Qué es (en análisis de datos y BI)
En análisis de datos y Business Intelligence, una dimensión es un atributo categórico —tiempo, geografía, producto, canal, cliente— que permite desagregar, filtrar o agrupar una métrica para analizarla desde distintos ángulos. Si “ventas totales” es una métrica, se puede ver “ventas por región” o “ventas por mes” usando dimensiones. Ver Métrica.
Tabla de dimensiones
En el modelado dimensional de un data warehouse, las dimensiones suelen almacenarse en tablas de dimensiones, que se relacionan con una tabla de hechos que contiene las métricas. Ver Tabla de dimensiones y Esquema en estrella.
Otras acepciones del término
“Dimensión” también se usa con otros sentidos dentro del universo de los datos, sin relación directa con el uso anterior:
- Dimensionalidad (machine learning): la cantidad de variables o features de un dataset, o la longitud de un vector —por ejemplo, un embedding de 768 dimensiones.
- Dimensión VC (teoría del aprendizaje estadístico): una medida de la capacidad de un modelo para ajustarse a distintos patrones de datos. Ver Dimensión VC.
Conviene no confundir estos usos: la dimensión de BI es una categoría para analizar datos; la dimensión en machine learning suele referirse a la cantidad de componentes de un vector o de columnas de un dataset.