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Datawarehouse
- 1. Datawarehouse MTI. ADÁN JAIMESJAIMES semT Base de Datos para Aplicaciones Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicación
- 2. Conceptos Datawarehouse • Datawarehouse:Repositorio completo de datos, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica • Data-Marts: Repositorio parcial de datos, donde se almacenan datos tácticos y operativos, al objeto de obtener información táctica • Data-Mining: Técnicas de análisis de datos encaminadas a obtener información oculta en un Datawarehouse DATAWAREHOUSE 2
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- 5. Comparación Base de DatosOperacional Datawarehouse Datos Operacionales Datos del negocio para Información Orientado a la aplicación Orientado al sujeto Actual Actual + histórico Detallada Detallada + más resumida Cambia continuamente Estable DATAWAREHOUSE 5DATAWAREHOUSE
- 6. Características de unDatawarehouse Orientado hacia la información relevante de la organización. Se diseña para consultar eficientemente información relativa a las actividades básicas de la organización como son compras, ventas, mercadotecnia. Y no para exportar procesos que se realizan en la organización como son pedidos y facturación entre otros.. DATAWAREHOUSE 6DATAWAREHOUSE
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- 11. Sistemas de Ayudaa Datawarehouse EIS (Executive Information System): Herramientas para proveer de información estratégica a los ejecutivos, mediante informes, comparativas y cuadros de mandos multi-dimensionales. DSS (Decission Suport System): Herramientas de ayuda a la toma de decisiones. Incorpora reglas de decisión y análisis de datos no predefinidos en las posibilidades de un EIS DATAWAREHOUSE 11DATAWAREHOUSE
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- 13. OLTP OLTP (On-Line TransactionProcessing): Define el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión: ◦ Altas/Bajas/Modificaciones/Consultas ◦ Consultas rápidas y encuestas ◦ Poco volumen de información ◦ Transacciones rápidas ◦ Gran nivel de concurrencia DATAWAREHOUSE 13DATAWAREHOUSE
- 14. OLAP OLAP: On-Line AnalyticalProcess: Define el comportamiento de un sistema de análisis de datos y elaboración de información: ◦ Sólo Consulta ◦ Consultas pesadas y no predecibles ◦ Gran volumen de información histórica ◦ Operaciones lentas DATAWAREHOUSE 14DATAWAREHOUSE
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- 16. OLTP - OLAP Característica O LTP O LA P Tam año BD G igaBytes G iga a TeraBytes O rigen D atos Interno Interno y Externo A ctualización O n-Line Periodica Periodos A ctual A ctuale H istórico C onsultas Predecibles N ecesarias A ctividad O peracional A nalítica DATAWAREHOUSE 16DATAWAREHOUSE
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- 20. Arquitectura Datawarehouse Diagrama deFlujo de Datos DATAWAREHOUSE 20 OLAPConsolidación Middle- Ware Aplicación DATAWAREHOUSE
- 21. Arquitectura Datawarehouse Consistencia deconsolidación ◦ Comprobar la validez de los datos en el entorno operacional ◦ Datos que no se usan ◦ Inconsistencia entre distintas aplicaciones dentro del sistema ◦ Datos no igualmente mantenidos ◦ Codificaciones diferentes DATAWAREHOUSE 21DATAWAREHOUSE
- 22. Arquitectura Datawarehouse • Middle-Ware ▫Gestiona comunicaciones con el Datawarehouse ▫ Coordina la concurrencia • Aplicaciones ▫ Sistemas de presentación ▫ Sistemas interrogativos ▫ Sistemas de simulación ▫ Sistemas funcionales ▫ Sistemas expertos ▫ DSS DATAWAREHOUSE 22DATAWAREHOUSE
- 23. OLAP El análisis delos datos se suele basar en un modelo simplificado de estrella, o más genéricamente, de copo de nieve (snowflake), el cual relaciona los hechos con los agentes del negocio (dimensiones): DATAWAREHOUSE 23 VentasGeografía Tiempo Clientes Productos DATAWAREHOUSE
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- 25. Extract, Transform andLoad (Extraer, transformar y cargar en inglés) Ad-Hog Reporting. Personalizar una consulta en tiempo real DATAWAREHOUSE 25DATAWAREHOUSE