaciones:
la carga inicial de datos y el acceso a los mismos. No hay actualización
de datos (en el sentido general de actualización) en el
depósito, como una parte normal de procesamiento.
Hay algunas consecuencias muy importantes de esta diferencia básica, entre el procesamiento operacional y del data warehouse. En el nivel de diseño, la necesidad de ser precavido para actualizar las anomalías no es un factor en el data warehouse, ya que no se hace la actualización de datos. Esto significa que en el nivel físico de diseño, se pueden tomar libertades para optimizar el acceso a los datos, particularmente al usar la normalización y denormalización física.
Otra consecuencia de la simplicidad de la operación
del data warehouse está en la tecnología subyacente,
utilizada para correr los datos en el depósito. Teniendo
que soportar la actualización de registro por registro
en modo on-line (como es frecuente en el caso del procesamiento
operacional) requiere que la tecnología tenga un fundamento
muy complejo debajo de una fachada de simplicidad.

La fuente de casi toda la información
del data warehouse es el ambiente operacional. A simple vista,
se puede pensar que hay redundancia masiva de datos entre los
dos ambientes. Desde luego, la primera impresión de muchas
personas se centra en la gran redundancia de datos, entre el ambiente
operacional y el ambiente de data warehouse. Dicho razonamiento
es superficial y demuestra una carencia de entendimiento con respecto
a qué ocurre en el data warehouse. De hecho, hay una mínima
redundancia de datos entre ambos ambientes.
Se debe considerar lo siguiente:
En vista de estos factores, la redundancia de datos entre los dos ambientes es una ocurrencia rara, que resulta en menos de 1%.