3. • Data Warehouse es una colección de
datos organizada para el análisis y
acceso a la información. Está diseñado
para permitir que los usuarios analicen
los datos desde múltiples perspectivas,
independientemente de cómo fue
recopilado y almacenado originalmente.
• Los Data Warehouse se construyen
usando una variedad de herramientas y
tecnologías, con el objetivo de reunir
datos de sistemas de aplicación distintos
en un solo lugar, para un uso común.
¿QUÉ ES ?
4. PARA QUE SIRVE
Fundamentalmente, el data warehouse
sirve para tomar decisiones basadas en
datos estructurados, que pueden
compararse, y que se pueden aplicar a
diversos procesos empresariales como
marketing, ventas y finanzas, pero además
permite:
Aumentar la productividad y optimizar
los recursos
Obtener información coherente y de calidad
5. Mantener registros históricos
Mantener registros históricos
Potenciar los resultados almacenados
Identificar áreas de satisfacción y/o frustración del
cliente.
6. Facilitar a los usuarios finales de una
empresa el fácil acceso a datos
relevantes
Tomar mejores decisiones y en una menor
cantidad de tiempo.
Detectar fraudes, llevar a cabo análisis de
reposicionamientos de producto, descubrir áreas de
oportunidades y gestionar mejor los activos corporativos.
7. DONDE APLICO
AERONÁUTICA
Rentabilidad de los
trayectos
Promociones
personalizadas
En empresas que deben manejar grandes volúmenes de datos
SALUD
BANCOS
SECTOR PUBLICO
CADENAS DE
NEGOCIOS
TURISMO Y
HOTEKERIA
Gestionar recursos
Estudios de mercado
Desempeño
Redecir resultados
de tratamientos
Informes de
pacientes
Recolectar datos
Informe sobre
impuestos
Distribución,
marketing
inventario, logística
comprender a los
consumidores
Preferencias y
hábitos de viajerso
8. Comprender el
problema
identificar la fuente
de los datos
crear el modelo de
data warehouse
selecionar herramientas
ETL adeucadas
COMO APLICO
Diagnostico de los
datos
Transformaciones
digitales que debo
aplicar
Conociendo estos dos
puntos este data será
un gran aliado
Diversas fuentes
Identificar los data
marts (almacén de
datos de un te,a)
Aplicaciones,
redes sociales,
encuestas etc
Definido los data
marts y demás
datos
Base de datos
central
Objetos y
prioridades en el
almacén de datos
ETL (Extracción,
Transformación y
Carga)
Extraen datos de las
fuentes
transformando y
cargado en el data
warehouse
9. EMPLEAR ANALISIS INTELIGENTE
Crea gráficos, cuadriculas, tablas
Visualizar los datos
Toma de decisiones
Programas que generan reportes (Oracle BI,
Microsorf Power BI)
DOCUMENTAR
Ser parte funcional en las operaciones de una
empresa
Garantizaran su continuidad
Vision más clara
Tomar mejores decisiones en menor tiempo
10.
11. Orientación a Temas: Integración de Datos No Volátil:
Time-Variant
(Variante en el
Tiempo):
CARACTERISTICAS
Los datos almacenados
en el data warehouse
están organizados
alrededor de temas
específicos relevantes
para el negocio, como
ventas, inventario,
recursos humanos, etc.
La integración de datos
implica la
consolidación de datos
de diversas fuentes en
el data warehouse. Esto
permite que la
información de
diferentes áreas de la
empresa se combine y
se analice de manera
integral.
Los datos en un data
warehouse son
históricos y no cambian
con frecuencia. Se
almacenan para análisis
a largo plazo y
proporcionan una
perspectiva histórica
del negocio.
Los datos almacenados
en un data warehouse
incluyen información
temporal, lo que
significa que el sistema
mantiene un historial
de cambios a lo largo
del tiempo. Esto es
esencial para el análisis
de tendencias y
patrones a lo largo de
períodos temporales.
12. VENTAJAS
BORCELLE
Consolidación
de Datos:
Permite la consolidación
de datos de diversas
fuentes en un solo lugar,
proporcionando una vista
única y coherente de la
información empresarial.
01
Mejora en la
Toma de
Decisiones:
Facilita la toma de decisiones informadas
al proporcionar a los usuarios acceso
rápido a datos de alta calidad. Los
informes y análisis basados en un Data
Warehouse pueden ayudar a identificar
tendencias, patrones y oportunidades.
02
Aumento de la
Productividad:
Al proporcionar datos de manera
más rápida y eficiente, un Data
Warehouse puede aumentar la
productividad de los empleados al
reducir el tiempo dedicado a la
búsqueda y preparación de datos.
03
Escalabilidad:
Puede escalar para manejar
grandes volúmenes de datos a
medida que la organización
crece, garantizando que el
sistema sea flexible y pueda
adaptarse a las necesidades
cambiantes.
04
Mejora de la
Calidad de los
Datos:
Al realizar procesos de ETL (Extracción,
Transformación y Carga) durante la preparación de
datos, se puede mejorar la calidad y consistencia de
los datos, lo que contribuye a la fiabilidad de los
informes y análisis.
05
13. DESVENTAJAS
Aunque los Data Warehouses ofrecen muchas ventajas, también existen
desventajas y retos asociados con su implementación.
Costos Iniciales y
de Mantenimiento:
La implementación de un
Data Warehouse puede ser
costosa, tanto en términos
de hardware y software
como en recursos
humanos.
Requerimientos de
Recursos:
Un Data Warehouse puede
requerir una cantidad
significativa de recursos de
hardware y almacenamiento
para manejar grandes
volúmenes de datos, lo que
puede resultar en costos
adicionales.
Problemas de
Calidad de Datos:
Si los datos que se cargan
en el Data Warehouse no
son de alta calidad, pueden
surgir problemas en los
informes y análisis.
Necesidad de
Expertise
Especializado:
La gestión y el uso efectivo
de un data warehouse a
menudo requieren
experiencia especializada en
áreas como diseño de bases
de datos, optimización de
consultas y conocimientos en
herramientas específicas de
data warehousing.
