Un data warehouse es una base de datos que contiene datos empresariales integrados e históricos dirigidos a usuarios para análisis. Un data warehouse se construye mediante un proceso ETL que extrae, transforma y carga datos desde sistemas transaccionales a una estructura optimizada para consultas. Los data marts son partes de un data warehouse centradas en temas específicos, mientras que el ciclo de vida de un data warehouse incluye la recuperación, transformación, carga y consulta de datos desde orígenes hasta data marts y cubos.

1. Data WareHouse
Diseño e Implementación
MCP Ing. Ricardo Mendoza Rivera
rimenri@hotmail.com
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2. Sesión 1: Introducción al
Data Warehouse

3. Contenido
Qué es Data Warehouse ?
Por qué construir un Data WareHouse ?
Data Marts y Data Warehouses
El Ciclo de Vida de un Data Warehouse
Datos en un Data Warehouse
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4. Definiendo Data Warehouse
Sistemas Operacionales: Una Solución Transaccional
Sistemas Analíticos: Una Solución Data Warehouse
Comparación entre Solución Transaccional y Solución
Data Warehouse
 Qué es un Data WareHouse ?
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5. Definiendo Data Warehouse
Un Data Warehouse es una Base de Datos (BD) que
contiene:
Datos Empresariales
Integrar colección de datos históricos.
Datos: dirigidos al usuario, consolidados y consistentes
Datos estructurados para distribución y consultas
Una solución de Data Warehousing (ETL) es un Proceso
que:
Recupera –desde un OLTP-, transforma datos y carga
datos a un Data WareHouse. En terminos generales lleva
datos desde un origen a un destino.
Usa herramientas para construir y manejar el data
warehouse
Corresponde a la Categoria de los Sistemas de Soporte
de Decisiones
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6. Sistemas Operacionales: Una Solución
Transaccional
Sigue eventos Individuales
Diseñado para Real-time Data Entry y Edición de Datos
Ejemplos:
Aplicación de Almacenes
Sistema de pedido de productos
Atención de Reclamos: empresa de servicios
Operaciones de Bancos.
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7. Sistemas Analíticos: Una Solución de Data
Warehouse
Asiste como Soporte de Decisiones Estratégicas.
Proporciona Diferentes Niveles de Análisis
Permite a los usuarios Navegar en diferentes Niveles de
Datos
Permite a los Sistemas Búsquedas para hallar nuevas
Relaciones.
Ejemplos:
Aplicaciones de gestión de unidades de negocio.
Aplicaciones de rendimiento de un proceso de produccion.
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8. Soluciones
Transactionales
Soluciones en
Data warehouse
Frecuencia de
Actualización
Tiempo Real Periódicamente
Estructurado para Integridad de Datos Facilidad de consultas
Optimizado para
Procesamiento de
Transacciones
Performance de
Consultas.
Comparando Soluciones Transaccionales y Data
Warehouse
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9.  Por qué Construir un Data WareHouse ?
Permite ejecutar análisis rápidamente
Permite el Acceso a los datos de toda la Empresa
Permite tener datos consistentes
Su gran almacen de datos permite responder en qué
objetos del negocio se pueden hacer mejoras.
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10.  Data Marts y Data Warehouses
Qué es un Data Mart
Moviendo Datos desde un Data Warehouse a Data Marts
Moviendo Datos desde Data Marts a un Data Warehouse
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11. Qué es un Data Mart
Qué es un Data Mart
Una parte de un data warehouse
Para temas particulares o Actividades específicas de
negocios.
Puede ser una solución táctica
Por qué Construir Data Marts
Consultas rápidas y pocos usuarios
Tiempo de desarrollo rápido
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12. Moviendo Datos de un Data Warehouse a Data Marts
Ventajas
Campos Compartidos
Orígen Común
Procesamiento
Distribuído
Desventaja
Tiempo largo de
desarrollo
Servicio
Cliente Mart
Ventas Mart
Data
Warehouse
Finanzas Mart
Origen1
Origen 2
Origen 3
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13. Moviendo Datos desde Data Marts a un Data
Warehouse
Ventajas
Simple and rápido
Datos Departamen-tales
Desventajas
Duplicación de Data
Data marts Incompatibles
Data
Warehouse
Ventas Mart
Finanzas Mart
Atención Cliente
Mart
Origen1
Origen 2
Origen 3
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14. El Ciclo de Vida de un Data Warehouse
Elementos Básicos
Herramientas para Manejar el Proceso
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15. Elementos Básicos
Data Marts
Data
Warehouse
Orígen: OLTP
Sistemas
Clientes
Recuperar Data Poblar Data Poblar Procesar Consultar
Transform Data Warehouse Data Mart Cubos Data
1
2
3 4 65
Cubo
OLAP
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16.  Elementos Básicos de un Data Mart
Aplicaciones de
Usuario Final
Datos en
un Entorno
OLAP
Data Marts
Servidor de
Presentación
Data StagingSistemas
Operationales
(Legacy System)
OLTP
OLTP
Almacenamiento
•Archivos
Planos
•Archivos XML
Proceso
•Limpieza
•Depuración
Reporteadores
Intefaces de
Usuario Final
Herramientas de
Consulta AD
HOC
Data Mart
ETL
• Extraer
•Transformar
• Cargar
OLTP
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17. Herramientas para Manejar el Proceso
SQL Server Management Studio
SQL Server Integration Services
SQL Server Analysis Services
Microsoft Repository
PivotTable Service
MS Office 2003
Visual Studio NET 2005 – usando componentes para
explotar los servicios OLAP como el owc
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18.  Datos en un Data Warehouse
Características de la Data
Componentes de un Data WareHouse
Ejemplo de Organizar Datos
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19. Características de la Data
Caracteristícas Descripción
Consolidada Centraliza toda la empresa
Consistente En el data warehouse
Subject-oriented
Organizado en la perspectiva
del usuario
Histórica Fotografía del tiempo
Read-only No debe ser modificable
Summarizada
Apropiada en función al nivel
de detalle
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20. Componentes Internos del Data WareHouse
Tabla Hecho : Medidas  Qué analizar ?
Montos Vendidos
Montos Cobrados
Peso Materia Prima
Horas Hombre
Nro de Reclamos
Tablas Dimension : Dimensiones  Cómo Analizar?
Producto
Tiempo
Cliente
Organización
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21. Ejemplo de Organización de Datos
Total Región Norte
Ciudad
Tumbes
Piura
Chiclayo
Cajamarc
Trujillo
Chimbote
Reporte Venta Mensual: Región Norte - Agosto 2007
Región
NORO
NORO
Total NORO
NOR
NOR
Total NOR
NORM
NORM
Total NORM
Aceites
20,100
11,635
31,735
15,075
6,943
22,018
34,645
15,105
49,750
103,503
Total $
22,850
14,135
36,985
16,800
9,143
25,943
39,595
17,005
56,600
119,528
Detergente
2,750
2,500
5,250
1,725
2,200
3,925
4,950
1,900
6,850
16,025
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22. Revisión
Qué es Data Warehouse
Por qué construir un Data WareHouse?
Data Marts y Data Warehouses
El Ciclo de Vida de un Data Warehouse
Datos en un Data Warehouse
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23. Demostración: Creando un Cubo OLAP
• Visualizando una Base de Datos
Multidimensional.
• Construyendo un Cubo OLAP
•Requisitos Previos
SQL Server Instalado
Base de Datos AdventureWorkDW (Data
Mart) dentro del SQL Server
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