Ing. Ernesto Sierraalta Fundamentos de Desarrollo de Proyectos de Inteligencia de Negocios ( Decision Support Systems & Data Warehousing )

Inteligencia de Negocios Definir Conceptos y Terminología Planear una Solución Exitosa y SOPORTAR LA JUSTIFICACION Planear una Solución Exitosa y SOPORTAR LA JUSTIFICACION Conocer las NECESIDADES DEL NEGOCIO Conocer las NECESIDADES DEL NEGOCIO Escoger una Arquitectura Tecnológica Modelar la Solución Analizar las Necesidades de Búsqueda de Información Planear el Almacenamiento De la Solución ETT ( Construcción de La Solución ) Soporte al acceso De usuarios Finales Mantenimiento de La Solución Administración del Proyecto (Metodología, Mantenimiento de la METADATA) Ciclo de Vida de un Proyecto de Inteligencia de Negocios

Inteligencia de Negocios Características de Sistemas OLTP CaracterísticaOLTP Operaciones TípicasActualización Nivel de Análisis para RequerimientosBajo Formularios y ReportesSin cambios Cantidad de Datos por TransacciónPequeña Nivel de DatosDetallado Edad de los DatosActual OrientaciónRegistros

Inteligencia de Negocios Por que los Sistemas OLTP no cubren Análisis Complejos OLTPAnálisis Complejos Información para el Soporte de Servicios del día a día Análisis de Información Histórica Datos Almacenados a nivel de Registros Necesidades de Información Integradas Diseño de la Base de Datos: Normalizado Diseño de la Base de Datos: Desnormalizada, esquema estrella

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Definición de Datawarehouse “ Repositorio Integrado y Orientado a funciones de negocios, variante en el tiempo que usa información historica para el soporte en la toma de desiciones. Un Datawarehouse almacena informacion atomica o sumarizada “

Definición de Datawarehouse Propiedades de un Datawarehouse Orientado a Temas Integrado No Volatil Variable en El Tiempo D.W

Definición de Datawarehouse Orientado a Temas de Negocios La información es clasificada y almacenada por temas de negocio en vez De ser agripada por aplicaciones Aplicaciones OLTP Ahorros Prestamos Seguros Clasificacion de Riesgos Datawarehouse Informacion Financiera De Clientes

Definición de Datawarehouse Integrado Ahorros Prestamos Seguros Riesgo INFORMACION FINANCIERA DEL CLIENTE

Definición de Datawarehouse Variable en el Tiempo La información es almacenada en “fotografías” en series, cada una representando un periodo de tiempo Enero Febrero MarzoAbril 2006

Definición de Datawarehouse No Volatil Tipicamente un Datawarehouse no es actualizado ni eliminado OLTP DML ( Data Manipulation Language ) Lectura Warehouse ETL

Definición de Datawarehouse Actualización de Datos Primera Carga Warehouse Actualización Archivado

Datawarehouse contra Data Marts Datawarehouse Data Mart PropiedadDatawarehouseData Mart AlcanceToda la OrganizaciónDepartamentos TemasMultiplesUnicos Origen de DatosMuchosPocos Tamaño (Tipicos)100 GB to > 1 TB< 100 GB Tiempo ImplementaciónMeses a AñosMeses

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Inteligencia de Negocios Entregables y Fases Metodológicas Claves Fases Estrategia Alcance Análisis Diseño Construcción Producción Entregables Metas y Objetivos del Negocio Propósitos y Alcance Modelo Lógico Flujo de Datos Estrategia de ETL Plan de Entrenamiento

OLAP Concepto y características El término online analytical processing (OLAP) describe la tecnología que enlaza la computación personal y la administración de información corporativa. Exploración de la información a distintos niveles Crear y examinar datos calculados interactivamente sobre grandes volúmenes de datos Realizar análisis de tendencias Realizar análisis avanzados como por ejemplo: análisis de regresión, modelamientos estadísticos, etc

OLAP Modelos de Bases de Datos Modelo de Base de Datos Relacional Modelo de Base de Datos Multidimencional registros columnas ventas producto tiempo cliente

OLAP MOLAP Servers La capa de la aplicación almacena información en estructuras multidimensionales La capa de presentación provee una vista multidimensional de la información Cliente DSS Motor MOLAP Warehouse

OLAP ROLAP Servers El warehouse almacena automáticamente de la información La capa de aplicación genera las sentencias SQL para el arbol multidimensional La capa de presentación provee una vista multidimensional de la información Cliente DSS Motor ROLAP RDBMS/Warehouse Generación SQL

OLAP Escogiendo la Arquitectura Simple Complejo ANALISIS Bueno Aceptable RENDIMIENTO ROLAP MOLAP

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Inteligencia de Negocios Identificando Medidas y Dimensiones Atributos percibidos como Constantes o valores discretos: Descripción Localidades Color Tamaño Atributos que varían Continuamente: Costos Ventas Existencias DIMENSIONES MEDIDAS

Inteligencia de Negocios Determinando “Granuralidad” AÑO? SEMESTRE? MES? DIA?

Inteligencia de Negocios Tablas de Dimensiones Contienen información que representan los atributos del negocio Contienen data relativamente estática Se enlazan tablas de resultados a través de claves de referencia PRODUCTO CLIENTE CANAL TIEMPO RESULTADOS ( Unidades, Precios )

Inteligencia de Negocios Tablas de Resultados (FACTS) Contienen medidas numéricas del negocio Pueden contener información sumariada Se actualizan típicamente por adición Se enlazan a las tablas de dimensión PRODUCTO CLIENTE CANAL TIEMPO RESULTADOS ( Unidades, Precios )