Data Mart para la gestión de reportes y apoyo a la toma de decisiones del departamento de RR.HH. de la empresa de agua S.A.” Agosto 2010

Introducción OLPT Data Warehouse Data Mart 1980’S se empezó a usar y desarrollar los sistemas basándose en este concepto. Orientado a Entidades y relaciones entre estas. Data Warehouse 1980’S IBM researchers Barry Devlin. Orientados a Temas Data Mart Data Warehouse orientado a un área de negocio o departamento especifico de la empresa.

Definición del Problema Empresa Agua S.A. cuenta con un Sistema de Información tipo OLPT para gestión de información de 600 funcionarios. Base de Datos Relacional. Gran cantidad de reportes requeridos. Reportes con poca variación en forma o fondo (orden, cantidad de columnas, formato, etc.).

Definición del Problema Dependencia de personal técnico del área de desarrollo de aplicaciones (programadores, administradores de la base de datos) para la generación de reportes. Dificultad para transmitir de forma clara los requerimientos al personal técnico. Dificultad para el personal técnico de entender los requerimientos del área RR.HH.

Situación Problemática No existe una disponibilidad inmediata de la información para la generación de reportes y consulta de datos de los empleados.

Situación Deseada Contar con un Data Mart que almacene la información generada por el sistema de recursos humanos y que de la posibilidad de acceder dicha información de manera inmediata a través de una herramienta de consulta.

Justificación Consultar la información sin tener que depender de personal técnico. Eliminar tiempo de espera en explicar un requerimiento y revisar el mismo con el personal técnico. Ahorro de tiempo y esfuerzo.

Objetivo General Construir un Data Mart para la gestión de reportes y apoyo a la toma de decisiones del departamento de RR.HH. de la empresa de agua S.A.

Objetivos Específicos Definir los requerimientos generales del área de RRHH para la construcción del Data Mart. Analizar y definir las fuentes de datos que permitan alimentar el Data Mart. Realizar el diseño de la base de datos del Data Mart Definir los procesos de ETL para alimentar el Data Mart. Construir una versión Beta de la base de datos y los procesos ETL del Data Mart.

Alcance El alcance estará definido por los requerimientos generales, el análisis y diseño del Data Mart en base a los mismos y la implementación de una versión Beta del Data Mart.

Metodología El Proceso de Ingeniería para el Data Warehouse (Luján Mora, 2005) Basado en el Proceso de Unificado de desarrollo. Dirigido por casos de Uso. Centrado en la Arquitectura. Iterativo e incremental. Utiliza UML como lenguaje de modelado con extensiones para análisis y diseño de DW (Luján Mora, 2005)

Metodología Inicio Requerimientos Análisis Diseño Requerimientos funcionales y no funcionales. Identificación de las medidas y dimensiones más importantes. Análisis de los reportes periódicos que se utilizan actualmente. Elaboración del modelo del dominio Elaboración de los casos de uso más importantes Análisis Determinación de las posibles fuentes de datos Elaboración de los diagramas lógico de la fuente de datos SLS, diagrama físico de las fuentes de datos SPS. Diseño Diseño definición de la estructura del Data Mart. Elaboración del diagrama conceptual del Data Mart DMCS. Elaboración Requerimientos Recolección y refinamiento de requerimientos. Identificación de nuevas medidas agregaciones y dimensiones. Revisión de los casos de uso y elaboración de nuevos casos de uso. Análisis Elección de fuentes de datos que alimenta el Data Mart. Actualización del diagrama lógico de las fuentes de datos SLS y el diagrama físico de las fuentes de datos SPS. Elaboración del diagrama conceptual de las fuentes de datos SCS. Diseño Definición procesos a nivel conceptual de los ETL mas importantes (mapeo de datos) desde la fuente de datos hacia el Data Mart. Actualización del diagrama conceptual del Data Mart DMCS. Elaboración del diagrama mapeo de datos de integración del Data Mart. Implementación Elaboración de las estructuras físicas del Data Mart. Elaboración de los diagramas, Diagrama lógico del Data Mart, Diagrama físico del Data Mart, Diagramas de procesos ETL de integración. Pruebas Planeación de pruebas. Diseño de los casos de prueba. Realización de las pruebas en base a los casos de pruebas. Resultados y correcciones.

Metodología Construcción Análisis Diseño Implementación Pruebas Actualización de los diagramas: diagrama lógico de la fuente de datos, diagrama físico de la fuente de datos diagrama conceptual de la fuente de datos. Diseño Actualización y definición de los nuevos procesos ETL a nivel conceptual (mapeo de datos) desde las fuentes de datos hacia el Data Mart. Actualización de los diagramas conceptual del Data Mart (DMCS) mapeo de datos de integración. Implementación Implementación final de las estructuras físicas del Data Mart. Implementación de las herramientas de consulta de los usuarios del Data Mart. Pruebas Diseño de los casos de prueba. Realización de las pruebas Resultados y correcciones.

Contenido Tentativo Parte III – Implementación y Pruebas Capitulo 8- Implementación del Data Mart. Capitulo 9- Pruebas. Parte I - Introducción al Proyecto Capitulo 1 – Planificación del proyecto Capitulo 2 – Data Warehouse y Data Mart Capitulo 3 - El Proceso de Ingeniería para el Data Warehouse Capitulo 4 – Empresa de Agua S.A. Parte II – Análisis y Diseño del Data Mart Capitulo 5 – Requerimientos Capitulo 6 – Análisis Capitulo 7- Diseño Parte IV Conclusiones Capitulo 10 – Conclusiones y Recomendaciones