UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA           FACULTAD DE CIENCIAS         ESCUELA DE COMPUTACION´       Sistemas de Informac...
Agenda Introducción Origen y Definición Soluciones Analíticas ¿Qué es OLAP? Características de las Soluciones analíticas C...
Objetivos de Aprendizaje   Al finalizar este capitulo, usted estará en capacidad de:   • Los conceptos básicos de OLAP   •...
Introducción                                        Origen y definición                                        Soluciones ...
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Caracteristica : DicingCambia los datos observados y analizadosSelección de miembros, agrega o elimina dimensiones© 2010, ...
Caracteristicas : PivotingCambia la orientación en la páginaLa misma data, la misma vista, con diferente layout© 2010, Uni...
Caracteristica : Agregación y PerformanceRespuesta de data disponible en segundosLos usuarios esperan ver los datos en la"...
Casos de uso y aplicacionesDe carácter estratégico     ¿Cuál es mi día promedio de envío durante el mes pasado frente a   ...
Casos de uso y aplicaciones: Usuarios          Gerentes y Ejecutivos de Negocio                Monitoreo de Rendimiento Em...
Casos de uso y aplicaciones : Análisis de Ventas                                                            • Medidas (Mes...
Casos de uso y aplicaciones: Análisis de Mercados                                                            • Medidas (Me...
Casos de uso y aplicaciones: Website Ad Analysis                                                            • MeasuresUser...
Use Cases and Applications: Balanced Scorecard                                                            • MeasuresUsers ...
DEMOJPivot   Uso GeneralSlicingDicingPivotingDrilling DownOtros Tipos de BI   Dashboard   Report© 2010, Universidad Centra...
Conclusiones                                             Conclusiones•   Hemos realizado un estudio de …..•   Hemos hecho ...
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Inteligencia de negocio - Soluciones Analíticas

  1. 1. UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ESCUELA DE COMPUTACION´ Sistemas de Información Tema 6: Inteligencia de Negocio. OLAP y Soluciones analíticas 1 Prof. Wilfredo Rangel
  2. 2. Agenda Introducción Origen y Definición Soluciones Analíticas ¿Qué es OLAP? Características de las Soluciones analíticas Comparando tipos de soluciones Visión general de las soluciones analíticas Arquitectura conceptual básica Componentes de la arquitectura RDBMS vs. OLAP Server: Examinando de cerca Metodología de desarrollo de soluciones analíticas 2© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  3. 3. Objetivos de Aprendizaje Al finalizar este capitulo, usted estará en capacidad de: • Los conceptos básicos de OLAP • Entender los aspectos relacionados al desarrollo de soluciones analíticas basadas en OLAP (Online Analitycal Processing) • La arquitectura y módulos de las soluciones analíticas • emplear metodologías de desarrollo de estándares de la industria de BI 3© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  4. 4. Introducción Origen y definición Soluciones analíticas ¿Qué es OLAP? 4© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  5. 5. ¿Qué es OLAP? Definición: “OLAP es un enfoque para proveer rápidamente respuestas a consultas analíticas que son de naturaleza multidimensional” [Codd, E.F. et al (1993)] Nuestra Definición:“OLAP es una pieza del rompecabezas de inteligencia de negocio que permite a los usuarios interactuar y explorar data dimensionalmente.” © 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  6. 6. ¿Que es OLAP?Ver la data“Dimensionalmente“ Ventas por región Ventas por región y por canal Ventas por región, por canal y por año Ventas por región, por canal, por año y por mes por canal, por un periodo de tiempoAgregación Ventas = SUM de la data subyacente Tiempo de Envió = AVG de la data subyacente 6© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  7. 7. Características Enfocada a la Información: Diseñada para la investigación por parte del usuario final y la exploración de la data, no transaccional. Interactiva: Capaz de aceptar y actuar sobre preguntas ad-hoc que el usuario tenga. Agregación Dinámica: Información resumida de data detallada en tiempo real. Navegación (Drilling): Habilidad de moverse entre niveles de granularidad de datos. Segmentación (Slice and Dice): Habilidad de combinar y recombinar varias dimensiones para visualizar diferentes facetas de la información. Pivoteo: Habilidad de ofrecer comparaciones, revelar patrones y relaciones, y analizar tendencias. Desempeño: El acceso a la data y las manipulaciones deben realizarse a la "velocidad del pensamiento". 7© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  8. 8. Caracteristicas: Enfocada en la informaciónDiseñada para usuarios finales DW_CUST_TBLExploración de información, no de dataIncluye entidades de facil uso: Ventas por Region Customer Lifetime Value Trimestre Fiscal 4, 2007Nos libera del manejo de entidadesoscuras: LAST_UPDATED_DATE Batch System ID Order ID (a menos que sea Customer Lifetime Value analíticamente significativo)© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  9. 9. Caracteristica > Interactiva Más parecido a una aplicación que a un reporte Selecciona data Filtra data Drill Down Pivot (columnas a registro, etc.)© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  10. 10. Característica > Agregación dinámicaNo predefine niveles de agregación Ventas select sum(sales) from table region group by region, year region, almacen region, year = PREDEFINED level of region, tienda, año aggregationCualquier combinación dinamicamentecalculada y combinada Agregación Dinámica DETAIL DATA© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  11. 11. Características >: DrillingCapacidad para atravesar los niveles de agregacióndentro de un área de análisisYear Quarter Month – DayAgregado correctamente© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  12. 12. Caracteristica > SlicingLimite para la vista y análisis de datosLa misma “vista” de data ,con diferente conjunto de datos APAC EMEA© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  13. 13. Caracteristica : DicingCambia los datos observados y analizadosSelección de miembros, agrega o elimina dimensiones© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  14. 14. Caracteristicas : PivotingCambia la orientación en la páginaLa misma data, la misma vista, con diferente layout© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  15. 15. Caracteristica : Agregación y PerformanceRespuesta de data disponible en segundosLos usuarios esperan ver los datos en la"velocidad del pensamiento“Vista de data altamente sumarizada 10s o 100s de celdasCalculado a partir de las transacciones de datasubyacente Abstracción del volumen de datos RFID INVENTORY SYSTEM 8 Kilobytes 200 Gigabytes© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  16. 16. Casos de uso y aplicacionesDe carácter estratégico ¿Cuál es mi día promedio de envío durante el mes pasado frente a los últimos 12 meses? ¿Estoy ganando más clientes de los que estoy perdiendo? Mis ventas han subido, pero ¿qué hay de mi rentabilidad? Qué productos están creciendo mi línea base?TOTAL en alcance (requiere mirar más, todos los datos) ¿Cuál fue el importe de las ventas promedio por país y producto? ¿Cuál es el valor de la duración de los clientes por segmento de clientes? ¿Cuál es el valor de la duración de los clientes por ventas?© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  17. 17. Casos de uso y aplicaciones: Usuarios Gerentes y Ejecutivos de Negocio Monitoreo de Rendimiento Empresarial Dashboards y Scorecards Analistas de Negocio Identificación de Tendencias Evaluacion Exploratoria de Oportunidades Finanzas Pronosticados vs. Reales Consolidación Financiera Mercadeo Efectividad de Campaña Rendimiento de Segmento de Clientela Ventas Rendimiento Empresarial de Ventas Análisis Regional 17© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  18. 18. Casos de uso y aplicaciones : Análisis de Ventas • Medidas (Mesures)Usuarios – Sales Product Managers – Avg Sales Price Sales Managers – Avg Discount Management – Total Discount Marketing Managers – Cost of Goods Sold – Gross Margin • Dimensiones – Customer – Sales Person – Sales Region – Product – Year/Qtr/Mon© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  19. 19. Casos de uso y aplicaciones: Análisis de Mercados • Medidas (Measures)Usuarios – Pieces Sent Product Managers – Responses Management – Response Rate Marketing Managers – Days to Response • Dimensiones – Customer – Sales Region – Product – Year/Qtr/Mon – Promotion – Media – Creative© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  20. 20. Casos de uso y aplicaciones: Website Ad Analysis • MeasuresUsers – Impressions Product Managers – Click Through Rate Web Site Developers – Conversion to Sales Ad Placement Specialists – Conversion to Signup – Visits • Dimensions – Customer – Sales Person – Sales Region – Product – Year/Qtr/Mon© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  21. 21. Use Cases and Applications: Balanced Scorecard • MeasuresUsers – Objectives Line of Business Managers – Measures COO – Targets CEO – Initiatives • Dimensions – Learning and Growth – Customer – Financial – Business Processes – Department – Year/Mon/Qtr© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  22. 22. DEMOJPivot Uso GeneralSlicingDicingPivotingDrilling DownOtros Tipos de BI Dashboard Report© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.
  23. 23. Conclusiones Conclusiones• Hemos realizado un estudio de …..• Hemos hecho una discusión sobre….• Se han desarrollado demostraciones de 23© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

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