El documento habla sobre los datawarehouses y la inteligencia de negocios. Explica que los datawarehouses almacenan datos estructurados y no estructurados de varios sistemas para su análisis. También describe los factores críticos para el éxito de un proyecto de inteligencia de negocios como tener el patrocinio de ejecutivos, involucrar a los usuarios y una buena arquitectura enfocada en la calidad de los datos. Finalmente, concluye explicando que los datawarehouses proveen datos históricos conf

1. DATAWAREHOUSE
Datawarehouse
Inteligencia de Negocios
Introducción
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DE SISTEMAS

2. Datos Estructurados y NO DATAWAREHOUSE
Estructurados
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3. Sistemas de Informacion usados DATAWAREHOUSE
por BI
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4. DATAWAREHOUSE
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5. BUSINESS INTELLIGENCE
DATAWAREHOUSE
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6. DATAWAREHOUSE
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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 Internet
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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
usuario
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9. Arquitectura de BI DATAWAREHOUSE
Entrega de Información
Sistemas
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 Performance
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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, etc
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