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Inteligencia de Negocios - FISI - UNMSM - DataWareHouse

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  1. 1. DATAWAREHOUSE Datawarehouse Inteligencia de Negocios IntroducciónCARRERA DEINGENIERÍADE SISTEMAS
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  3. 3. Sistemas de Informacion usados DATAWAREHOUSE por BICARRERA DEINGENIERÍADE SISTEMAS
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  7. 7. DATAWAREHOUSE ¿Porqué Inteligencia de Negocios? • Ejecutivos • Interrogantes  Requieren información  ¿Se ha cumplido cuota en para toma de Decisiones. el trimestre pasado?  Herramientas Complejas  ¿Cómo puedo reducir los Estadísticas. costos en un 20%?  Análisis de Información  ¿Cuál es el optimo Canal  Aplicaciones de consulta para el producto? por InternetCARRERA DEINGENIERÍADE SISTEMAS
  8. 8. Factores Críticos de Éxito DATAWAREHOUSE • Relacionado Negocio • Arquitectura Patrocinador Ejecutivo Datawarehouse enfocado en Data model Incluya Data Externa Líder de Negocio como conductor Misión critica • Relacionado Usuario • Requiere Involucrar usuarios Implementación Incremental Educar usuarios Implemente Administración de Cambios • Project Management Modifique Sistema OLTP Enfoque hacia Data Quality Buen Plan para solución negocio • Trabajo a seguir Mantenga usuario informado Metadata es crucial Tenga en cuenta las expectativas del usuarioCARRERA DEINGENIERÍADE SISTEMAS
  9. 9. Arquitectura de BI DATAWAREHOUSE Entrega de InformaciónSistemas Cliente Portal Fuente Reportes Data Marts Empresariales ERP Business Performance Management Herramientas de BI Familiares y poderosas CRM App. de 3ros Reportes & Análisis ETL LOB Empresarial Data Dispositivos Análisis de Datos Warehouse Data Visualization (OLAP, Data Project management Mining) Plataforma Análisis Reportes Business Empresariales Integrada de BI Poderoso PerformanceCARRERA DE ManagementINGENIERÍADE SISTEMAS
  10. 10. DATAWAREHOUSE CONCLUSIONES ● Los sistemas de Información requieren análisis de Datos eficientes y confiables, es por esta razón es necesaria una estructura de los datos históricos (Datawarehouse). ● Existen varios modelos multidimensionales que pueden ser utilizados de acuerdo al negocio y facilidades técnicas. ● Se requiere análisis multimensional, creación de cubos. ● BI se apoya de los datos estructurados ERP, CRM, etcCARRERA DEINGENIERÍADE SISTEMAS
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