1) Un data warehouse es una base de datos que integra información de múltiples fuentes para permitir análisis y tomar decisiones. 2) Contiene datos históricos organizados y transformados para facilitar consultas analíticas. 3) Su objetivo principal es proporcionar una herramienta para la toma de decisiones basada en información global del negocio.

1. UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ DE GUATEMALA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN
MAESTRIA EN ADMINISTRACIÓN DE RECURSOS HUMANOS
SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL
INGA. M.A. CLAUDIA ESMERALDA VILLELA

2. INTRODUCCIÓN

3. ¿Qué es un Data Warehouse?
 Es una colección de datos históricos, alimentado de
numerosas fuentes, transformadas en grupos de
información sobre temas específicos del negocio, para
permitir nuevas consultas, análisis, reportes ejecutivos, y
finalmente lo más importante, tomar decisiones.
 Es una base de datos corporativa que se caracteriza por
integrar y depurar información de una o más fuentes
distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis
desde infinidad de perspectivas y con grandes
velocidades de respuesta.

4. Características

5. 1.- Hacer que la información de la organización sea accesible.
2.- Hacer que la información de la organización sea consistente.
3.- Que la información sea adaptable y flexible.
4.- Seguridad en el resguardo de la información.
5.- Ser la base principal de la información para la toma de
decisiones.
6.- Se expresa en términos puramente de negocios como
“mantener la fidelidad de la clientela”.
Objetivos

6. 1.- Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en
cualquier área funcional, basándose en información
integrada y global del negocio.
2.- 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.
3.- Proporciona la capacidad de aprender de los datos del
pasado y de predecir situaciones futuras en diversos
escenarios.
4.- Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas
de gestión integral de la relación con el cliente
5.- Supone una optimización tecnológica y económica en
entornos de Centro de información, estadística o de
generación de informes con retornos de la inversión
espectaculares.
BENEFICIOS

7. Proceso de construcción

8. Diferencia ente Data Warehouse y Base
de datos

9. DATOS SUCIOS
La limpieza de una data "sucia" es un proceso multifacético y
complejo. Los pasos a seguir son los siguientes:
• Analizar sus datos corporativos para descubrir inexactitudes,
anomalías y otros problemas.
• Transformar los datos para asegurar que sean precisos y
coherentes.
• Asegurar la integridad referencial, que es la capacidad del data
warehouse, para identificar correctamente al instante cada objeto
del negocio, tales como un producto, un cliente o un empleado.
•
• Validar los datos que usa la aplicación del data warehouse

10. Usos
Los datos operacionales y los datos del data warehouse
son accedidos por usuarios que usan los datos de maneras
diferentes.
Uso de Base de Datos
Operacionales
Uso de Data Warehouse
Muchos usuarios concurrentes Pocos usuarios concurrentes
Consultas predefinidas y
Actualizables
Consultas complejas,
frecuentemente no
anticipadas.
Cantidades pequeñas de datos
Detallados
Cantidades grandes de datos
detallados
Requerimientos de respuesta
Inmediata
Requerimientos de respuesta no
críticos

11. 1.- Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las
consultas más analíticas que transaccionales.
2.- Los procesos de transformación han sido aplicados a los
datos para permitir un tiempo de respuesta mínima a las
consultas.
3.- Es un modelo de datos multidimensional para hacer más
fácil la navegación y explotación de datos.
4.- La administración de la seguridad está centralizada para
garantizar la necesidad de información dependiendo del
perfil de los usuarios.
Ventajas

12. 1.- No es muy útil para la toma de decisiones en tiempo real
debido al largo tiempo de procesamiento que puede requerir.
2.- Requiere de continua limpieza, transformación e integración
de datos.
3.- En un proceso de implantación pueden encontrarse
dificultades ante los diferentes objetivos que pretende una
organización.
4.- Una vez implantado, puede ser complicado añadir nuevas
fuentes de datos.
Desventajas

13. 1) Datos antiguos: La Data antigua es aquella que se
almacena sobre alguna forma de almacenamiento masivo.
2) Datos actuales: Refleja las ocurrencias más recientes, las
cuáles son de gran interés.
3) Datos ligeramente resumidos: Es aquella que proviene
desde un bajo nivel de detalle encontrado al nivel de detalle
actual.
4) Datos completamente resumidos: Estos datos son
compactos y fácilmente accesibles.
Estructura

14. CONCLUSIÓN

15. BIBLIOGRAFÍA
1.-
2.-
3.-

16. MUCHAS GRACIAS…!!!