DATAWAREHOUSING

Introducción

El objeto del presente trabajo es brindar un panorama amplio pero conciso del Datawarehouse, pasando por su planeación, diseño, análisis y el modelo de implementación, Datawarehouse no es ni un producto de software ni una máquina, o tecnología de bases de datos en particular, sino una serie de componentes y procesos que en conjunto forman la arquitectura llamada DATAWAREHOUSE.Actualmente toda empresa necesita depositar mucha confianza en la toma de decisiones sobre los negocios por lo que requerimos hechos y cifras, con las que tomaremos decisiones en nuestra empresa y estas deberán ser mas aceleradas; por este motivo se requieren herramientas que nos ayuden a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión. El Componente deBussines Intelligence que resuelve este caos de los datos es el Datawarehouse.

Un Datawarehouse es una base de datos, pero por sí sola no significa nada, hay una gran cantidad de procesos detrás de una arquitectura de Datawarehouse de suma importancia para el mismo. Estos comprenden desde procesos de extracción que estudian y seleccionan los datos fuente adecuados para el Datawarehouse hasta procesosde consulta y análisis de datos que despliegan la información de una forma fácil de interpretar y analizar.

Dadas las características de un sistema de Data Warehousing, su aplicación puede tener variados fines, en una diversidad de industrias. No obstante, en términos generales, podemos decir que su aplicación más rica corresponde a entornos de empresas en los que se identifican grandesvolúmenes de datos, asociados a: cantidad de clientes, variedad de productos y cantidad de transacciones. Veremos algunas aplicaciones típicas en distintas industrias.












Planeación del ciclo de vida del proyecto

Los ambientes operacionales pueden ser desarrollados por el clásico SDLC (Ciclo de vida del desarrollo de sistemas). El Datawarehouse (DW) operaba bajo un ciclo de vidabastante diferente, a veces denominado CLDS (el inverso de SDLC). El clásico SDLC es guiado por los requerimientos. En una etapa posterior se comienza con el diseño y luego con el desarrollo. El CLDS es casi la inversa, comienza con los datos. Una vez que se identifica a los datos, los mismos son integrados y luego testeados. Más tarde son desarrolladas las aplicaciones de explotación y finalmenteson atendidos los requerimientos de consulta de los usuarios. Dado el particular flujo del ciclo de vida, se lo suele llamar data-driven (guiado por los datos) en contraposición al tradicional guiado por los requerimientos (requirement-driven) del SDLC.

Ejemplos de esta metodología de trabajo puede también encontrarse en donde se propone un enfoque metodológico al estilo denominado DimensionalFact Model (DFM), que comienza con el análisis de los sistemas de información y luego se cubre los requerimientos de los usuarios en base a la información disponible en los sistemas fuentes. Es importante destacar también que el ciclo de vida de un DW es evolutivo y cíclico ajustándose al ciclo de vida espiral aplicado en otros ambientes de desarrollo. Es por esta y otras razones que comúnmentese dice que Datawarehouse es un proceso. El ciclo de vida de los Datawarehouse.

El marco presentado con el nombre deBusiness Dimensional Lifecycle (BDL) ilustra las diferentes etapas por las que debe pasar todo proceso de Datawarehouse. La planificación busca identificar la definición y el alcance del proyecto de Datawarehouse, incluyendo justificaciones del negocio y evaluaciones defactibilidad. La planificación del proyecto se focaliza sobre recursos, perfiles, tareas, duraciones y secuencialidad. El plan de proyecto resultante identifica todas las tareas asociadas con el BDL e identifica las partes involucradas.

Un factor determinante en el éxito de un proceso de Datawarehouse es la interpretación correcta de los diferentes niveles de requerimientos expresados por los...