El documento describe el concepto de data warehouse, sus características principales como ser integrado, temático e histórico. Explica el proceso ETL de extracción, transformación y carga de datos, y los elementos claves para el desarrollo de un data warehouse como su arquitectura y sistemas de gestión de bases de datos. También cubre las aplicaciones y ventajas de los data warehouse, como facilitar la toma de decisiones y mejorar los procesos empresariales.

1. La Planificación Según Data WareHouse
• Cesar Miratrias
• Linzay Ramos
• Greisbeth Cardona
• Ernesto Ramos
• Maria Espinoza
• Luis Romero

2. DATA WAREHOUSE
• CONCEPTO:
PROCESO MEDIANTE EL CUAL UNA
ORGANIZACIÓN O EMPRESA PARTICULAR ALMACENA
TODOS LOS DATOS E INFORMACION NECESARIOS PARA
EL PROPIO DESEMPEÑO DE LA MISMA.

3. La Planificación Según Data WareHouse
Características:
Según definió el propio Bill Inmon, un data warehouse se caracteriza por ser:
Integrado: Los datos almacenados en el data warehouse deben integrarse en
una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los
diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas.
 La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle
para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.
Temático: Sólo los datos necesarios para el proceso de generación del
conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional.
 Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento
por parte de los usuarios finales.

4. Histórico:
El tiempo es parte implícita de la información contenida en un data warehouse.
En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el
estado de la actividad del negocio en el momento presente.
No volátil: El almacén de información de un data warehouse existe para ser leído,
pero no modificado.
Otra característica del data warehouse es que contiene metadatos, es decir, datos
sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su
periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo... etc.
Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la
información.

5. Los objetivos que deben cumplir los metadatos, según el colectivo al que va
dirigido, son:
Dar soporte al usuario final, ayudándole a acceder al
datawarehouse con su propio lenguaje de negocio, indicando
qué información hay y qué significado tiene.
Dar soporte a los responsables técnicos del datawarehouse en aspectos
de auditoría, gestión de la información histórica, administración del
datawarehouse, elaboración de programas de extracción de la información,
especificación de las interfaces para la realimentación a los sistemas
operacionales de los resultados obtenidos... etc.
Proceso de Construcción dentro de una Empresa: ETL
Extracción: obtención de información de las distintas fuentes tanto internas
como externas.
Transformación: filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y
agrupación de la información.
Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de
datos.

6. La Planificación Según Data Ware House
Elementos claves para el Desarrollo de un Data Warehouse
1. Arquitectura Total del Depósito (Alternativas)
Centralizada
en la misma
plataforma Distribuida por
función
Distribui
da por
niveles

7. La Planificación Según Data Ware House
2. Arquitectura del Servidor
> Servidores de un solo procesador
> Multiprocesamiento simétrico (SMP)
> Procesamiento en paralelo masivo (MPP)
> Acceso de memoria no uniforme (NUMA)
3. Sistemas de Gestión de Base de Datos

8. La Planificación Según Data Ware House
Aplicabilidad de Data Ware House
• El Data Warehouse aplicado al análisis de riesgos financieros ofrece capacidades
avanzadas de desarrollo de aplicaciones para dar soporte a las diversas actividades
de gestión de riesgos. Es posible desarrollar cualquier herramienta utilizando las
funciones que incorpora la plataforma, gracias a la potencionalidad estadística
aplicada al riesgo de crédito.
• El Data Warehouse Aplicado al riesgo de créditos la información relativa a
clientes y su entorno se ha convertido en fuente de prevención de Riesgos de
Crédito. En efecto, existe una tendencia general en todos los sectores a recoger,
almacenar y analizar información crediticia como soporte a la toma de decisiones
de Análisis de Riesgos de Crédito.

9. La Planificación Según Data Ware House
Aplicabilidad Dentro de la Empresa
• La empresa han aplicado las soluciones que proporciona la tecnología
Data Warehouse para mejorar gran parte de sus procesos actuales.
Entre ellas destacamos:
• Control de Gestión:
• Sistemas de Presupuestación, Análisis de Desviaciones, Reporting (EIS,
MIS, etc.)
• Logística: Mejora de la relación con proveedores, Racionalización de los
procesos de control de inventarios, Optimización de los niveles de
producción, Previsión de la demanda en infraestructura.
• Recursos Humanos Planificación de incorporaciones, Gestión de
carreras profesionales, Asignación de recursos a proyectos alternativos,
etc.

10. La Planificación Según Data WareHouse
Ventajas De Data WareHouse
Para el Usuario
• Consultas fáciles
• Facilita la toma de decisiones
• Practica de negocios inteligente
• Ayuda a obtener información valiosa y oportuna
• Impacto positivo sobre los procesos empresariales
• Ejecutivos mejor informados

11. La Planificación Según Data Ware House
Ventajas De Data Ware House
Para el Área de Sistemas:
•Facilidad de uso: La facilidad de uso de esta herramienta le permitirá tener un
DW en minutos.
•Acceso a cualquier base de datos: el soporte para accesar múltiples bases de
datos amplia las áreas de aplicación de esta herramienta, para generar
resúmenes operativos de su información.
•Mayor rendimiento: el rendimiento de los servidores de su empresa se verá
altamente beneficiado, debido a que el tiempo de consulta se verá disminuido

12. La Planificación Según Data Ware House
Desventajas De Data Ware House
•Alto costo
•Los propietarios de los datos pueden perder el control de los
mismos