El documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse, incluyendo su definición, objetivos, características, elementos básicos y procesos. Explica que un data warehouse es un repositorio estructurado de datos históricos orientados a facilitar la toma de decisiones de negocio. Sus objetivos principales son hacer la información accesible, adaptable y servir como fundamento para la toma de decisiones.

1. Caracas, 22 de Abril de 2014
Participantes:
María Eugenia Perdomo V- 16.434.875
Yohana Rudas V-16.952.149
José Sajaju V-13.569.606
Dayana Noriega V.-18.650.456
Coromoto Missel V.- 6.319.950

2. Contenido
• ¿ Que es un Data Warehouse?
• Objetivos Fundamentales
• Características
• Elementos Básicos de un Data Warehouse
• Procesos Básicos de un Data Warehouse
• Tips para construir un Data Warehouse
• Ventajas y Desventajas
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3. ¿ Que es un Data Warehouse?
Es un repositorio estructurado, a nivel de Empresa, de datos
orientados hacia áreas de negocio, que contiene datos
históricos y que está preparado para facilitar la toma de
decisiones.
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4. Objetivos fundamentales de un Data Warehouse
 Hacer que la información de la organización sea accesible
y consistente.
 Es información adaptable y elástica.
 Es un seguro baluarte que protege los valores de la
información.
 Es la fundación de la toma de decisiones.
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5. Características
 Orientado al tema: Una primera característica del data warehouse es
que la información se clasifica en base a los aspectos que son de interés
para la empresa.
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7. Características
• Integrado: La base de datos contiene los datos de todos los sistemas
operacionales de la organización, y dichos datos deben ser
consistentes.
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8. Características
 Variante en el Tiempo: Como la información en el data warehouse
es solicitada en cualquier momento (es decir, no "ahora
mismo"), los datos encontrados en el depósito se llaman “variante
en el tiempo".
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9. Características
• No volátil: La información no se modifica ni se elimina, una vez
almacenado un dato, éste se convierte en información de sólo
lectura, y se mantiene para futuras consultas.
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10.  Sistema Fuente: captura las transacciones del negocio
 Área de Trafico de Datos: Almacenamiento y optimización de datos
 Servidor de Presentación: Repositorio físico en donde los datos son organizados y
almacenados
 Modelo Dimensional: Disciplina específica para el modelado de datos que es una
alternativa para los modelos de entidad – relación
 Procesos de Negocios: Grupo de actividades de negocios que hacen sentido a los usuarios
 Data Mart: Subgrupo lógico del Data Warehouse
 Data Warehouse: Unión de todos los data marts que la constituyen
Elementos Básicos de un Data Warehouse
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11. Elementos Básicos de un Data Warehouse
 Almacenamiento Operacional de Datos: Punto de integración por los sistemas
operacionales
 Aplicaciones para usuarios finales: Colección de herramientas que hacen las
consultas, analizan y presentan la información para el soporte de las necesidades del
negocio
 Herramientas de acceso a datos por usuarios finales: Cliente de Data Warehouse
 Ad Hoc Query Tool: Herramientas de acceso a datos que invita al usuario a formar sus
propias consultas
 Modelado de aplicaciones: Tipo de cliente de Data Warehouse con capacidades analíticas
que transforma o digiere las salidas
 Meta Data: Datos que describen la estructura de los datos que se van almacenar y su
relación
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12. Procesos Básicos de un Data Warehouse
ETL
 Extracción,
 Transformación
 Carga
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13. Procesos Básicos de un Data Warehouse
Antecedentes
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14. Procesos Básicos de un Data Warehouse
Propuesta
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15. Tips para construir un Data Warehouse
Para llevar a cabo con éxito un proyecto Data Warehouse, es vital
considerar al inicio de su construcción tres factores esenciales:
 RRHH
 Tecnología
 Disciplina
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16. Ventajas
 Proporciona información clave para la toma de decisiones empresariales.
 Especialmente útil para el medio y largo plazo.
 Son sistemas relativamente sencillos de instalara si las fuentes de datos y
los objetivos están claros.
 Muy útiles para el almacenamiento de análisis y consultas de históricos.
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17. Desventajas
 No es muy útil para ala toma de decisiones en tiempo real, debido al
largo tiempo de procesamiento que puede requerir.
 Requiere de continua limpieza, transformación e integración de datos.
 En un proceso de implantación puede encontrarse con dificultades ante
los diferentes objetivos que pretende una organización.
 Una vez implantado puede ser complicado añadir nuevas fuentes de
datos.
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