Bases De Datos Para El Soporte En La Toma De Decisiones

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1 Bases De Datos Para El Soporte En La Toma De Decisiones

2 3.1.- Bodegas de Datos (Data Warehouse)
Conjunto de datos integrados y orientados a una materia, varían con el tiempo, soportan el proceso de toma de decisiones de la administración y esta orientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos.

3 Estos datos cubren largos períodos de tiempo lo que trae consigo que se tengan diferentes esquemas de los datos, Previo a su utilización se debe aplicar procesos de análisis, selección y transferencia de datos seleccionados desde las fuentes.

4 3.1.1.- Objetivo Bodegas de Datos
Definición de Bill Inmon Orientado a temas.- Los datos están organizados de manera que todos los elementos queden unidos entre sí. Variante en el tiempo.- Los cambios producidos a lo largo del tiempo quedan registrados para que los informes puedan reflejar esas variaciones. No volátil.- La información no se modifica ni se elimina, una vez almacenado se convierte en sólo lectura, y se mantiene para futuras consultas.

5 Integrado.- Contiene los datos de todos los sistemas operacionales de la organización, y dichos datos deben ser consistentes. Inmon defiende una metodología descendente (Modelo top-down) al diseñar un almacén de datos, se considerarán mejor todos los datos corporativos. En esta metodología los Data marts se crearán después de haber terminado el data warehouse completo de la organización.

6 Definición de Ralph Kimball Una copia de las transacciones específicamente estructurada para la consulta y el análisis. Determinó que un data warehouse no era más que: la unión de todos los Data marts de una entidad. Defiende por tanto una metodología ascendente (Modelo bottom-up(las partes individuales se diseñan con detalle y luego se enlazan para formar componentes más grandes, que a su vez se enlazan hasta que se forma el sistema completo.)) a la hora de diseñar un almacén de datos.

7 Es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos.

8 Que es un Data WareHouse?
Es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos de negocios, para permitir nuevas consultas, análisis, reporteador y decisiones.

9 Objetivo Su propósito es soportar la toma de decisiones en un negocio (no las operaciones del negocio). Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse para áreas especificas. Entre las características de un data mart destacan: Usuarios limitados. Área especifica. Tiene un propósito especifico. Tiene una función de apoyo.

10 3.1.2 Funcionamiento Data warehouse
Almacén o contenedor de datos que son necesarios o útiles para una organización. Debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento óptimo y en el formato adecuado. El almacén de datos da respuesta a las necesidades de usuarios expertos, utilizando Sistemas de Soporte a Decisiones (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas o informes.

11 En el funcionamiento de un almacén de los datos son muy importantes las siguientes ideas:
Integración de los datos provenientes de bases de datos distribuidas por las diferentes unidades de la organización y que con frecuencia tendrán diferentes estructuras (fuentes heterogéneas). Separación de los datos usados en operaciones diarias en el almacén de datos para los propósitos de divulgación, ayuda en la toma de decisiones, para el análisis y para operaciones de control. Ambos tipos de datos no deben coincidir en la misma base de datos, obedecen a objetivos muy distintos y podrían entorpecerse entre sí.

12 3.1.3 Consideraciones Diseño Data warehouse
Al construir un Data Warehouse se necesitan herramientas para ayudar a la migración y a la transformación de los datos hacia el almacén. Ya construido, se requieren medios para manejar grandes volúmenes de información. Se diseña su arquitectura dependiendo de la estructura interna de los datos del almacén y especialmente del tipo de consultas a realizar.

13 Con este criterio los datos deben ser repartidos entre numerosos data marts. Para abordar un proyecto de data warehouse es necesario hacer un estudio de algunos temas generales de la organización o empresa, los cuales se describen a continuación:

14 Situación actual de partida
Situación actual de partida.- Cualquier solución propuesta de data warehouse debe estar muy orientada por las necesidades del negocio, debe ser compatible con la arquitectura técnica existente y planeada de la compañía. Tipo y características del negocio.- Tener el conocimiento exacto sobre el tipo de negocios de la organización y el soporte que representa la información dentro de todo su proceso de toma de decisiones.

15 Entorno técnico. - Incluir el hardware (mainframes, servidores, redes,
Entorno técnico.- Incluir el hardware (mainframes, servidores, redes,...) así como aplicaciones y herramientas. Se dará énfasis a los Sistemas de Soporte a Decisiones (DSS), si existen en la actualidad, cómo operan, etc. Expectativas de los usuarios.- Es una forma de vida de las organizaciones y como tal, tiene que contar con el apoyo de todos los usuarios y su convencimiento sobre su bondad.

16 Etapas de desarrollo.- Con el conocimiento previo, ya se entra en el desarrollo de un modelo conceptual para la construcción del data warehouse. Prototipo.- Esfuerzo designado a simular tanto como sea posible el producto final que será entregado a los usuarios.

17 Piloto.- Es el primero (o cada uno de los primeros) resultados generados de forma iterativa que se harán para llegar a la construcción del producto final deseado. Prueba del concepto tecnológico.- Es un paso opcional que determina si la arquitectura especificada del data warehouse funcionará finalmente como se espera.

18 3.1.4 Herramientas para extraer transformar y cargar fuentes de datos
Funciones ETL (extracción, transformación y carga) Implican las siguientes operaciones: Extracción.- Acción de obtener la información deseada a partir de los datos almacenados en fuentes externas.

19 Transformación.- Cualquier operación realizada sobre los datos para que puedan ser cargados en el data warehouse o se puedan migrar de éste a otra base de datos. Carga.- Consiste en almacenar los datos en la base de datos final, por ejemplo el data warehouse objetivo normal.

20 3.1.4.1 Elementos que integran un almacén de datos
Metadatos "datos acerca de los datos", documenta, entre otras cosas, qué tablas existen, qué columnas posee cada una de las tablas y qué tipo de datos se pueden almacenar. Su función es recoger todas las definiciones de la organización y el concepto de los datos en el almacén de datos concerniente a: *Tablas , *Columnas de tablas , *Relaciones entre tablas , *Jerarquías y Dimensiones de datos y *Entidades y Relaciones

21 Middleware ofrece servicios u operaciones que hacen posible el funcionamiento de aplicaciones distribuidas sobre plataformas heterogéneas que se sitúa entre las capas de aplicaciones y las capas inferiores (sistema operativo y red). Su funcion es asegurar la conectividad entre todos los componentes de la arquitectura de un almacén de datos. Funciones ETL.

22 3.1.5 Ventajas e inconvenientes de los almacenes de datos
Más fácil el acceso a una gran variedad de datos a los usuarios finales. Facilitan el funcionamiento de las aplicaciones de los sistemas de apoyo a la decisión tales como informes de tendencia', ejemplo: obtener los ítems con la mayoría de las ventas en un área en particular dentro de los últimos dos años; informes de excepción, informes que muestran los resultados reales frente a los objetivos planteados a priori.

23 Pueden trabajar en conjunto y, por lo tanto, aumentar el valor operacional de las aplicaciones empresariales, en especial la gestión de relaciones con clientes.

24 Inconvenientes A lo largo de su vida pueden suponer altos costos. El almacén de datos no suele ser estático. Los costos de mantenimiento son elevados. A veces, ante una petición de información estos devuelven una información subóptima, que también supone una perdida para la organización.

25 Se pueden quedar obsoletos relativamente pronto.
Existe una delgada línea entre los almacenes de datos y sistemas operativos. Hay que determinar qué funcionalidades de estos se pueden aprovechar y cuáles se deben implementar, resultaría costoso implementar operaciones no necesarias o dejar de implementar alguna que sí vaya a necesitarse.

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