Ingenieria en Informatica

Data Warehouse:
Base de datos de apoyo a la decisión, que es mantenida de forma separada de las bases de datos operacionales.
Rendimiento:
Las BD operacionales tienen transacciones y cargas conocidas, 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.OLAP (Procesamiento Analítico en Línea):
Orientados a analizar temas de interés específico
del tomador de decisiones.
OLTP (Procesamiento Transaccional en Línea):
Orientados a las transacciones, situación típica en
una base de datos operacional.
El data warehouse permite desarrollar aplicaciones de tipo OLAP, integrando los datos de los distintos sistemas OLTP de una organización.
Así, conun 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.
Según el tratamiento que se dé a los datos, los sistemas
OLAP se clasifican como:
MOLAP: OLAP Multidimensional.
ROLAP: OLAP Relacional.
HOLAP: OLAP Híbrido.


a) MOLAP
Se precalculan y almacenan los resultados detodas las
consultas posibles a la base de datos.
Altos requerimientos de espacio, pero consultas muy
eficientes.
Retardos en procesos batch de carga, modificaciones y
cálculo 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).

b) ROLAPAlmacena información relativa a datos en detalle, evitando
valores redundantes o agregados.
Minimiza los requerimientos de espacio, pero las consultas
son lentas.
Los procesos batch 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.HOLAP
Combinaciones de todas las dimensiones almacenadas en estructuras multidimensionales.
Datos fuente almacenados en bases de datos relacionales.
Necesidades de espacio de almacenamiento que MOLAP.
Combinación de los dos modelos anteriores.
Responden a las consultas más eficientemente que ROLAP.
Data Mart: Corresponde a un pequeño data warehouse, específico a un área de negocio odepartamento de la
empresa.
Data Warehouse v/s Data Mart :
Data Warehouse Empresarial(corporativo).
Data Marts hacia un proceso de negocio específico o consolidado en la plataforma
Data Warehouse Virtual.

Data Mart
Un subconjunto lógico de un Data Warehouse.
Data Mart: subconjuntos departamentales que se centran en sujetos específicos.
Por ejemplo, data mart de Marketing: de clientes, deproductos, de ventas.
Más rápido de desarrollar, pero con un costo mayor en
la integración a largo plazo.






Ejemplo Data Mart
Enfoque de DW centralizado


Warehouse Virtual
Trabaja en base a vistas sobre bases de datos operacionales.
Materializa algunas vistas de resumen para un eficiente procesamiento de consultas.
Fácil de construir.
Requiere una excesiva capacidad por partede los servidores de BD operacionales.

Data Warehouse – VERSATILIDAD
Requerimientos organizacionales
Hacer accesible la información organizacional
Presentar la información organizacional consistentemente
Capaz de adaptarse al cambio
Cautelar la seguridad de la información
Servir de base para mejorar la toma de decisiones
Lograr consenso interno
Requiere un pie en el negocio y un pie enla tecnología


Arquitectura de un Data Warehouse
Una de las razones por las que el desarrollo de un data warehouse crece rápidamente, es que realmente es una tecnología muy entendible. De hecho, data warehousing puede representar mejor la estructura amplia de una empresa para administrar los datos informacionales dentro de la organización. A fin de comprender cómo se relacionan todos los...