Datawarehouse Ing. Adan Jaimes Jaimes Datawarehouse 1

Conceptos Datawarehouse Datawarehouse: Repositorio completo de datos de la empresa, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica Data-Marts: Repositorio parcial de datos de la empresa, donde se almacenan datos tácticos y operativos, al objeto de obtener información táctica Data-Mining: Técnicas de análisis de datos encaminadas a obtener información oculta o detallada en un Datawarehouse Datawarehouse 2

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Características de un Datawarehouse Orientado hacia la información basica de la organización. Se diseña para consultar eficientemente información relativa a las actividades básicas de la organización como son compras, ventas, mercadotecnia. Y no para exportar procesos que se realizan en la organización como son pedidos y facturación entre otros.. Datawarehouse 5

Comparación Base de Datos OperacionalDataWarehouse Datos Operacionales Datos del negocio para Información Orientado a la aplicaciónOrientado al sujeto ActualActual + histórico DetalladaDetallada + más resumida Cambia continuamenteEstable Datawarehouse 6

Ejemplos de areas de aplicación 12/05/1999Datawarehouse 7 OperacionalDatawarehouse PrestamosCliente AhorrosVendedor Tarjeta BancariaProducto DepositoActividad Orientado a la AplicaciónOrientación al Tema

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12/05/1999Datawarehouse 9 Uso de Base de Datos Operacionales Uso de Data Warehouse Muchos usuarios concurrentesPocos usuarios concurrentes Consultas predefinidas y actualizables Consultas complejas, frecuentemente no anticipadas. Cantidades pequeñas de datos detallados Cantidades grandes de datos detallados Requerimientos de respuesta inmediataRequerimientos de respuesta no críticos USOS DEL DATA WAREHOUSE

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DataMart Datawarehouse 12

Aplicaciones Datawarehouse EIS (Executive Information System): Herramientas para proveer de información estratégica a los ejecutivos, mediante informes, comparativas y cuadros de mandos multidimensionales. DSS (Decission Suport System): Herramientas de ayuda a la toma de decisiones. Incorpora reglas de decisión y análisis de datos no predefinidos en las posibilidades de un EIS Datawarehouse 13

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OLTP OLTP (On-Line Transaction Processing): Define el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión: ▫Altas/Bajas/Modificaciones/Consultas ▫Consultas rápidas y escuestas ▫Poco volumen de información ▫Transacciones rápidas ▫Gran nivel de concurrencia Datawarehouse 15

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OLAP OLAP: On-Line Analytical Process: Define el comportamiento de un sistema de análisis de datos y elaboración de información: ▫Sólo Consulta ▫Consultas pesadas y no predecibles ▫Gran volumen de información histórica ▫Operaciones lentas Datawarehouse 17

OLTP - OLAP Datawarehouse 18

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Arquitectura Datawarehouse Datawarehouse 22 OLAP Consoli- dación Middle- Ware Aplicación OLTP DW

Arquitectura Datawarehouse Consistencia de consolidación ▫Comprobar la validez de los datos en el entorno operacional  Datos que no se usan  Datos que no se mantienen ▫Inconsistencia entre distintas aplicaciones dentro del sistema  Datos no igualmente mantenidos  Codificaciones diferentes Datawarehouse 23

Arquitectura Datawarehouse Middle-Ware ▫Gestiona comunicaciones con el Datawarehouse ▫Coordina la concurrencia ▫Controla Procesos de espera Aplicaciones ▫Sistemas de presentación ▫Sistemas interrogativos ▫Sistemas de simulación ▫Sistemas funcionales ▫Sistemas expertos ▫DSS Datawarehouse 24

BBDD OLAP El análisis de los datos se suele basar en un modelo simplificado de estrella, o más genéricamente, de copo de nieve (snowflake), el cual relaciona los hechos con los agentes del negocio (dimensiones): Datawarehouse 25 VentasGeografía Tiempo Clientes Productos

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12/05/1999Datawarehouse 27 Detailed Reports