Si, y como aunque se suponían que ya funcionaban, nunca nos lo creemos todo hasta que las cosas no las probamos.
Viene a cuenta cuando tenemos que tratar con diferentes granularidades y snowflake, etc…pues aqui va otra solución que en ocasiones nos puede salvar la cara.
Imaginaros que nuestro cliente quiere tener un cubo con información respectiva a contratos: centro/s en el que se realiza, fase, tipo_contrato y con varias métricas; entre ellas financiación y num_participantes.
Lo que sucede es que nuestro cliente no tiene la financiación correspondiente a cada participante, es decir, no tenemos ese desglose en el origen, con lo que las granularidades no coinciden.
La solución:
- A nivel de ETL cargue dos tablas de hechos, una con la métrica financiación (y otras) y otra sin métricas (factless fact table)
- En el esquema de mondrian, creé dos cubos. Y utilicé todas las shared dimensions, las saqué fuera (usando el dimensionusage). En mi caso, como las dos estrellas tenían las mismas dimensiones todas eran dimensiones compartidas, pero puede ser que no lo sean.
- Después cree el cubo virtual tal como dice en el “Mondrian Docs” y voilá.
