Clase 15 ID DataWarehouse

Ingeniería de Datos
Data Warehouse

2014-02

Agenda
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Introducción
Concepto de Data Warehouse, Data Mart
Arquitectura
Tipos de implementación
Extracción, transformación y carga de datos - ETL
Metadatos
Cubos de datos
Explotación de datos
Beneficios

Infraestructura e-Business
P
R
S
UO
PV
PE
L
E
I
D
E
RO
SR
E
S

Banca
y
Finanzas

E
C
O
M
M
E
R
C
E

Seguros

Manejo
Cadenaproveedores

Gobierno

Ventas

Planeamiento
Recursos
de Empresa
Back Office

Manejo
Relaciones
Cliente

Fuentes de Datos

Telecom

E
C
O
M
M
E
R
C
E

....

C
L
I
E
N
T
E
S

Diversidad de Fuentes de Datos

Productividad de los Usuarios de Negocios
Obtener Datos
Analizar Datos
Determinar Decision
Planear Scenario
Actuar Plan
0

10

20

30

40

Porcentaje de Tiempo por Actividad
Sin AplicacionesEstrategicas

Source: Gartner Group

Productividad de los Usuarios de Negocios
Obtener Datos
Analizar Datos
Determinar Decision
Planear Escenarios
Actuar Plan
0

10

20

30

40

Porcentaje de Tiempo por Actividad
Sin Aplicaciones Estrategicas

Con Aplicaciones Estrategicas
Source: Gartner Group

Brecha del Conocimiento Creciente
Disponibilidad de
Información

Brecha del
Conocimiento
Datos
Potencial deAnálisis

1960

1970

1980

1990

2000
Source: Gartner Group

Data Warehousing

Decision Support
Data
Mart
Análisis MultiDimensional

Gestión
d

l
l
e
t
n
I
s
s
e
n
i
s
Bu

ng
i
n
i
M
Data

e Inform
ación
On-Line
e
c
n
ige

Dat
a

Analytical
Processing
(OLAP)

War RDBMS
Star Schema ehou
se

Operational Data Store (ODS)
Executive Information System (EIS)
Metadatos
Sistemas de Información Gerencia(SIG)

Data Warehousing

Data Warehouse
data warehouse n. Area de almacenamiento para
Información como Soporte para Toma de Decisiones.
Almacena Data recolectada de Sistemas Operacionales
Diversos y Externos, Integra la Data en un Modelo de
Negocios, Permite el Análisis de la Data y Entrega
Información a las personas de Toma de Decisiones a lo
largo de la Organización.

Data Mart
data mart n.Areas de Almacenamientos de Grupos de Trabajo o
Departamentales que son Pequeños en tamaño y Especializados en
Funciones. El Data Mart contiene Data Informacional que es ajustada a las
Necesidades de Departamentos de Trabajo Específicos. También ofrece
Mejoras de Performance.

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En otras palabras .....
Presenta una vista de Unidad de Negocio de la InformaciónUsualmente Creada para Mejorar Performance de Acceso/Análisis
Según una definición formal de Bill Inmon:
Organizada por Temas: Información del mismo evento o tema relacionada.
Variante en el Tiempo: Lo cambios en la data son auditables,
No Volatil: Información permanente,
Integrada: Amplia y Consistente

Diferencias entre Sistemas Operacionales y
Sistemas Analíticos
Sistemas Operacionales
Ejecuta elnegocio
Empleado por
–Oficinistas/administradores

Data Actualizada al segundo
Altos Volúmenes de Transacciones
simples
Rápido tiempo de respuesta

Sistemas Analíticos
Administra el negocio
Empleado por
–Decision makers
–Empleados con experiencia

Detallado y sumarizado
Integrado
Histórico

Arquitectura

Arquitectura Referencial
Meta Data Management

Source Data

Extract

General
LedgerOther Internal
Systems
External Data
Sources

Transform

Data Warehouse Applications

Functional
Area

Source
Systems
Transaction
Applications

Operational
Data Store

Purchasing
Data
Extraction
Integration
and
Cleansing
Processes

Translate
Attribute

Marketing
and Sales

Calculate

Corporate
Information

Derive

Summation

Summarize

Product Line

Synchronize

Location

Brand
PerformanceSegmented
Data
Subsets

Financial
.
.
Costs
.
.

Summarized
Data

Continuous Improvement Process, Groupware, Internet
Data Resource Management and Quality Assurance

EIS

Supply
Chain

Ambiente de Trabajo MS
DTS SQL Server 7.0

Source OLTP
Systems

- Automated Admin
- Index Tuning wizard
- Visual Diagrams

DTS or
Replication

OLAP
Services

OLE DB for
OLAP

Data Marts

Cube
Client

Data
Warehouse...