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OLAP DSS On Line Analitical Process OLTP ERP o Islas Funcionales On Line Transactional Process DATA WAREHOUSE DW.

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Presentación del tema: "OLAP DSS On Line Analitical Process OLTP ERP o Islas Funcionales On Line Transactional Process DATA WAREHOUSE DW."— Transcripción de la presentación:

1 OLAP DSS On Line Analitical Process OLTP ERP o Islas Funcionales On Line Transactional Process DATA WAREHOUSE DW

2 DSS Sistema de Soporte a la Decisión Fines de los 90: Ciclo de vida de productos y servicios: cada vez más cortos Más calidad a los proveedores Mayor rapidez en las entregas Mejora en los servicios Precios más bajos Planificar y desarrollar nuevos negocios Acelerar el proceso de desarrollo

3 Profundidad Llegar hasta el último nivel de detalle de la información Oportunidad Cualquier consulta, en cualquier momento Amplitud Navegar a través de cualquier dimensión de negocio Requerimientos Empresariales de un DSS

4 Oportunidad Profundidad Rentabilidad por sucursal y departamento de los 5 productos más vendidos durante el mes de enero, y perfil de los clientes que compraron estos productos, por edad, sexo e ingreso mensual Rentabilidad por sucursal durante el mes de enero Rentabilidad por sucursal y departamento durante el mes de enero Cobertura de un DSS Sin limitaciones dimensionales Amplitud

5 Qué es un DW Almacén de información temática orientado a cubrir las necesidades de aplicaciones de los sistemas de Soporte de Decisiones (DSS) y de la Información de Ejecutivos (EIS), que permite acceder a la información corporativa para la gestión, control y apoyo a la toma de decisiones. Transformación de datos orientados a una aplicación, en datos de soporte a las decisiones (datos que capturen la naturaleza básica del negocio)

6 DW es un conjunto de datos: Temático Están almacenados por materias o temas, a diferencia de los sistemas operacionales en donde los datos están agrupados según las aplicaciones que los utilizan. Integrado Son de naturaleza heterogénea, provienen de diferentes sistemas heredados o de información no procesada (interna o externa a la empresa) y variables en el tiempo.

7 No volátil Se cargan y consultan. La actualización de datos no forma parte de la operativa normal de un DW. Histórico Las bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos. Un DW es una serie de instantáneas en el tiempo tomadas periódicamente. Los datos almacenados en un DW permanecen en él más tiempo que en una base de datos operacional. DW es un conjunto de datos:

8 COMPONENTES DE UN DATA WAREHOUSE

9 Arquitectura Data Extraction Metadata Database DSS Engine Data Warehouse Sistemas Operativos Decision Support Metadata Database

10 Generador de Reportes Data Warehouse Usuarios

11 Análisis Multidimensional Data Warehouse Clientes Multidimensional Data Cubes

12 Modelo de Datos

13 Dimensiones

14 Atributos Geography Producto DivisionDepartmentClassItem

15 Elementos Geography Producto DivisionDepartmentClassItem Mens Clothing Shoes Sporting Goods Mens Dress Wear Mens Casual Wear Mens Accessories Mens Shoes Womens Shoes General Equip. Lic. Team Apparel White Button-Down Blue Straight Collar Black Cuffed Brown Cuffed Navy Pattern Tie Red Solid Tie Stanford Jersey Washington Jersey... Mens Dress Shirts Mens Dress Slacks Mens Casual Pants Mens Sweaters Mens Ties College Jerseys Team Caps Pro Jerseys...

16 Jerarquías Geography Producto Division Item Class ColorStyle Characteristic Main Attribute Hierarchy Department

17 Relaciones Many-to-Many Geography Producto Division Item Class ColorStyle Department One-to-Many

18 Métricas Geography Producto Geography Geografía Geography Tiempo

19 Ejemplo Geography Producto Geography Tiem´po Geography Geografía Sales Inventory Cost Price Division Department Class ItemColor Style Manager Region Market Store Year Month Week Day

20 Mensajes en modo texto Hyperlinks a DSS Web Análisis Avanzado: Informe de productos de Alertas Automáticas

21

22 DATA MINING

23 Las pequeñas organizaciones construyen relaciones con sus clientes CONOCIENDO sus necesidades, RECORDANDO sus preferencias y APRENDIENDO de las interacciones del pasado para mejorar el futuro. ¿Qué es Data Mining? Un Data Warehouse permite RECORDAR lo que las organizaciones CONOCEN sobre sus clientes. Data Mining permite APRENDER sobre los datos recogidos de la interacción con los clientes. La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos.

24 DatosMemoriaInteligencia DW Sistemas Transaccionales Data Warehouse La INTELIGENCIA permite a través de la MEMORIA (DW) extraer patrones, reglas de negocio, nuevas ideas y hacer predicciones para el futuro. ¿Qué es Data Mining? ?

25 1) Es exploración y análisis INTELIGENTE, con procedimientos automáticos o semiautomáticos, de grandes cantidades de datos para descubir patrones y reglas de negocio. 2) En un sistema OLAP tradicional el usuario debe especificar las relaciones entre los datos. DATA MINING puede DESCUBIRIR las RELACIONES DESCONOCIDAS o INVISIBLES para el negocio. ¿Qué es Data Mining?

26 Data Mining y Data Warehouse DW Consultas Inteligentes.: 20 % Comunes….: 80 % Data Mining Relaciones VariablesAtributos Incremento Conocimiento DM Extracción de una MUESTRA INTELIGENTE Knowledge Engine Inteligentes.: 80 % Comunes….: 20 %


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