Introducción Bodegas de Datos (DWH)
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Ing. Iván A. Blanco P.
BODEGAS DE DATOS
INTRODUCCIÓN A LAS BODEGAS DE DATOS (DWH)
Tutoría 1
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• Automatizado de procesos de carácter típicamente repetitivos o administrativo.
• Resuelven las necesidades de funcionamiento de la empresa.
• Los conceptos más importantes son la actualización y el tiempo de respuesta.
Sistemas de información operacionales
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• Tienen por objeto obtener la información que sirva de base para la toma de decisiones tanto a escala estratégica como táctica.
• Basadas en gran medida en el análisis de un número ingente de datos– Importante obtener un valor muy
detallado de negocio– Importante obtener el valor totalizado de
negocio.
• Visión histórica de todas las variables analizadas, y el análisis de los datos del entorno.
Necesidades informacionales
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• Al realizar consultas masivas de información se puede ver perjudicado el nivel de servicio del resto de sistemas.
• Las necesidades se ven insatisfechas por la limitada flexibilidad a la hora de navegar por la información y a su inconsistencia debido a la falta de una visión global.
Problemas necesidades de tipo informacional
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• La información se actualiza con menor periodicidad que en los entornos operacionales y los requerimientos en el nivel de servicio al usuario son más flexibles.
• Resuelve el problema de la planificación de recursos ya que las aplicaciones que precisan un nivel de servicio alto usan el entorno operacional y las que precisan consultas masivas de información trabajan en el Centro de Información.
• No inferencia con las aplicaciones operacionales.
Centro de Información (I)
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• Estas consultas debe acceder a multitud de lugares para obtener el conjunto de datos deseado.
• El tiempo de respuesta a las solicitudes de información es excesivamente elevado.
• En muchas ocasiones no es posible obtener la información deseada de una forma fácil y además carece de la necesaria fiabilidad.
Centro de Información (II)
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• “El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e históricos, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión”.
Bill Inmon -Using de Data Warehouse.
DATA WAREHOUSE
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• Los datos almacenados en el DWH deben integrarse en una estructura consistente.– las inconsistencias existentes entre
los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas.
• La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.
INTEGRADO
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• Sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional.
• Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales.
TEMÁTICO
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• El tiempo es parte implícita de la información contenida en un Data Warehouse. – En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el
estado de la actividad del negocio en el momento presente.
• La información almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias.
• El Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.
HISTÓRICO
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• El almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, y no modificado.
• Actualización del Data Warehouse:– Incorporación de los últimos o
nuevos valores, sin ningún tipo de acción sobre la información que ya existía.
NO VOLÁTIL
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• Disponer de un sistema de bases de datos relacionales, no significa disponer de un soporte directo para la toma de decisiones.
• Muchas decisiones se basan en un análisis de naturaleza multidimensional, que se intentan resolver con una tecnología no orientada para esta naturaleza.
• El análisis multidimensional parte de una visión de la información como dimensiones de negocio.
Análisis multidimensional
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Dimensiones del negocio (I)
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Dimensiones del negocio (II)
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Dimensiones del negocio (III)
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Dimensiones del negocio (IV)
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• Los metadatos permiten mantener información de la procedencia de la información, la periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo, etc., relativa a los datos de nuestro almacén.
• Permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.
Metadatos
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Procesos de un DWH
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Procesos de un DWH
• Extracción: obtención de información de las distintas fuentes tanto internas como externas.
• Elaboración: filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información.
• Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.
• Explotación: extracción y análisis de la información en los distintos niveles de agrupación.
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Desarrollo Gradual de un DWH
• Clave de éxito en la construcción de un DWH: el desarrollo de forma gradual, seleccionando a un departamento usuario como piloto y expandiendo progresivamente el almacén de datos a los demás usuarios.
• Es importante elegir este usuario inicial o piloto que sea un departamento con pocos usuarios, en el que la necesidad de este tipo de sistemas es muy alta y se puedan obtener y medir resultados a corto plazo.
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Beneficios del DWH (I)
• Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional, basándose en información integrada y global del negocio.
• Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el negocio de dicha información.
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Ing. Iván A. Blanco P.
Beneficios del DWH (II)
• Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios.
• Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente.
• Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.