Docente: Ing. Marco Aurelio Porro Chulli
Asignatura: Base de Datos II
Carrera Profesional: Ingeniería de Sistemas yTelemática
Integrantes: ■ Vásquez Espinoza, María Rocío
■ Vega Montenegro, Luisa
Junio del 2018
Data Warehouse - Almacén de
Datos
¿Qué es un Almacén de Datos?
Es un conjunto de datos históricos, internos o
externos, y descriptivos de un contexto o área
de estudio.
Permiten aplicar eficientemente
herramientas para resumir, describir y
analizar los datos con el fin de ayudar a la
toma de decisiones estratégicas.
¿Para que sirve?
¿QUÉ ES UN DATA WAREHOUSE?
Es un repositorio de almacenamiento de datos que
permite a los ejecutivos de negocios organizar,
comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones
estratégicas.
Los datos de una data Warehouse deben
almacenarse de forma segura, fiable, fácil de
recuperar y fácil de administrar.
Para Qué Sirve una Data WareHouse
-Para tener un mayor conocimiento del negocio.
-Para tomar mejores decisiones y en un tiempo menor.
-Para mejorar y ser más efectivos.
-Para no perder distancia con la competencia.
-En definitiva, para aumentar los ingresos.
Históricamente, los data Warehouse se habían
formado utilizando datos repetitivos
estructurados que eran filtrados antes de entrar
en la data Warehouse.
Los primeros datos relacionales estructurados no podían ser mezclados y
emparejados para temas analíticos con datos textuales no estructurados.
Pero con el tiempo, ahora sí pueden hacerse de forma naturales y fácil.
OBJETIVOS
• Accesibilidad de
información por
parte de la
organización.
• Ayuda a la toma de
decisiones.
• Generación de información de
forma flexible.
• Controlar el acceso de la
información.
CARACTERÍSTICAS
Administra grandes
cantidades de
información
Guarda histórico de datos
Integra y asocia información de
muchas fuentes
ESTRUCTURAS DE UN DATA WAREHOUSELaarquitecturadeunadataWarehousese
divideentresestructurassimplificadas:
Estructura básica, sistemas operativos
y archivos planos proporcionan datos
que se almacenan junto
con metadatos.
Estructura básica con área de ensayo:
ésta proporciona un lugar donde los
datos se pueden limpiar antes de
entrar en el almacén.
Estructura data marts: Son sistemas
diseñados para una línea de negocio en
particular.
DIFERENCIAS CLAVE ENTRE DATA LAKE Y DATA WAREHOUSE
Datos: Una data warehouse sólo
almacena datos que han sido
estructurados, mientras que un Data
Lake no hace acepción de datos
Procesamiento: Antes de que una empresa pueda
cargar datos en un data warehouse, los datos deben ser
modelados. Con un data lake, sólo se cargan los datos
sin procesar, tal y como están, y cuando esté listo para
usar los datos, es cuando se le da forma y estructura.
Agilidad: Una data lake, carece de la estructura
de una data warehouse
Seguridad: La tecnología del data warehouse existe
desde hace décadas, mientras que la tecnología de un
Data Lake es relativamente nueva.
La data Warehouse están atravesando actualmente dos transformaciones muy importantes.
La nube está demostrando ser un facilitador dominante.
Permite a las organizaciones enfrentarse de forma activa
a los desafíos que presentan estas dos transformaciones
clave.
La primera área de transformación es el impulso para
aumentar la agilidad general.
La segunda área de transformación gira en torno a la
necesidad de mejorar el control de costes.
La nube está demostrando ser un facilitador dominante.
Permite a las organizaciones enfrentarse de forma activa
a los desafíos que presentan estas dos transformaciones
clave.
Las 3 tecnologías que ya tienen y seguirán teniendo un gran impacto en la
transformación de negocios son: la nube, datos, análisis, e Internet de las Cosas
Estas tres tecnologías son parte clave del ecosistema del data warehouse actual.
Por lo tanto, es posible sacar la conclusión de que el data warehouse en la nube
tiene un gran potencial para generar un impacto significativo en los negocios.
La importancia de la nube para el
data warehouse está
directamente vinculado a tres
factores clave:
Mayor agilidad
Mejor control de costes
Co-localización
PRINCIPALES VENTAJAS DE MOVER EL DATA WAREHOUSE A LA NUBE
Existen tres ventajas principales para mover un data
warehouse a la nube.
 Más fácil consolidación y
racionalización.
 Monetización más rápida de los
datos en la nube.
 La nube ofrece mejor protección.
EJEMPLOS
Data warehouse
Data warehouse

Data warehouse

  • 1.
    Docente: Ing. MarcoAurelio Porro Chulli Asignatura: Base de Datos II Carrera Profesional: Ingeniería de Sistemas yTelemática Integrantes: ■ Vásquez Espinoza, María Rocío ■ Vega Montenegro, Luisa Junio del 2018
  • 2.
    Data Warehouse -Almacén de Datos
  • 3.
    ¿Qué es unAlmacén de Datos? Es un conjunto de datos históricos, internos o externos, y descriptivos de un contexto o área de estudio. Permiten aplicar eficientemente herramientas para resumir, describir y analizar los datos con el fin de ayudar a la toma de decisiones estratégicas. ¿Para que sirve?
  • 4.
    ¿QUÉ ES UNDATA WAREHOUSE? Es un repositorio de almacenamiento de datos que permite a los ejecutivos de negocios organizar, comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones estratégicas. Los datos de una data Warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar.
  • 5.
    Para Qué Sirveuna Data WareHouse -Para tener un mayor conocimiento del negocio. -Para tomar mejores decisiones y en un tiempo menor. -Para mejorar y ser más efectivos. -Para no perder distancia con la competencia. -En definitiva, para aumentar los ingresos.
  • 6.
    Históricamente, los dataWarehouse se habían formado utilizando datos repetitivos estructurados que eran filtrados antes de entrar en la data Warehouse. Los primeros datos relacionales estructurados no podían ser mezclados y emparejados para temas analíticos con datos textuales no estructurados. Pero con el tiempo, ahora sí pueden hacerse de forma naturales y fácil.
  • 7.
    OBJETIVOS • Accesibilidad de informaciónpor parte de la organización. • Ayuda a la toma de decisiones. • Generación de información de forma flexible. • Controlar el acceso de la información.
  • 8.
    CARACTERÍSTICAS Administra grandes cantidades de información Guardahistórico de datos Integra y asocia información de muchas fuentes
  • 9.
    ESTRUCTURAS DE UNDATA WAREHOUSELaarquitecturadeunadataWarehousese divideentresestructurassimplificadas: Estructura básica, sistemas operativos y archivos planos proporcionan datos que se almacenan junto con metadatos. Estructura básica con área de ensayo: ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Estructura data marts: Son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular.
  • 12.
    DIFERENCIAS CLAVE ENTREDATA LAKE Y DATA WAREHOUSE Datos: Una data warehouse sólo almacena datos que han sido estructurados, mientras que un Data Lake no hace acepción de datos Procesamiento: Antes de que una empresa pueda cargar datos en un data warehouse, los datos deben ser modelados. Con un data lake, sólo se cargan los datos sin procesar, tal y como están, y cuando esté listo para usar los datos, es cuando se le da forma y estructura. Agilidad: Una data lake, carece de la estructura de una data warehouse Seguridad: La tecnología del data warehouse existe desde hace décadas, mientras que la tecnología de un Data Lake es relativamente nueva.
  • 13.
    La data Warehouseestán atravesando actualmente dos transformaciones muy importantes. La nube está demostrando ser un facilitador dominante. Permite a las organizaciones enfrentarse de forma activa a los desafíos que presentan estas dos transformaciones clave. La primera área de transformación es el impulso para aumentar la agilidad general. La segunda área de transformación gira en torno a la necesidad de mejorar el control de costes. La nube está demostrando ser un facilitador dominante. Permite a las organizaciones enfrentarse de forma activa a los desafíos que presentan estas dos transformaciones clave.
  • 14.
    Las 3 tecnologíasque ya tienen y seguirán teniendo un gran impacto en la transformación de negocios son: la nube, datos, análisis, e Internet de las Cosas Estas tres tecnologías son parte clave del ecosistema del data warehouse actual. Por lo tanto, es posible sacar la conclusión de que el data warehouse en la nube tiene un gran potencial para generar un impacto significativo en los negocios. La importancia de la nube para el data warehouse está directamente vinculado a tres factores clave: Mayor agilidad Mejor control de costes Co-localización
  • 15.
    PRINCIPALES VENTAJAS DEMOVER EL DATA WAREHOUSE A LA NUBE Existen tres ventajas principales para mover un data warehouse a la nube.  Más fácil consolidación y racionalización.  Monetización más rápida de los datos en la nube.  La nube ofrece mejor protección.
  • 16.