Apuntes BI

1. Data WareHouse
Tecnologías de Inteligencia de Negocios permiten a las empresas apoyar su toma de decisiones en la información que pueden extraer de los datos que tienen disponibles sobre sus productos, clientes y el mercado en general.
Almacén de datos


Una base de datos que contiene información histórica y agregada de la información operacional (transaccional) de una organización.Integra información de distintas fuentes dentro de la organización.
Esta diseñada para favorecer el análisis de los datos.

1.1. Conceptos Básicos asociados al Data Warehousing
Data Warehouse: base de datos de apoyo a la decisión, que es mantenida de forma separada de las bases de datos operacionales.

¿Por qué separada?:
Rendimiento: las BD operacionales tienen transacciones y cargasconocidas, por lo que su diseño (lógico, físico) y afinamiento es específico.

Funcionalidad: un DW maneja datos históricos, datos consolidados y una calidad de datos distinta a las BD operacionales.

Beneficios:
Mejora el apoyo a la toma de decisiones.
Liberación de recursos en las bases de datos operacionales, en cuanto a consultas ad-hoc.
Los usuarios finales pueden accesar la información contotal independencia de los sistemas transaccionales.
Dos conceptos relacionados son:

OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): orientados a analizar temas de interés específicos del tomador de decisiones.

OLTP (Procesamiento Transaccional en Línea): orientados a las transacciones, situación típica en una base de datos operacional.


















Fig. 1 Procesamiento de laInformación según Nivel de Gestión

El data warehouse permite desarrollar aplicaciones de tipo OLAP, integrando los datos de los distintos sistemas OLTP de una organización.

Así, con un data warehouse se consolidan los distintos sistemas de información de la organización, que la mayoría de las veces han sido imposibles de juntar, correlacionar y contrastar.


1.2. Tratamiento de los DatosSegún el tratamiento que se dé a los datos, los sistemas OLAP se clasifican como:

MOLAP: OLAP Multidimensional.
ROLAP: OLAP Relacional.
HOLAP: OLAP Híbrido.


1.2.1. MOLAP
Se precalculan y almacenan los resultados de todas las consultas posibles a la base de datos.
Altos requerimientos de espacio, pero consultas muy eficientes.
Retardos en procesos batch de carga, modificaciones ycálculo de agregaciones.
Datos almacenados en archivos con estructura multidimensional (“arrays multidimensionales”).
Adecuados hasta para 10 dimensiones, y volúmenes de datos no muy grandes (5 GB o menos).

1.2.2. ROLAP
Almacena información relativa a datos en detalle, evitando valores redundantes o agregados.
Minimiza los requerimientos de espacio, pero las consultas son lentas.
Los procesosbatch de carga son rápidos, al igual que las modificaciones.
Esquema Multidimensional, pero con datos almacenados en bases de datos relacionales.
Soportan n dimensiones y son adecuados para grandes volúmenes de datos.

1.2.3. HOLAP
Combinaciones de todas las dimensiones almacenadas en estructuras multidimensionales.
Datos fuente almacenados en bases de datos relacionales.
Necesidades deespacio de almacenamiento que MOLAP.
Combinación de los dos modelos anteriores.
Responden a las consultas más eficientemente que ROLAP.


1.3. Otro concepto relacionado con Data Warehouse es:

Data Mart: corresponde a un pequeño data warehouse, específico a un área de negocio o departamento de la empresa.

Data Warehouse v/s Data Mart:
Data Warehouse Empresarial (corporativo).
Data Marts.Data Warehouse Virtual.

1.3.1. Data Warehouse Empresarial
Colecciona toda la información sobre los sujetos que abarcan la organización completa.
Requiere extensivo modelamiento del negocio.
Su diseño y construcción puede tomar años.

1.3.2. Data Mart
Un subconjunto lógico de un Data Warehouse. A menudo, una porción del Data Warehouse correspondiente a los datos asociados a un proceso...