Guia basica conceptual bodegas de datos

Bodegas de datos
UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO VICE-RECTORIA ACADÉMICA
FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

Agenda
 Introducción  Etapas  Pasos 8 a 16

Introducción
 Las construcción de bodegas de datos son procesos.  Los pasos mencionados no son mandatorios.  Los proyectos BI no son para gerentes de proyectos novatos.  Una guía general de lo que funciona y no funciona en proyectosde este tipo

Introducción
 Aprox. 60 % de los proyectos BI fracasan por:
 PM deficiente  Incumplimientos en entregas  Baja calidad de las entregas

 Se requiere pensar en integración  Un sistema BI no puede construirse en un solo Big Bang.  Esta integración implica cambio en la cultura.  Son sistemas de tipo estratégico, no operacional.

Introducción
 BI es una arquitectura yuna colección de
 Apps operacionales  Apps de soporte a la toma de decisiones  DB’s
    Proyección de ventas Preparación de BSC Análisis geoespacial Minería de datos

 Permite entre otros

Etapas
 Justificación  Planeación

 El costo debe ser justificado por la resolución de un problema de negocio o por tomar una ventaja en el negocio.  Definición de Infraestructura técnica(SW, DBMS, HW) y no técnica (metodologías, estándares).  Planear detalladamente, para mitigar riesgos como cambios de patrocinadores, alcance, integrantes del proyecto.  Definición del alcance  Calidad de los datos  Pruebas de concepto

 Análisis del negocio

Etapas
 Diseño

 Construcción
 ETL  App  Data Mining

 Bases de datos  ETL  Metadato

 Implantación

Entrenamiento  Evaluación de la versión

Caminos de desarrollo paralelo

Caminos de desarrollo paralelo

Estructura del equipo
 Core
   

 Permanentes en el proyecto
Analista de negocio Manager Analista de negocio IT Técnico IT

 Por paso

 Desarrollador de app líder, arquitecto infraestructura BI, representante del negocio, administrador de datos, experto en DM, desarrolladorlíder ETL, experto en la materia, manager, DBA y DQA(calidad).

Estructura del equipo
 Extensión
 No están dedicados 100% y sincronizan sus tareas con los miembros del core.

 Comité BI

8. Diseño de la base de datos
Operacionales BI Enfocado a eliminar redundancia, coordinar actualizaciones y repetir el mismo tipo de operaciones muchas veces en el día(enfoque a la actualización)Enfoque a la consulta Altamente normalizadas para soportar actualizaciones consistentes y mantenimiento de la integridad referencial Altamente denormalizada ya que se requiere disminución de tiempos en la obtención de grandes cantidades de datos

Tiempos de respuesta en segundos o inferior
Almacenan pocos datos derivados Pocos datos agregados

Tiempos de respuesta aceptables pueden ser segundos,minutos, horas
Gran cantidad de datos derivados Varios niveles de datos precalculados

Base de datos BI
 Los datos para cargar a una base de datos BI ya existen en otro lugar.  Se debe determinar a que nivel de agregación se deben almacenar.

Diseño lógico
 Modelo de estrella

 Los datos son representados como un arreglo de valores precalculados, llamados hechos.  Una dimensión esequivalente a una entidad en un modelo de datos.  Las dimensiones se encuentran ligadas a la tabla de hechos  Una tabla de hechos representa un evento del negocio( una venta ).  Los hechos son valores cuantificables.  Pueden existir varias tablas de hechos (agregaciones por diferentes dimensiones)  Las tablas de hechos tienen gran cantidad de registros en comparación con el número de columnas. Las dimensiones son denormalizadas ( jerarquías que llevan a redundancia)  Casi todas tienen dimensión tiempo.  Las dimensiones contienen gran cantidad de columnas ( regularmente)  Dimensiones conformes son compartidas por diferentes tablas de hechos.

Diseño lógico
 Modelo de estrella(cont.)
 Eficiencia  Soportado por múltiples RDBMS  Análisis de datos de menor complejidad,...