Un data warehouse es un conjunto integrado de bases de datos diseñado para apoyar la toma de decisiones. Contiene datos históricos relevantes de múltiples fuentes organizados por temas. Su objetivo es hacer la información accesible, consistente y útil para análisis y apoyo a la toma de decisiones. Requiere una arquitectura compleja con niveles para extraer, organizar y cargar datos y proveer acceso a usuarios.

1. Data Warehouse
Alumno: Bonilla Zeña David
Profesor : Ing. Jeyner Fernández Olano

2. Definiciones De Data Warehouse
• Un Data Warehouse es un conjunto integrado de bases de datos, con orientación
temática, que están diseñados para el apoyo a la Toma de Decisiones, y donde
cada unidad de datos es relevante en algún momento del tiempo
Bill H. Inmon
• “Una copia de las transacciones de datos específicamente estructurada para la
consulta y el análisis“ o "la unión de todos los Data marts de una entidad“
Ralph Kimball
• “Yo considero al DW como algo que provee dos beneficios empresariales reales:
Integración y Acceso de datos. DW elimina una gran cantidad de datos inútiles y
no deseados, como también el procesamiento desde el ambiente operacional
clásico”
Susan Osterfeldt

3. objetivos
• Hacer la información de la organización accesible
• Hacer a la información de la organización consistente
• Controlar el acceso efectivo a los datos
• Generar información de manera flexible
• Servir de ayuda a la toma de decisiones

4. importancia Del Data
Warehouse
• Mejorar la Entrega de Información:.
• Mejorar el Proceso de Toma de Decisiones
• Impacto Positivo sobre los Procesos
Empresariales
11/07/17Administración de las Tecnologías de la Información 4

5. EmprEsas quE usan DaTa
WarEHOusE
• Royal bank of canada
• Paypal
• 3M
• Coca-Cola Company
• Verizon
• Ford Motor Company
• Herramientas de nivel usuario para acceder a los activos de
datos.
• La arquitectura y complejidad en general del entorno.

6. CaraCTErísTiCas DE un
DaTa WarEHOusE
• Orientado a un tema
• Administra grandes cantidades de información
• Guarda información en diversos medios de
almacenamiento
• Comprende múltiples versiones de uno (o varios) esquema
de base de datos
• Condensa y agrega información
• Integra y asocia información de muchas fuentes

7. DifErEnCias EnTrE un sisTEma DE DaTa WarEHOusE
y apliCaCiOnEs TraDiCiOnalEs
SISTEMAS TRADICIONALES DATAWAREHOUSE
•Predomina la actualización.
•Actividad operativa (día a día).
•Proceso puntual.
•Estabilidad.
•Datos desagregados.
•Dato actual.
•Respuesta de la transacción inmediata.
•Estructura relacional.
•Usuarios de perfiles bajos.
•Explotación de la información
relacionada con operatividad de cada
aplicación
•Predomina la consulta
•Análisis y decisión estratégica.
•Proceso masivo.
•Dinamismo.
•Niveles de detalle/agregación.
•Dato histórico.
•Respuesta masiva
•Estructura Multidimensional
•Usuarios de perfiles altos.
•Explotación de información interna y
externa relacionada con el negocio.

8. VEnTajas DEl DaTa WarEHOusE
• Proporciona un gran poder de procesamiento de información
• Permite una mayor flexibilidad y rapidez en el acceso a la información
• Facilita la toma de decisiones en los negocios.
• Las empresas obtienen un aumento de la productividad.
• Mejora las relaciones con los proveedores y los clientes.
• Transforma los datos en información y la información en conocimiento
• Permite hacer planes de forma más efectiva.
• Reduce los tiempos de respuesta y los costes de operación.

9. Desventajas Del Data
warehouse
• Requieren una revisión del modelo de datos, objetos,
transacciones y además del almacenamiento.
• Tienen un diseño complejo y multidisciplinar.
• Requieren una reestructuración de los sistemas
operacionales.
• Tienen un alto coste.
• Requieren sistemas, aplicaciones y almacenamiento
específico.

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• Base de datos operacional / Nivel de base de datos
externo.
• Nivel de acceso a los datos
• Nivel de organización de datos
• Nivel de data warehouse
• Nivel de acceso a la información
• Nivel de gestión de proceso
arquitectura De un Data
warehouse

11. elementos De la arq. De un Dw
 Base de datos operacional / Nivel de base de datos
externo (Fuentes de datos)
Los sistemas operacionales procesan datos para apoyar las
necesidades operacionales críticas, tales como ERPs, SCMs,
también se procesa información de fuentes de datos externas,
tales como de la internet, INEI, BCRP.
 Nivel de acceso a los datos
Es responsable de la interfaces entre las herramientas de
acceso a la información y las bases de datos operacionales.
En algunos casos, esto es todo lo que un usuario final
necesita para realizar estas interfases se utiliza el SQL
(Standar Query Lenguaje)

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 Nivel de organización de datos
El componente final de la arquitectura data Warehouse es la
organización de los datos, incluye todos los procesos
necesarios como seleccionar, editar, resumir, combinar y
cargar datos en el depósito y acceder a la información desde
bases de datos operacionales y/o externas
 Nivel de data warehouse
En un data Warehouse físico, el almacenaje de data
procesada, incluso en forma redundante
elementos De la arq. De un Dw

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 Nivel de acceso a la información
Este nivel se incluye el hardware y software involucrados en
representar y proveer de información al usuario final normalmente
usa día a día. Por ejemplo: Excel, Lotus 1-2-3, Focus, Access,
SAS, etc.
 Nivel de gestión de proceso
El nivel de gestión de procesos tiene que ver con la
programación de diversas tareas que deben realizarse para
construir y mantener actualizado el data warehouse y la
información del directorio de datos.
ElEmEntos dE la arq. dE un dW

14. En rEsumEn
• Un data warehouse es un sistema de base de datos
centralizado a escala empresarial específicamente diseñado
para recopilar, almacenar e integrar datos de múltiples
sistemas operativos y ponerlo a disposición para realizar
reportes y apoyo a las decisiones de negocios.
• Los datos se recogen a partir de una gran variedad de fuentes
relevantes para el negocio, tales como datos de clientes, datos
de la competencia , y los datos de las transacciones.