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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GERENCIAL
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GERENCIAL
DATA WAREHOUSEDATA WAREHOUSE
Integrantes:Integrantes:
• Rider GonzálesRider Gonzáles• Nataly Nataly MaldonadoMaldonado• Yessica DozaYessica Doza
ConceptoUn Data Warehouse o Depósito de Datos es una colección de datos orientado a temas, integrado, no volátil, de tiempo variante, esta recopilación opera a través del tiempo y se almacena en un único lugar, la información generada en distintos momentos por distintas aplicaciones de software, que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales.
ConceptoUn Data Warehouse o Depósito de Datos es una colección de datos orientado a temas, integrado, no volátil, de tiempo variante, esta recopilación opera a través del tiempo y se almacena en un único lugar, la información generada en distintos momentos por distintas aplicaciones de software, que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales.
Data WarehouseData Warehouse
Los usos y aplicaciones dependen del tipo de necesidad y capacidad creativa para decidir qué poseen los usuarios de información.
Un Data Warehouse no se Compra: se construye
Los usos y aplicaciones dependen del tipo de necesidad y capacidad creativa para decidir qué poseen los usuarios de información.
Un Data Warehouse no se Compra: se construye
Usos y Aplicaciones De un Data Warehouse
Usos y Aplicaciones De un Data Warehouse
La construcción y despliegue de un Data Warehouse requiere aplicar tecnologías avanzadas, pero además es fundamental destacar el enfoque empresarial.
El enfoque empresarial = Necesidad de determinar los requerimientos corporativos y traducirlos en consultas que puedan ser respondidas a través del Data Warehouse.
La construcción y despliegue de un Data Warehouse requiere aplicar tecnologías avanzadas, pero además es fundamental destacar el enfoque empresarial.
El enfoque empresarial = Necesidad de determinar los requerimientos corporativos y traducirlos en consultas que puedan ser respondidas a través del Data Warehouse.
Las Bases Para El Desarrollo De Un Data
Warehouse
Las Bases Para El Desarrollo De Un Data
Warehouse
El Data Warehouse se genera a partir de otras bases de datos operacionales, y debe estar capacitada para enlazarse con otros procesos fuera de su ámbito. El Data Warehouse almacena información resumida que se estructura en función de temas empresariales.
El objetivo fundamental en la construcción de un Data Warehouse es transformar datos en conocimiento.
El Data Warehouse se genera a partir de otras bases de datos operacionales, y debe estar capacitada para enlazarse con otros procesos fuera de su ámbito. El Data Warehouse almacena información resumida que se estructura en función de temas empresariales.
El objetivo fundamental en la construcción de un Data Warehouse es transformar datos en conocimiento.
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
Diagrama ConceptualConstruccion Data
Warehouse
Diagrama ConceptualConstruccion Data
Warehouse
El bloque (1) Fuentes de Datos: Bases operacionales de datos: contienen
datos de aplicaciones habituales de la empresa.
Datos de herencia Fuentes externas: obtenidos fuera de la
empresa, p.e información de organismos especializados en temas financieros, bursátiles, de investigación del mercado, etc.
El bloque (1) Fuentes de Datos: Bases operacionales de datos: contienen
datos de aplicaciones habituales de la empresa.
Datos de herencia Fuentes externas: obtenidos fuera de la
empresa, p.e información de organismos especializados en temas financieros, bursátiles, de investigación del mercado, etc.
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
Fuentes de Datos
(1)
El bloque (2) Data Warehouse: Componente de Refinamiento: estandariza los
datos, filtrar y pule, registra la fecha de la fuente de datos y verificar la calidad de los datos.
Componentes de Reingeniería:o Integrar datos que provienen de distintas aplicaciones.o Segmentarlos en función de las distintas unidades de
negocios o por regiones geográficas.o Resumir información en base a reglas previamente
definidas Componentes de Generación de Data
Warehouse:o Modelar la información en el Data Warehouse. o Condensar (reducir) la información voluminosa en
magnitudes manejables.
El bloque (2) Data Warehouse: Componente de Refinamiento: estandariza los
datos, filtrar y pule, registra la fecha de la fuente de datos y verificar la calidad de los datos.
Componentes de Reingeniería:o Integrar datos que provienen de distintas aplicaciones.o Segmentarlos en función de las distintas unidades de
negocios o por regiones geográficas.o Resumir información en base a reglas previamente
definidas Componentes de Generación de Data
Warehouse:o Modelar la información en el Data Warehouse. o Condensar (reducir) la información voluminosa en
magnitudes manejables.
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
El bloque (3) Data Mart:Representa una implementación de Data Warehouse pero referida a un ámbito de datos y funciones más limitado. Puede tener como usuario a un único departamento dentro de la corporación.
El bloque (3) Data Mart:Representa una implementación de Data Warehouse pero referida a un ámbito de datos y funciones más limitado. Puede tener como usuario a un único departamento dentro de la corporación.
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
El bloque (4) Uso de Información: Acceso y Recuperación: Una función fundamental de
este elemento es la de transformar los datos extraídos en “vistas multidimensionales”, o bien, almacenarlos en una base de datos multidimensional y mantenerlos reservados para disponer de ellos en un análisis posterior.
Análisis y Reporte: Este componente se encarga del manejo de las herramientas que obtienen resultados del Data Warehouse y del Data Mart (son herramientas para informes y soporte de decisiones).
El bloque (4) Uso de Información: Acceso y Recuperación: Una función fundamental de
este elemento es la de transformar los datos extraídos en “vistas multidimensionales”, o bien, almacenarlos en una base de datos multidimensional y mantenerlos reservados para disponer de ellos en un análisis posterior.
Análisis y Reporte: Este componente se encarga del manejo de las herramientas que obtienen resultados del Data Warehouse y del Data Mart (son herramientas para informes y soporte de decisiones).
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
La capa Infraestructura y Administración de Datos. La infraestructura se presenta en dos niveles: Un nivel técnico, que comprende a los
productos (programas) que instalan las tecnologías que se aplican, y
Un nivel operativo, que se refiere a los procedimientos para administrar los datos y utilizar el sistema.
La capa Infraestructura y Administración de Datos. La infraestructura se presenta en dos niveles: Un nivel técnico, que comprende a los
productos (programas) que instalan las tecnologías que se aplican, y
Un nivel operativo, que se refiere a los procedimientos para administrar los datos y utilizar el sistema.
Construcción de un Data Warehouse
Construcción de un Data Warehouse
Definición:Planteamiento de objetivos.Establecimiento de requerimientos.Equipo de Proyecto.
Definición:Planteamiento de objetivos.Establecimiento de requerimientos.Equipo de Proyecto.
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Modelamiento:Desarrollo del prototipo funcional.Revisión del modelo.
Modelamiento:Desarrollo del prototipo funcional.Revisión del modelo.
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Construcción:Optimizar los requerimientos de la
empresa.Revisión.
Construcción:Optimizar los requerimientos de la
empresa.Revisión.
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Producción:Implementación.
Producción:Implementación.
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Metodología para la Implementación de un Data
Warehouse
Toma de decisiones rápidas.Optimización de los procesos
empresariales. Reducción de tiempos de espera.
Aumento de la confianza en la toma de decisiones.
Mejora la comunicación.
Toma de decisiones rápidas.Optimización de los procesos
empresariales. Reducción de tiempos de espera.
Aumento de la confianza en la toma de decisiones.
Mejora la comunicación.
IMPACTO EN LA EMPRESA Y LA TOMA DE DECISIONES
IMPACTO EN LA EMPRESA Y LA TOMA DE DECISIONES
Es necesario adquirir nuevas destrezas:Conocimiento Data Warehouse.Demanda de nuevos recursos.Destrezas en el uso y operación.Trabajo en equipo.
Es necesario adquirir nuevas destrezas:Conocimiento Data Warehouse.Demanda de nuevos recursos.Destrezas en el uso y operación.Trabajo en equipo.
IMPACTO EN LA EMPRESA Y LA TOMA DE DECISIONES
IMPACTO EN LA EMPRESA Y LA TOMA DE DECISIONES
Estructura de un data Warehouse
Estructura de un data Warehouse
1.1. Datos actualesDatos actuales..
2. Datos antiguos.2. Datos antiguos.
3.3.Datos ligeramente Datos ligeramente resumidosresumidos..
4.Datos completamente 4.Datos completamente resumidosresumidos..
5. 5. Meta data.Meta data.
1.1. Datos actualesDatos actuales..
2. Datos antiguos.2. Datos antiguos.
3.3.Datos ligeramente Datos ligeramente resumidosresumidos..
4.Datos completamente 4.Datos completamente resumidosresumidos..
5. 5. Meta data.Meta data.
Estructura de un data Warehouse
Estructura de un data Warehouse
1. Datos actuales.
2. Datos antiguos.
3.Datos ligeramente resumidos.
4.Datos completamente resumidos.
5. Meta data.
1. Datos actuales.
2. Datos antiguos.
3.Datos ligeramente resumidos.
4.Datos completamente resumidos.
5. Meta data.
Arquitectura de una Data Warehouse
Arquitectura de una Data Warehouse
Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo.
Nivel de acceso a la información.
Nivel de acceso a los datos.
Nivel de directorio de datos (Metadata).
Nivel de gestión de proceso.
Nivel de mensaje de la aplicación.
Nivel de data warehouse.
Nivel de organización de datos
Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo.
Nivel de acceso a la información.
Nivel de acceso a los datos.
Nivel de directorio de datos (Metadata).
Nivel de gestión de proceso.
Nivel de mensaje de la aplicación.
Nivel de data warehouse.
Nivel de organización de datos
Operaciones en un data Warehouse
Operaciones en un data Warehouse
Sistemas operacionales.
Extracción, Transformación, Carga de Datos.
Metadata Acceso de
Usuario Final Plataforma del
Data Warehouse Datos Externos
Sistemas operacionales.
Extracción, Transformación, Carga de Datos.
Metadata Acceso de
Usuario Final Plataforma del
Data Warehouse Datos Externos
La estructura de una Data Warehouse son los: Detalle de datos actuales, datos antiguos,datos ligeramente resumidos, datos completamente resumidos, metadata, siendo esta última la que juega un rol especial y muy importante en el data warehouse.
La arquitectura de un Data Warehouse es una forma de representar la estructura de la misma como: el total de datos, comunicación, procesamiento y presentación, que existe para los usuarios finales que disponen de una computadora dentro de la empresa.
La estructura de una Data Warehouse son los: Detalle de datos actuales, datos antiguos,datos ligeramente resumidos, datos completamente resumidos, metadata, siendo esta última la que juega un rol especial y muy importante en el data warehouse.
La arquitectura de un Data Warehouse es una forma de representar la estructura de la misma como: el total de datos, comunicación, procesamiento y presentación, que existe para los usuarios finales que disponen de una computadora dentro de la empresa.
CONCLUSIONESCONCLUSIONES
Dentro de un Data Warehouse, existen diferentes tipos de operaciones que se realizan, como operacionales, extracción, transformación, carga de datos, metadata, acceso al usuario final, plataforma del data warehouse y datos externos.
La implementación de un Data Warehouse en una empresa deberá ser cuidadosamente, es decir paso a paso y de acuerdo a las necesidades de la empresa, para la respectiva toma de decisiones.
Dentro de un Data Warehouse, existen diferentes tipos de operaciones que se realizan, como operacionales, extracción, transformación, carga de datos, metadata, acceso al usuario final, plataforma del data warehouse y datos externos.
La implementación de un Data Warehouse en una empresa deberá ser cuidadosamente, es decir paso a paso y de acuerdo a las necesidades de la empresa, para la respectiva toma de decisiones.
CONCLUSIONESCONCLUSIONES
