Datawarehouse

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Datawarehouse

  1. 1. Datawarehouse<br />Ing. Adan Jaimes Jaimes<br />Datawarehouse<br />1<br />
  2. 2. Conceptos Datawarehouse<br /><ul><li>Datawarehouse:Repositorio completo de datos de la empresa, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica
  3. 3. Data-Marts:Repositorio parcial de datos de la empresa, donde se almacenan datos tácticos y operativos, al objeto de obtener información táctica
  4. 4. Data-Mining:Técnicas de análisis de datos encaminadas a obtener información oculta o detallada en un Datawarehouse</li></ul>Datawarehouse<br />2<br />
  5. 5. Datawarehouse<br />Datawarehouse<br />3<br />
  6. 6. Datawarehouse<br />4<br />
  7. 7. Características de un Datawarehouse<br />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. <br />Y no para exportar procesos que se realizan en la organización como son pedidos y facturación entre otros..<br />Datawarehouse<br />5<br />
  8. 8. Comparación<br />Datawarehouse<br />6<br />
  9. 9. Ejemplos de areas de aplicación<br />12/05/1999<br />Datawarehouse<br />7<br />
  10. 10. Datawarehouse<br />Datawarehouse<br />8<br />
  11. 11. 12/05/1999<br />Datawarehouse<br />9<br />USOS DEL DATA WAREHOUSE<br />
  12. 12. Datawarehouse<br />Datawarehouse<br />10<br />
  13. 13. Datawarehouse<br />Datawarehouse<br />11<br />
  14. 14. DataMart<br />Datawarehouse<br />12<br />
  15. 15. Aplicaciones Datawarehouse<br />EIS (Executive Information System):Herramientas para proveer de información estratégica a los ejecutivos, mediante informes, comparativas y cuadros de mandos multidimensionales.<br />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<br />Datawarehouse<br />13<br />
  16. 16. Datawarehouse<br />14<br />
  17. 17. OLTP <br />OLTP (On-Line Transaction Processing): Define el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión: <br />Altas/Bajas/Modificaciones/Consultas<br />Consultas rápidas y escuestas<br />Poco volumen de información<br />Transacciones rápidas<br />Gran nivel de concurrencia<br />Datawarehouse<br />15<br />
  18. 18. Datawarehouse<br />16<br />
  19. 19. OLAP<br />OLAP: On-Line Analytical Process: Define el comportamiento de un sistema de análisis de datos y elaboración de información:<br />Sólo Consulta<br />Consultas pesadas y no predecibles<br />Gran volumen de información histórica<br />Operaciones lentas<br />Datawarehouse<br />17<br />
  20. 20. OLTP - OLAP<br />Datawarehouse<br />18<br />
  21. 21. 12/05/1999<br />Datawarehouse<br />19<br />
  22. 22. Datawarehouse<br />20<br />
  23. 23. Datawarehouse<br />21<br />
  24. 24. Arquitectura Datawarehouse<br />Datawarehouse<br />22<br />OLAP<br />OLTP<br />OLTP<br />OLTP<br />DW<br />Consoli-<br />dación<br />Middle-<br />Ware<br />Aplicación<br />
  25. 25. Arquitectura Datawarehouse<br />Consistencia de consolidación<br />Comprobar la validez de los datos en el entorno operacional<br />Datos que no se usan<br />Datos que no se mantienen<br />Inconsistencia entre distintas aplicaciones dentro del sistema<br />Datos no igualmente mantenidos<br />Codificaciones diferentes<br />Datawarehouse<br />23<br />
  26. 26. Arquitectura Datawarehouse<br /><ul><li>Middle-Ware
  27. 27. Gestiona comunicaciones con el Datawarehouse
  28. 28. Coordina la concurrencia
  29. 29. Controla Procesos de espera
  30. 30. Aplicaciones
  31. 31. Sistemas de presentación
  32. 32. Sistemas interrogativos
  33. 33. Sistemas de simulación
  34. 34. Sistemas funcionales
  35. 35. Sistemas expertos
  36. 36. DSS</li></ul>Datawarehouse<br />24<br />
  37. 37. BBDD OLAP<br />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): <br />Datawarehouse<br />25<br />Tiempo<br />Ventas<br />Geografía<br />Clientes<br />Productos<br />
  38. 38. 12/05/1999<br />Datawarehouse<br />26<br />
  39. 39. 12/05/1999<br />Datawarehouse<br />27<br />DetailedReports<br />

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