Una base de datos es un conjunto de datos organizados, mientras que un data warehouse es una plataforma que integra y gestiona información para facilitar la toma de decisiones empresariales. Las bases de datos pueden ser estáticas o dinámicas y se estructuran en tablas, registros y campos, mientras que un data warehouse permite el análisis de datos históricos y actuales para detectar tendencias y optimizar operaciones. El proceso de data warehousing implica extraer, transformar y cargar datos operacionales para convertirlos en información estratégica útil para las organizaciones.

2. DEFINICION BASE DATOS
Es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y
almacenados sistemáticamente para su posterior uso.
Las bases son cualquier conjunto de datos organizados para su
almacenamiento en la memoria de un ordenador o
computadora, diseñado para facilitar su mantenimiento y acceso de una
forma estándar.
Elementos de una Base de Datos
CAMPO
Es el nombre de la unidad de información. Cada entrada en una base
de datos puede tener múltiples campos de diversos tipos

3. REGISTROS
Es un conjunto de campos que contienen los datos que pertenecen a
una misma repetición de entidad. Se le asigna automáticamente un
número consecutivo (número de registro) que en ocasiones es usado
como índice aunque lo normal y práctico es asignarle a cada registro un
campo clave para su búsqueda.
ARCHIVO
Es una colección de registros. Por ejemplo, una guía de teléfono es
análoga a un archivo. Contiene una lista de registros, cada uno de los
cuales consiste en tres campos: nombre, dirección, y número de
teléfono.

4. TABLA
Es el elemento principal de la base de datos, ya que allí se registra la
información que se quiere gestionar. Está compuesta, como si se tratase de
una planilla de cálculo, por filas y columnas. Cada archivo de una base de
datos puede contener tantas tablas como se requiera.
Una tabla típica está compuesta por filas horizontales y columnas verticales.
El campo es el nombre de cada columna, debe ser único y con un tipo de
dato asociado.

5. CLASIFICACION DE BD
SEGÚN EL CONTENIDO:
BASE DE DATOS BIBLIOGRÁFICA: esta clase de base de datos contiene
información acerca del autor de una producción bibliográfica, el título, fecha de
publicación, edición, entre otras. También suele contener una sinopsis de la
publicación, pero nunca presentara el texto en su totalidad.
BASES DE DATOS DE TEXTO COMPLETO: contiene la totalidad de una
determinada fuente de carácter primario, incluyendo todo su contenido y todas sus
ediciones. Es decir que se constituyen por los propios documentos con su
respectivo texto. Suelen, además, incluir un resumen o descripción con el
propósito de acelerar la búsqueda.

6. SEGÚN
Variabilidad de los datos almacenados
BASES DE DATOS ESTÁTICAS: con este término se hace referencia aquellas bases de datos
de sólo lectura. Su propósito esencial consiste en el almacenamiento de información de
carácter histórico, con el fin de que luego sea usada para analizar la conducta de una serie de
datos a lo largo del tiempo. De esta manera, es posible efectuar proyecciones y actuar en
consecuencia.
BASES DE DATOS DINÁMICAS: reciben esta denominación debido a que los datos allí
acumulados son reformados con el correr del tiempo. De esta manera se realizan acciones
tales como actualizaciones, eliminaciones o agregado de datos, más allá de las acciones
básicas de consulta.

7. DATA WAREHOUSE
UNA PLATAFORMA PARA LA GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN
A partir de mediados de los ochenta, en el entorno empresarial, ha cobrado
importancia el concepto Data Warehouse o almacén-factoría de datos, entendido
como la plataforma que concentra toda la información de interés para la
organización, sus fuentes de información principales son las bases de datos
corporativas.

8. Aspectos BD operacional Data Warehouse
Objetivo De tipo operativo (operaciones del día a Análisis y toma de decisiones
día)
Proceso De transacciones. Repetitivo y conocido. De consultas masivas. Puntual y no
conocido.
Actividad Predomina la actualización Predomina la consulta
Rendimiento Importancia del tiempo de respuesta de la Importancia de la respuesta masiva.
transacción instantánea
Explotación Explotación de la información relacionada Explotación de toda la información interna
con la operativa de cada aplicación y externa relacionada con el negocio
Volatilidad Actualizable Carga, pero no actualización
Usuarios Usuarios de perfiles medios o bajos Usuarios de perfiles altos
Organización Estructura normalmente relacional Visión multidimensional
Granularidad Datos generales desagregados, al detalle Datos en distintos niveles de detalle y
agregación
Horizonte histórico 30 a 90 días 5 a 10 años
Perspectiva Importancia del dato actual Importancia del dato histórico
Volumen de datos Pequeño/medio. Del orden del Mb a Gb. Medio/grande. Del orden del Gb a Tb.

9. DATA WAREHOUSE
Definiciones
Existen numerosas definiciones de Data Warehouse, si bien la más conocida fue propuesta
por Inmon “Un DW es una colección de datos orientados a temas, integrados, no-volátiles y
variante en el tiempo, organizados para soportar necesidades empresariales”.
Con el Data Warehouse se integra y se facilita el acceso a la información, eliminando aquellos
datos que obstaculizan la labor de análisis de información y entregando la información que se
requiere en la forma más apropiada.
Según Ralph Kimball (considerado el principal promotor del enfoque dimensional para el
diseño de almacenes de datos), un Data Warehouse es una copia de los datos
transaccionales específicamente estructurada para la consulta y el análisis.

10. Los sistemas Data Warehouse o sistemas Data Warehousing surgen como
un mecanismo de apoyo para la ayuda de toma de decisiones, en el que los
datos de una organización se transforman en información estratégica, a la
que además se puede acceder de manera sencilla y en el momento que se
necesita. Con esta tecnología, los datos operacionales son una herramienta
competitiva para las organizaciones. Se permite a los usuarios finales
examinar los datos, realizar análisis y detectar tendencias, llevar a cabo el
seguimiento de medidas críticas, producir informes con rapidez y detectar
tendencias. De esta forma obtenemos una mayor ventaja competitiva en la
organización, pudiéndonos anticipar a diversas situaciones.

11. Estructura Básica DW
Datos operacionales: fuente de datos para el componente de almacenamiento físico.
Extracción de Datos: selección sistemática de datos operacionales usados para poblar
el componente de almacenamiento físico.
Transformación de datos: Procesos para sumarizar y realizar otros cambios en los
datos operacionales y para reunir los objetivos de orientación a temas e integración.
Carga de Datos: inserción sistemática de datos en el componente de almacenamiento
físico.
Data Warehouse: almacenamiento físico de datos de la arquitectura DW.
Herramientas de Acceso al componente de almacenamiento físico DW:
herramientas que proveen acceso a los datos.

12. Data Warehousing
Data Warehousing es el proceso de extraer y filtrar los datos de las
operaciones comunes a la organización, procedentes de los
distintos sistemas de información y/o sistemas externos, para
transformarlos, integrarlos y almacenarlos en un depósito o
almacén de datos (Data Warehouse) con el fin de acceder a ellos
para dar soporte en el proceso de toma de decisiones de una
organización.

13. Ventajas del DW
• Un almacén de datos proporciona un modelo de datos común para todos los datos de
interés independientemente de la fuente de los datos. Esto hace que sea más fácil
informar y analizar la información de lo que sería si los modelos de datos múltiples se
utilizan para recuperar información, tales como facturas de venta, recibos de orden, los
cargos del libro mayor, etc.
• Antes de cargar datos en el almacén de datos, las inconsistencias se identifican y
resuelven. Esto simplifica enormemente la presentación de informes y análisis.
• Información en el almacén de datos está bajo el control de los usuarios de
almacenamiento de datos para que, incluso si el origen de datos del sistema se purga a
través del tiempo, la información en el almacén se puede almacenar de forma segura
durante períodos prolongados de tiempo.
• Son sistemas relativamente sencillos de instalar si las fuentes de datos y los objetivos
están claros.
• Muy útiles para el almacenamiento de análisis y consultas de históricos.

14. Desventajas del DW
• Los almacenes de datos no son el ambiente óptimo para los datos no estructurados.
• Dado que los datos se deben extraer, transformar y cargar en el almacén, hay un
elemento de la latencia en los datos de almacén de datos.
• A lo largo de su vida los almacenes de datos pueden suponer altos costos. El almacén de
datos no suele ser estático. Los costos de mantenimiento son elevados.
• Los almacenes de datos se pueden quedar obsoletos relativamente pronto.
• A veces, ante una petición de información estos devuelven una información
subóptima, que también supone una pérdida para la organización.
• A menudo existe una delgada línea entre los almacenes de datos y los sistemas
operacionales. Hay que determinar qué funcionalidades de estos se pueden aprovechar y
cuáles se deben implementar en el data warehouse, resultaría costoso implementar
operaciones no necesarias o dejar de implementar alguna que sí vaya a necesitarse.

15. Resumen
El concepto de Data Warehouse va de la mano de la Base de Datos. Sin entender bien como
funciona una base de Datos no podemos entender como funciona un Data Warehouse.
El Data Warehouse es muy usado en el ámbito comercial y se usa para ir separando datos de
la BD y procesándolos de manera eficaz, ya que los datos por si solo no nos sirven, tienen
que ser transformados en información precisa para la toma de Decisiones. El DW usa el
tiempo como su mejor herramienta de acuerdo a periodos de tiempo ventas, de compras,etc
(históricos), se van ingresando filtros o extrayéndolos de manera que los datos puedan pasar
a ser información útil para nosotros y para nuestra empresa. Proporciona la capacidad de
aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios. La
división de esos diferentes escenarios de una empresa puede llegar a generarle ganancias
millonarias o ahorrarles mucho dinero con un buen análisis y seguimiento de su información
gracias al DW.