1 Prof:Paula Quitral INTRODUCCIÓN DATAWAREHOUSE Departamento de Informática Universidad de Rancagua.

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1 1 Prof:Paula Quitral INTRODUCCIÓN DATAWAREHOUSE Departamento de Informática Universidad de Rancagua

2 2 Términos Inteligencia de Negocios Data Mining Data Warehouse Bases de Datos CRM OLAP Sistemas de Información Geomarketing

3 3 Conceptos Generales –Dato –Información –Base de Datos –Sistema de Información (OLTP- On-Line Transactional Processing ) DatoInformaciónSistema OLTP Base de Datos Información como un recurso de la organización

4 4 Conceptos Generales –Conocimiento –Data Warehouse –Sistemas de Información (OLAP- On Line Analytical Processing / Data Mining) Conocimiento nuevo recurso de la organización Datos Externos ConocimientoOLAP/Data Mining Datos Internos DW Archivos BDs

5 5 Sistemas de Información PRODUCCIÓN FINANZAS PERSONAL MARKETING

6 6 Sistemas de Información

7 7 Finalidades de los SI Inicialmente, la finalidad de los SI era recopilar información sobre una función específica para ayudar en la toma de decisiones. Actualmente, con la informatización de las organizaciones y la aparición de aplicaciones de software transaccionales, la finalidad principal de los SI es dar soporte a los procesos básicos de la organización (ventas, producción, personal...).

8 8 Una vez satisfecha la necesidad de tener un soporte informático para los procesos básicos de la organización (sistemas de información para la gestión). Las organizaciones exigen nuevas prestaciones de los sistemas de información (sistemas de información para la toma de decisiones). Finalidades de los SI

9 9 Evolución de los SI Años ’60: Reportes por lotes  Información difícil de encontrar y analizar.  Reprogramar cada nuevo requerimiento de información resulta inflexible y caro. Años ’70: MIS (Management Information System), DSS (Decision Support Systems) y EIS (Executive Information Systems):  Basados en terminales.  Aún inflexibles y sin herramientas de escritorio integradas.

10 10 Evolución de los SI Años ’80: Herramientas de Análisis y Acceso a Datos desde el Escritorio.  Más fácil de usar, acceden a las BD operacionales  Permiten consultas y reportes desde el escritorio (hojas de cálculo, interfaces gráficas o GUI). Años ’90: Data Warehouse y Herramientas OLAP Años ’00: Herramientas de Data Mining

11 11  OLTP (Procesamiento Transaccional en Línea): orientados a las transacciones, situación típica en una base de datos de nivel operacional.  OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): orientados a analizar temas de interés específicos del tomador de decisiones. Tipos de SI

12 12  Funcionan generalmente sobre una BD Relacional.  Registran las transacciones diarias del negocio, manteniendo la BD consistente con la realidad.  Utilizan operadores estándar de SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.  Generan informes/reportes detallados del quehacer de la función que apoyan.  Muestran los resultados de las consultas en forma tabular. OLTP

13 13  Funcionan generalmente sobre un Data Warehouse.  Permiten realizar agregaciones y combinaciones de los datos de maneras mucho más complejas y ambiciosas, con objetivos de análisis más estratégicos.  Están basadas, generalmente, en sistemas o interfaces multidimensionales.  Utilizan operadores especiales (además de los clásicos)  Ayudan a analizar los datos porque producen diferentes vistas de los mismos. OLAP

14 14 OLTPOLAP OLTPOLAP Usuarios Profesionales TI, “Trabajador del oficinista conocimiento” oficinista conocimiento” Funciones Día a día Apoyo a la decisión decisión Diseño de Orientado a la Orientado al la BD aplicación (E-R) sujeto (estrella...) Datos Actuales, Históricos, aislados consolidados aislados consolidados Tipos de SI

15 15 Tipos de SI OLTPOLAP OLTPOLAP Vista Relacional plana, Multidimensional detallada resumida detallada resumida Uso Estructurado, Ad-hoc repetitivo repetitivo Unidad de Transacciones Transacciones Trabajo pequeñascomplejas Acceso Lectura/Escritura Principalmente lectura lectura

16 16 OLTPOLAP OLTPOLAP Operacio- Índices / hashing Muchos nes por clave primaria recorridos Registros Decenas Millones accesados Usuarios Miles Centenas TamañoBD 100 MB – GB 100 GB - TB Métrica Rendimiento de Rendimiento de Transacciones Consultas Transacciones Consultas Tipos de SI