Técnica de ingeniería de datos para almacenar y rastrear el historial completo de cambios en los atributos de una dimensión a lo largo del tiempo.
Explicación y Contexto Conceptual
Las Dimensiones de Cambio Lento (Slowly Changing Dimensions, SCD) resuelven la necesidad crítica de preservar el contexto histórico de datos cuando los atributos de clientes, campañas o productos evolucionan con el tiempo.
Si un cliente vivía en Barcelona en 2024 y se muda a Madrid en 2025:
- **SCD Tipo 1**: Sobrescribe el valor anterior; las compras de 2024 aparecerían erróneamente atribuidas a Madrid (se destruye el contexto histórico de ventas).
- **SCD Tipo 2**: Crea una nueva fila en la tabla de dimensiones con una nueva clave subrogada, conservando la fila original. Añade columnas de control temporal: `valid_from`, `valid_to` y un indicador booleano `is_current`.
En marketing digital, SCD Tipo 2 es imprescindible para atribuir correctamente el rendimiento publicitario: si una campaña cambió su puja o su nombre a mitad de mes, el reporte histórico de la primera quincena debe reflejar la configuración que estaba activa en ese momento exacto.
Ejemplo en la Práctica
Una marca usa dbt Snapshots para generar una dimensión SCD Tipo 2 de suscriptores; si un usuario cambia de plan Basic a Pro, se preserva su historial de consumo en Basic.