a dimension of data definition
 Por ejemplo, “Los datos de la base de datos en un momento determinado se denominan estado de la base de datos”. En un estado de base de datos determinado. . . .Cada vez que insertamos o eliminamos un registro, o cambiamos el valor de un elemento de datos, cambiamos un estado de la base de datos a otro estado [8]. Finalmente, observamos dos implicaciones de nuestro modelo.  Descripción general. Cada informe de Google Analytics se compone de dimensiones y métricas. Las dimensiones describen las características de sus usuarios, sus sesiones y acciones. La dimensión Ciudad describe una característica de las sesiones e indica la ciudad, por ejemplo, París o Nueva York, de donde se originó cada sesión. Cada dimensión y métrica tiene un alcance: usuarios, sesiones o acciones. En la mayoría de los casos, sólo tiene sentido combinar dimensiones y métricas que compartan el mismo alcance. Por ejemplo, Sesiones es una métrica basada en sesiones, por lo que solo se puede usar con dimensiones a nivel de sesión como Fuente o Ciudad.  Una dimensión es una estructura que categoriza hechos y medidas para permitir a los usuarios responder preguntas comerciales. Las dimensiones más utilizadas son personas, productos, lugar y tiempo. En un almacén de datos, las dimensiones proporcionan información de etiquetado estructurada para medidas numéricas que de otro modo estarían desordenadas. La dimensión es un conjunto de datos compuesto por elementos de datos individuales que no se superponen. Las funciones principales de las dimensiones son tres: proporcionar filtrado, agrupación y etiquetado. Estas funciones a menudo se describen como cortar y cortar. Cortar se refiere al filtrado de datos. Las métricas son medidas cuantitativas. La métrica Sesiones es el número total de sesiones. La métrica Páginas/Sesión es el número promedio de páginas vistas por sesión. Las tablas de la mayoría de los informes de Google Analytics organizan los valores de las dimensiones en filas y las métricas en columnas. Por ejemplo, esta tabla muestra una dimensión (Ciudad) y dos métricas (Sesiones y Páginas/Sesión).  Por lo tanto, nuestro análisis se concentra en la visión interna y está orientado hacia el diseño del sistema y la producción de datos. Esto tiene dos implicaciones importantes. Primero, dado que la vista interna es independiente del uso, admite un conjunto de definiciones de dimensiones de calidad de datos que son comparables entre aplicaciones.  Lo que puede considerarse buena información en un caso (para una aplicación o usuario específico) puede no ser suficiente en otro caso. Por ejemplo, el análisis de la situación financiera de una empresa puede requerir datos en unidades de miles de dólares, mientras que la auditoría requiere una precisión del centavo. Una dimensión conformada es un conjunto de atributos de datos a los que se ha hecho referencia física en varias tablas de bases de datos utilizando el mismo valor clave para hacer referencia a la misma estructura, atributos, valores de dominio, definiciones y conceptos. Una dimensión conformada atraviesa muchos hechos.  Se dice que un sistema del mundo real está representado adecuadamente si: (1) existe un mapeo exhaustivo, Rep: RW L â†'IS L, y (2) no hay dos estados en RW L mapeados en el mismo estado en IS L ( el mapeo inverso es una función). Nuestro análisis de las deficiencias de datos se basa en desviaciones de las condiciones de la Definición 3.  Las deficiencias de representación se definen en términos de la diferencia entre la visión del sistema del mundo real inferida del sistema de información y la visión que se obtiene observando directamente el sistema del mundo real. A partir de varios tipos de deficiencias de representación, derivamos un conjunto de dimensiones de calidad de los datos.
Es un almacén de datos, las dimensiones proporcionan información de etiquetado estructurada para medidas numéricas que de otro modo estarían desordenadas.