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LA IMPORTANCIA
DEL DATA
WAREHOUSING
ALEJANDRO CINTAS JIMÉNEZ INGENIERÍA INFORMÁTICA
INTRODUCCIÓN AL DATA WAREHOUSING
•¿Qué es el Data Warehousing y cuál su utilidad?
El Data Warehouse se define como un sistema centralizado de almacenamiento de datos
orientado a temas específicos.
Este enfoque unificado permite a las organizaciones analizar tendencias, patrones y
relaciones, brindando una perspectiva valiosa para la planificación estratégica.
LA ARQUITECTURA DE UN DATA WAREHOUSE
•Sus componentes claves son: el almacén de datos o warehouse y los tipos de
arquitectura
Para conseguir los datos se usa la
extracción, transformación y carga
Existen dos tipos de arquitecturas
atendiendo al almacenamiento:
-Centralizado
-Distribuido
PROCESO ETL
•El proceso ETL (extracción, transformación y carga) es una fase fundamental.
Existen diferentes
métodos para extraer
datos, algunos
ejemplos son la
extracción completa y
la incremental.
La transformación de los datos pasa por diferentes fases.
-Limpieza y normalización.
-Integración de datos.
Por ultimo se da la carga de datos en el Data Warehouse
que corresponda.
MODELADO DE DATOS
•Modelado de datos dimensionales:
Modelos de estrella
Modelos de copo de nieve
• Diseño de esquemas:
Esquema en estrella
Esquema en copo de nieve
Esquema en constelación
CONSULTAS Y REPORTING
•Herramientas de consulta:
-SQL: . El lenguaje SQL (Structured Query Language) es la base para la mayoría de las consultas en un
Data Warehouse.
-OLAP: Las herramientas OLAP facilitan el análisis multidimensional de los datos almacenados en el Data
Warehouse
Por otra parte se llevan a cabo diseño de informes y dashboards para crear formatos visuales que
presentan los datos de manera clara y comprensible.
CONCLUSIONES
El Data Warehousing ha evolucionado para convertirse en una herramienta esencial
en el entorno empresarial, proporcionando beneficios sustanciales, pero también
planteando desafíos clave.
A pesar de los beneficios evidentes, el Data Warehousing enfrenta desafíos,
especialmente en términos de integración de datos y seguridad. La gestión efectiva
de estos desafíos es esencial para garantizar el éxito a largo plazo del proyecto.
FIN

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  • 5. MODELADO DE DATOS •Modelado de datos dimensionales: Modelos de estrella Modelos de copo de nieve • Diseño de esquemas: Esquema en estrella Esquema en copo de nieve Esquema en constelación
  • 6. CONSULTAS Y REPORTING •Herramientas de consulta: -SQL: . El lenguaje SQL (Structured Query Language) es la base para la mayoría de las consultas en un Data Warehouse. -OLAP: Las herramientas OLAP facilitan el análisis multidimensional de los datos almacenados en el Data Warehouse Por otra parte se llevan a cabo diseño de informes y dashboards para crear formatos visuales que presentan los datos de manera clara y comprensible.
  • 7. CONCLUSIONES El Data Warehousing ha evolucionado para convertirse en una herramienta esencial en el entorno empresarial, proporcionando beneficios sustanciales, pero también planteando desafíos clave. A pesar de los beneficios evidentes, el Data Warehousing enfrenta desafíos, especialmente en términos de integración de datos y seguridad. La gestión efectiva de estos desafíos es esencial para garantizar el éxito a largo plazo del proyecto.
  • 8. FIN