SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 11
DATA WAREHOUSE
Necesidad
BASE DE DATOS Operativas
Disponer de Sistemas de
Información de apoyo a la
toma de decisiones
Disponer de DB que permitan extraer conocimiento de la
información histórica almacenada en la organización.
Motivación
Análisis de la
organización.
Previsiones de
evolución.
Diseño de
estrategias
objetivos
Base de Datos
LA BD NO BASTA!!!!
NECESITAMOS OTRA COSA
DATA WAREHOUSE
¿Qué es Data Warehouse?
 DW es un conjunto de tecnologías,NO ES UN PRODUCTO.
 Es una arquitectura que debe construirse de acuerdo a las
necesidades y entorno específico de los clientes,y debe
construirse de manera iterativa,para consolidar y
administrar datos de varias fuentes con el propósito de
conseguir en un periodo de tiempo aceptable:
• Ayudar a la toma de decisiones(DSS).
• Descubrir conocimiento(Data Mining->mineria de
datos).
• Responder preguntas de negocio(OLAP->análisis de
datos).
Diferencias entre BD & DW
Data Warehouse
Bases de Datos diseñada para el objetivo de exploración
distinto que al de las BD`s de los sistemas operacionales
Sistema
Operacional
Sistema de
almacén de
datos(DW)
BD orientada
al proceso
BD orientada al
sujeto y al análisis
Data Warehouse
DW
Colección de datos diseñada para dar
apoyo a los procesos en la toma de
decisiones
Orientada hacia la
información relevante de
la organización.
Integrada Variable en
el tiempo
No volátil
características
¿Qué es Data Warehouse?
 AD:Orientada hacia la
información relevante
en el tiempo.
 Una primera característica
del data warehouse es que la
información se clasifica en
base a los aspectos que son
de interés para la empresa.
 Ejemplo: Para un fabricante
pueden ser cliente, vendedor
y producto.
CURSO
REUNIÓN
PAIS
Cliente
VENTA
PRODUCTO
PROTOTIPO
Información
necesaria
¿Qué es Data Warehouse?
 AD:Integrada
Integra datos recogidos de
diferentes sistemas
operacionales de la
organización(y/o fuentes
externas)
BD transacional1
BD
transacional2
Fuent
e de
datos1
Fuente
de
datos2
Data
Warehouse
Fuente de
datos3
Fuentes
internas
Fuentes
externas
¿Qué es Data Warehouse?
 AD:Variable en
el tiempo.
Los datos son relativos a un
periodo de tiempo y deben
ser incrementados
periódicamente.
Los datos son almacenados como fotos (snapshots)
correspondientes a periodos de tiempo.
DatosTiempo
01/2003
02/2003
03/2003
Datos de Enero
Datos de Febrero
Datos de Marzo
¿Qué es Data Warehouse?
 AD:No volátil
.
Los datos almacenados no son
actualizados ,solo son incrementados
BD operacionales Data Warehouse
READ
INSERT
DELETE
UPDATE
READ
CARGA
El periodo de tiempo cubierto por un AD varía
entre 5 y 10 años.
Ventajas e inconvenientes
Ventajas Inconvenientes
Menos carga de
trabajo
Lento y muy costoso
Facilita la estrategia
de empresa
Privacidad de los
datos
Rentabiliza su
inversión
Recuperación ante
fallos en carga
Mejora la
productividad y
competitividad en el
mercado
Optimización de los
recursos

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Diseño de almacenes de datos
Diseño de almacenes de datosDiseño de almacenes de datos
Diseño de almacenes de datosUTPL UTPL
 
Que Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data WarehouseQue Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data Warehouseguest10616d
 
Introduccion datawarehouse
Introduccion datawarehouseIntroduccion datawarehouse
Introduccion datawarehouseEduardo Castro
 
05 exposicion data warehouse no. 5
05   exposicion data warehouse              no. 505   exposicion data warehouse              no. 5
05 exposicion data warehouse no. 5Gustavo Cuxum
 
Data mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningData mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningNintendo
 
Que Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data WarehouseQue Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data Warehouseguest10616d
 
Creación de un datamart
Creación de un datamartCreación de un datamart
Creación de un datamartJorch Mendez
 
Datawarehouse1
Datawarehouse1Datawarehouse1
Datawarehouse1nestor
 
Almacenes de datos, olap y minería de datos
Almacenes de datos, olap y minería de datosAlmacenes de datos, olap y minería de datos
Almacenes de datos, olap y minería de datosFiorella Urbina Vera
 
Data mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningData mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningNintendo
 

La actualidad más candente (20)

Diseño de almacenes de datos
Diseño de almacenes de datosDiseño de almacenes de datos
Diseño de almacenes de datos
 
Almacen de datos
Almacen de datosAlmacen de datos
Almacen de datos
 
Datawarehouse
DatawarehouseDatawarehouse
Datawarehouse
 
Que Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data WarehouseQue Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data Warehouse
 
Introduccion datawarehouse
Introduccion datawarehouseIntroduccion datawarehouse
Introduccion datawarehouse
 
05 exposicion data warehouse no. 5
05   exposicion data warehouse              no. 505   exposicion data warehouse              no. 5
05 exposicion data warehouse no. 5
 
Data mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningData mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-mining
 
Data mart
Data martData mart
Data mart
 
Que Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data WarehouseQue Es Un Data Warehouse
Que Es Un Data Warehouse
 
Creación de un datamart
Creación de un datamartCreación de un datamart
Creación de un datamart
 
Almacén de datos
Almacén de datosAlmacén de datos
Almacén de datos
 
Datawarehouse1
Datawarehouse1Datawarehouse1
Datawarehouse1
 
Diseño de almacen de datos
Diseño de almacen de datosDiseño de almacen de datos
Diseño de almacen de datos
 
Data mart
Data martData mart
Data mart
 
Almacenes de datos, olap y minería de datos
Almacenes de datos, olap y minería de datosAlmacenes de datos, olap y minería de datos
Almacenes de datos, olap y minería de datos
 
Diseño de un Datamart
Diseño de un DatamartDiseño de un Datamart
Diseño de un Datamart
 
Data mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-miningData mart-data-warehouse-data-mining
Data mart-data-warehouse-data-mining
 
Data mart
Data martData mart
Data mart
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 

Similar a Datawarehouse

IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negocios
IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negociosIN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negocios
IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negociosFranklin Parrales Bravo
 
Data-Warehouse-I.pdf
Data-Warehouse-I.pdfData-Warehouse-I.pdf
Data-Warehouse-I.pdfYair Ambrocio
 
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...Luis Fernando Aguas Bucheli
 
Datawarehouse base datos
Datawarehouse base datosDatawarehouse base datos
Datawarehouse base datosjaimeja76
 
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdf
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdfOpen Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdf
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdfMaggyLoz
 
Saula ana rl_1
Saula ana rl_1Saula ana rl_1
Saula ana rl_1Any Saula
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosssuser948499
 
Datawarehouse
DatawarehouseDatawarehouse
Datawarehouseshady85
 
Bussiness inteligence
Bussiness inteligenceBussiness inteligence
Bussiness inteligenceMaryy Aqua
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouseMarian C.
 
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negocios
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negociosUNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negocios
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negociosISABEL PUENTE
 

Similar a Datawarehouse (20)

S15 bi v1-1
S15 bi v1-1S15 bi v1-1
S15 bi v1-1
 
IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negocios
IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negociosIN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negocios
IN Unidad 2: Infraestructuras y arquitecturas de inteligencia de negocios
 
Data-Warehouse-I.pdf
Data-Warehouse-I.pdfData-Warehouse-I.pdf
Data-Warehouse-I.pdf
 
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
 
Datawarehouse base datos
Datawarehouse base datosDatawarehouse base datos
Datawarehouse base datos
 
Sistemas de soporte
Sistemas de soporteSistemas de soporte
Sistemas de soporte
 
Sistemas de soporte
Sistemas de soporteSistemas de soporte
Sistemas de soporte
 
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdf
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdfOpen Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdf
Open Class Semana 3 - Datawarehouse - Formato 2022.pdf
 
Datawarehouse
DatawarehouseDatawarehouse
Datawarehouse
 
Saula ana rl_1
Saula ana rl_1Saula ana rl_1
Saula ana rl_1
 
Datawarehouse2
Datawarehouse2Datawarehouse2
Datawarehouse2
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datos
 
Datawarehouse
DatawarehouseDatawarehouse
Datawarehouse
 
Fundamentos dw
Fundamentos dwFundamentos dw
Fundamentos dw
 
Bussiness inteligence
Bussiness inteligenceBussiness inteligence
Bussiness inteligence
 
ALMACEN DE DATOS.pptx
ALMACEN DE DATOS.pptxALMACEN DE DATOS.pptx
ALMACEN DE DATOS.pptx
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negocios
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negociosUNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negocios
UNIDAD 5 los conceptos de inteligencia de negocios
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 

Último

International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)GDGSucre
 
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxLolaBunny11
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesFundación YOD YOD
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdfIsabellaMontaomurill
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx241521559
 
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxHerramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxRogerPrieto3
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITMaricarmen Sánchez Ruiz
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricKeyla Dolores Méndez
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan JosephBRAYANJOSEPHPEREZGOM
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveFagnerLisboa3
 
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIAWilbisVega
 
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudianteAndreaHuertas24
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfsoporteupcology
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíassuserf18419
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...silviayucra2
 

Último (15)

International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
 
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
 
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxHerramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
 
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
 
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
 

Datawarehouse

  • 2. Necesidad BASE DE DATOS Operativas Disponer de Sistemas de Información de apoyo a la toma de decisiones Disponer de DB que permitan extraer conocimiento de la información histórica almacenada en la organización. Motivación Análisis de la organización. Previsiones de evolución. Diseño de estrategias objetivos
  • 3. Base de Datos LA BD NO BASTA!!!! NECESITAMOS OTRA COSA DATA WAREHOUSE
  • 4. ¿Qué es Data Warehouse?  DW es un conjunto de tecnologías,NO ES UN PRODUCTO.  Es una arquitectura que debe construirse de acuerdo a las necesidades y entorno específico de los clientes,y debe construirse de manera iterativa,para consolidar y administrar datos de varias fuentes con el propósito de conseguir en un periodo de tiempo aceptable: • Ayudar a la toma de decisiones(DSS). • Descubrir conocimiento(Data Mining->mineria de datos). • Responder preguntas de negocio(OLAP->análisis de datos).
  • 5. Diferencias entre BD & DW Data Warehouse Bases de Datos diseñada para el objetivo de exploración distinto que al de las BD`s de los sistemas operacionales Sistema Operacional Sistema de almacén de datos(DW) BD orientada al proceso BD orientada al sujeto y al análisis
  • 6. Data Warehouse DW Colección de datos diseñada para dar apoyo a los procesos en la toma de decisiones Orientada hacia la información relevante de la organización. Integrada Variable en el tiempo No volátil características
  • 7. ¿Qué es Data Warehouse?  AD:Orientada hacia la información relevante en el tiempo.  Una primera característica del data warehouse es que la información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa.  Ejemplo: Para un fabricante pueden ser cliente, vendedor y producto. CURSO REUNIÓN PAIS Cliente VENTA PRODUCTO PROTOTIPO Información necesaria
  • 8. ¿Qué es Data Warehouse?  AD:Integrada Integra datos recogidos de diferentes sistemas operacionales de la organización(y/o fuentes externas) BD transacional1 BD transacional2 Fuent e de datos1 Fuente de datos2 Data Warehouse Fuente de datos3 Fuentes internas Fuentes externas
  • 9. ¿Qué es Data Warehouse?  AD:Variable en el tiempo. Los datos son relativos a un periodo de tiempo y deben ser incrementados periódicamente. Los datos son almacenados como fotos (snapshots) correspondientes a periodos de tiempo. DatosTiempo 01/2003 02/2003 03/2003 Datos de Enero Datos de Febrero Datos de Marzo
  • 10. ¿Qué es Data Warehouse?  AD:No volátil . Los datos almacenados no son actualizados ,solo son incrementados BD operacionales Data Warehouse READ INSERT DELETE UPDATE READ CARGA El periodo de tiempo cubierto por un AD varía entre 5 y 10 años.
  • 11. Ventajas e inconvenientes Ventajas Inconvenientes Menos carga de trabajo Lento y muy costoso Facilita la estrategia de empresa Privacidad de los datos Rentabiliza su inversión Recuperación ante fallos en carga Mejora la productividad y competitividad en el mercado Optimización de los recursos