Datawarehousing

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Datawarehousing and Business Intelligence
(Inteligencia de negocio y bodegas de datos)

Luis R. Rivera Fernández
Índice
Índice 2
Introducción 3
Disciplinas beneficiadas 4
Definiciones 6
Ciclo de inteligencia de negocios 8
Proceso para crear la bodega de datos 10
Apoyo gerencial 10
Definir el alcance del proyecto 11
Diseño y modelamiento de los datos 11
Extracción,Transformación y Carga de Datos (ETC) 13
Cubos analíticos 16
Proyecciones 17
Conclusión 18
Referencias 19
Introducción
En el 1994, Howard Dresdner de Gartner Group predijo lo siguiente: “En el 1996, el uso de las soluciones de inteligencia de negocio cambiará dramáticamente de analistas dedicados a todos los gerentes y profesionales como la manera preferida de entender el negocio. En lugar de unpequeño número de analistas invirtiendo el cien porciento de su tiempo analizando datos, todos los gerentes y profesionales invertirán el diez porciento de su tiempo utilizando herramientas de inteligencia de negocio…” A media que avanza el siglo 21, esta predicción está cumpliéndose rápidamente.

Los sistemas precursores al datawarehousing y herramientas analíticas fueron los sistemas de apoyoa las decisiones y los sistemas ejecutivos de información, popularizados en la década de los 70 y 80. En mediados de los 80 surgieron los sistemas grupales de apoyo a las decisiones. Comenzando en los 90 surgieron los conceptos de datawarehousing y OLAP, los cuales se han convertido en herederos de los sistemas antes mencionados.

A medida que la competencia y la velocidad de los negocios hanaumentado, también ha incrementado la necesidad de obtener información de manera más rápida y eficiente. La cantidad de datos disponible para cada empresa crece de manera exponencial, presentando un reto en su manejo coherente, y la producción de los reportes necesarios para apoyar el proceso de toma de decisiones.

Las herramientas clásicas de reportes, la cuales usualmente acceden bases dedatos normalizadas (OLTP, o Online Transaction Processing) suelen tomar mucho tiempo en ejecutar, requieren personal diestro en su construcción y carecen de flexibilidad. La construcción de una bodega de datos (data warehouse), junto con herramientas poderosas en explorar el contenido de la información puede suplir estas necesidades satisfactoriamente. A esta combinación de herramientas y filosofíasde desarrollo se le conoce como inteligencia de negocio (business intelligence, o BI)

Este escrito detalla las distintas etapas de manejo de información en una empresa para inteligencia de negocio, los principios, ventajas y retos de desarrollo de una bodega de datos y las herramientas utilizadas para consultar la bodega y los “data marts”

Disciplinas beneficiadas
Prácticamente todas lostipos de negocios y disciplinas tienen el potencial de beneficiarse de la inteligencia de negocios y bodegas de datos. Donde existan bases de datos relacionales o transacciones ejecutadas en un periodo de tiempo, puede construirse una solución multidimensional. A mayor cantidad de datos a examinar, más valor y potencial adquiere una solución de inteligencia de negocios.

Entre las disciplinasque se han beneficiado grandemente de la inteligencia de negocios están las farmacéuticas, hospitales, bancos y la industria de seguros. En Puerto Rico solamente, Pharmacia, Pfizer, MAPFRE, Banco Popular, Humana Health Care y algunas ramas del gobierno han implantado soluciones basadas en la inteligencia de negocio.

Una historia interesante del impacto positivo de la implementación desoluciones de inteligencia de negocio es SSM Health Care. Este proveedor de salud, establecido en San Luis, imprimía más de 225,000 páginas de encuestas de satisfacción de pacientes, y las distribuía a los gerentes de los hospitales que utilizaban sus servicios. Cada reporte contenía de 300 a 400 páginas, y aunque era información valiosa para mejorar los servicios o promover la lealtad de los clientes,...
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