Este documento presenta el análisis de requerimientos de la primera fase de la metodología HEFESTO para la construcción de un datamart en la empresa ROSITA SAC. Se identificaron varias preguntas clave sobre ventas, clientes, productos y proveedores. Luego, se definieron los indicadores y perspectivas de análisis pertinentes como número de ventas por empleado, productos vendidos por categoría, entre otros. Finalmente, se mapearon las tablas y atributos de la base de datos transaccional a los conceptos del modelo
Este documento introduce los conceptos básicos de los almacenes de datos. Explica que un almacén de datos es una base de datos diseñada para el análisis y la toma de decisiones, que se construye a partir de datos integrados de múltiples fuentes. También describe los componentes clave de una arquitectura de almacén de datos, como la extracción, transformación y carga de datos, así como los datos marts y servidores OLAP.
Este documento describe los principales componentes de un sistema de soporte de decisiones (DSS), incluyendo la base de datos, el sistema de software con herramientas como OLAP y extracción de datos, modelos, y la interfaz de usuario. También describe cómo los DSS pueden usarse para analizar ventas tomando en cuenta factores como la edad e ingresos, realizar análisis de sensibilidad para determinar el impacto de cambios, y apoyar la toma de decisiones en áreas como la cadena de suministro y la administración de clientes.
El documento presenta 7 ejemplos de modelos entidad-relación (MER) para diferentes dominios: 1) una empresa, 2) una tienda informática, 3) una farmacia, 4) un despacho de arquitectura, 5) una tienda departamental, 6) una feria de diversiones y 7) elecciones. Cada ejemplo describe las entidades y atributos relevantes del dominio así como las relaciones entre las entidades.
2. Casos de uso y diagramas de casos de usoSaul Mamani
Este documento presenta varios diagramas de casos de uso que modelan diferentes sistemas. Incluye casos de uso como registrar usuarios, autenticar usuarios, gestionar productos, registrar ventas, generar reportes y más. También define actores como administradores, vendedores, clientes y describe los casos de uso en más detalle.
Un gestor de almacenamiento es una parte de la base de datos que proporciona una interfaz entre los datos almacenados en el disco y los programas de aplicación. Se encarga de interactuar con los datos almacenados en el disco y está compuesto por gestores de autorización e integridad, gestor de transacciones, gestor de archivos y gestor de memoria intermedia.
El documento describe un modelo de entidad-relación para el proceso comercial de una pastelería. El modelo explica las entidades de Cliente, Pedido, Venta y Almacén y sus atributos e interrelaciones. Los clientes pueden realizar múltiples pedidos, los pedidos generan ventas que afectan el stock del almacén. El modelo representa el flujo de pedidos de clientes a ventas y el impacto en los productos almacenados.
Este documento explica las diferencias entre OLTP y OLAP. OLTP se refiere a sistemas de bases de datos orientados a transacciones, mientras que OLAP se refiere a sistemas orientados al análisis. También describe los componentes clave de un sistema OLAP como el almacén de datos, ETL, cubos multidimensionales y herramientas de análisis.
Este documento introduce los conceptos básicos de los almacenes de datos. Explica que un almacén de datos es una base de datos diseñada para el análisis y la toma de decisiones, que se construye a partir de datos integrados de múltiples fuentes. También describe los componentes clave de una arquitectura de almacén de datos, como la extracción, transformación y carga de datos, así como los datos marts y servidores OLAP.
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2. Casos de uso y diagramas de casos de usoSaul Mamani
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Este documento describe los componentes básicos de Java AWT como etiquetas, cuadros de texto y botones. Explica cómo crear y usar estos componentes mediante constructores, métodos y eventos para desarrollar interfaces gráficas de usuario simples como una calculadora básica.
El documento describe un proyecto para desarrollar una base de datos para automatizar el inventario de una farmacia. Se utilizan técnicas como el modelo entidad-relación, normalización, y el lenguaje SQL y JDBC para diseñar la base de datos, realizar consultas, y desarrollar una interfaz de usuario. El proyecto busca mejorar el control y optimización de los procesos de compra, venta, y almacenamiento de medicamentos.
Diseño y Análisis de una Plataforma e-Commerceppalos
El documento describe el diseño y análisis de una plataforma de comercio electrónico B2C para Pymes. Se propone realizar un estudio práctico de implantación que incluya la recopilación de información, el diseño funcional usando metodologías de ingeniería de software, y el análisis de aspectos como la usabilidad, integración de sistemas, analítica web, posicionamiento, redes sociales y medios de pago. El proyecto finalizará con la conclusión del diseño de la plataforma y una compar
El documento describe la metodología de diagramas de flujo de datos (DFD) para modelar los requerimientos de información de los usuarios. Los DFD utilizan cuatro símbolos (entidad, proceso, flujo de datos, almacén de datos) para representar gráficamente cómo se mueven los datos en un sistema. Se crean DFD de diferentes niveles de abstracción, comenzando por un diagrama de contexto de alto nivel y luego expandiendo los detalles en diagramas de niveles inferiores.
Implementación de inteligencia de Negocios paso a paso (Business Intelligence)DANIEL VENTURA
El documento presenta las principales etapas para el desarrollo de un proyecto de Business Intelligence (BI). Describe las actividades, productos, herramientas y recursos involucrados en cada una de las etapas de definición, levantamiento de información, diseño, desarrollo, pruebas, puesta en producción, entrenamiento y cierre del proyecto.
Este documento trata sobre minería de datos. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. Utiliza métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. Algunas técnicas comunes de minería de datos son la clasificación, regresión, agrupamiento y reglas de asociación. La minería de datos se aplica en diversos campos como finanzas, mercadeo, salud y educación.
Ventajas y desventajas de los sistemas rolap y molapJuan Anaya
Este documento compara los sistemas ROLAP y MOLAP para inteligencia de negocios. Brevemente describe que ROLAP utiliza una arquitectura de tres niveles que accede a datos almacenados en un datawarehouse usando consultas SQL, mientras que MOLAP almacena datos multidimensionalmente en una base de datos propietaria para ser visualizados y analizados. También discute algunas ventajas y desventajas de ambos enfoques.
El documento presenta una serie de consultas SQL resueltas sobre tablas de una base de datos. Las consultas incluyen seleccionar datos de tablas individuales, filtrar datos con WHERE, unir tablas, usar funciones como COUNT, y más. El resumen es:
1) Se muestran ejemplos de consultas SQL básicas como SELECT y WHERE para recuperar y filtrar datos de una base de datos.
2) También se incluyen ejemplos de consultas más complejas que unen múltiples tablas, usan funciones agregadas, y
Modelado funcional casos de uso, Modelado funcional casos de uso, Modelado funcional casos de uso, Modelado funcional casos de uso,Modelado funcional casos de uso
CouchDB es una base de datos NoSQL de código abierto basada en estándares web como HTTP, JSON y JavaScript. Los datos se almacenan en formato JSON y se organizan en pares clave-valor. CouchDB es flexible y escalable horizontalmente, lo que le permite manejar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. Sin embargo, carece de algunas funciones de fiabilidad propias de bases de datos relacionales y no es compatible con consultas SQL.
Instituto Universitario Politécnico "Santiago Mariño"
Ingeniería de Sistemas
Sede Barcelona
Prof.: Aquiles Torrealba
Alumno: Rafael Brito C.I.: 25.286.285
Este documento presenta un resumen del proyecto de desarrollo de un sistema de información para una panadería. El sistema automatizará los procesos de ventas y delivery de la panadería "El Vencedor" en Huancayo. Se describen los requerimientos funcionales y no funcionales del sistema, así como los involucrados, la metodología de desarrollo y el ciclo de vida del proyecto. El objetivo general es mejorar la gestión del negocio a través de la automatización de procesos clave.
Este documento explica qué es una base de datos, sus características, tipos, ventajas y aplicaciones. Una base de datos es un contenedor que permite almacenar información de forma ordenada con diferentes propósitos. Las bases de datos pueden clasificarse según el contenido o variabilidad de los datos, como bases de datos bibliográficas o estadísticas. Proporcionan ventajas como facilidad de manejo de grandes volúmenes de datos y seguridad de la información.
Este documento presenta un ejercicio para diseñar un modelo entidad-relación para la clínica "SAN PATRÁS" basado en el siguiente supuesto: la clínica desea llevar un control de sus pacientes, médicos e ingresos. Se requiere almacenar información como nombre, dirección y fecha de nacimiento para los pacientes, y nombre, especialidad y teléfono para los médicos. Cada ingreso de un paciente se registrará con un código único, habitación y fecha. Un médico puede atender varios ingresos, mientras que un
Este documento describe el caso de negocio de World Class Movies, una compañía de alquiler y venta de películas en línea. Explica cómo WCM implementó una bodega de datos y OLAP para responder preguntas de negocio clave sobre ventas, costos de distribución, desempeño del servicio al cliente y segmentación de clientes. También incluye detalles sobre el modelado de datos, dimensiones como fecha, cliente y promoción, y la creación de cubos OLAP para análisis.
Un proyecto tiene un inicio y fin, busca un objetivo. Tiene dos fases: formulación y gestión. Se compone de áreas y debe tener un cierre. Todo proyecto se organiza en torno a tres dimensiones: calidad, tiempo y dinero. Los proyectos nacen de necesidades y están compuestos por acciones con ingeniería presente en sus dos fases.
El documento describe la estructura y procesos del Rational Unified Process (RUP) y cómo se aplica en el modelo de análisis de requisitos. Explica las fases, iteraciones e iteraciones preliminares del RUP, y describe los elementos clave del modelo de análisis como casos de uso, clases de análisis, diagramas de secuencia y colaboración, y arquitectura del análisis. También incluye ejemplos detallados de cómo se representan y analizan los requisitos funcionales en el modelo de análisis.
Este documento presenta el patrón de arquitectura de software MVC (Modelo Vista Controlador). MVC separa la aplicación en tres componentes: el modelo, que contiene los datos y la lógica del negocio; la vista, que compone la interfaz de usuario; y el controlador, que actúa como intermediario entre el modelo y la vista. Algunos frameworks populares que usan MVC son Ruby on Rails, Django y AngularJS. El documento explica cada una de las tres partes de MVC y cómo interactúan entre sí.
El documento describe el modelo entidad-relación, el cual consiste en entidades (objetos del mundo real), atributos de las entidades, y relaciones entre las entidades. Existen tres tipos de relaciones: uno a uno, uno a muchos, y muchos a muchos. Las relaciones definen las asociaciones entre las entidades y pueden tener restricciones de llave.
Controla presupuestos compras y ventas de inicio de año con decide y comercialCONTPAQi
Cada inicio de año representa una oportunidad inigualable para analizar el desempeño del pasado y ajustar lo necesario para lograr los resultados esperados por las empresas y sus líderes. Muchos empresarios carecen de los métodos y herramientas que les permitan de manera profesional establecer los objetivos que permitan a la organización avanzar hacia la rentabilidad. En esta sesión revisaremos cómo establecer los primeros pasos para tener una empresa orientada a los resultados en 2021.
Porqué son necesarios los controles en la empresa
Los principales controles para este 2021
Cómo obtener tus indicadores de venta 2020 para tomar como base para tu presupuesto 2021
Cómo dar de alta tus presupuestos 2021 de venta y cómo supervisarlos
Cuáles otros indicadores podría usar para controlar la empresa
Este documento proporciona una guía de 12 pasos para crear un plan de negocios exitoso. Explica que el plan de negocios debe incluir secciones como un resumen ejecutivo, análisis del mercado, demanda, competencia y estrategia, así como consideraciones económicas y financieras. El objetivo es proporcionar una visión general del negocio y su viabilidad para obtener financiamiento.
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Construccion de un_modelo_de negocio_innovadorJavier Gonzalez
El documento describe los componentes clave de un modelo de negocios innovador. Explica que un modelo de negocios describe cómo una organización crea, entrega y captura valor para sus clientes. Luego detalla nueve componentes clave de un modelo de negocios que cubren áreas como clientes, oferta, infraestructura y viabilidad financiera. Finalmente, usa el ejemplo de Apple para ilustrar cómo una compañía puede lograr innovación no solo a través de nuevos productos, sino también mediante un modelo de negocios innovador en áreas como la comercializ
El documento describe métodos para medir y pronosticar la demanda. Explica que medir la demanda es importante para la planeación de la producción, servicios, inventarios y ventas. También es útil para análisis de oportunidades, planeación de mercadeo y control de actividades. Luego detalla métodos como índices de factores de mercado y composición del mercado para estimar la demanda actual y futura en un área, así como series de tiempo, indicadores guía y análisis estadístico para pronosticar ventas de una empresa.
Este documento presenta los 10 pasos para desarrollar un plan de mercadeo efectivo. Estos incluyen 1) analizar el entorno, 2) evaluar la atractividad del proyecto, 3) definir objetivos estratégicos, 4) objetivos financieros, 5) definir la estrategia central, 6) estrategia de producto, 7) estrategia de precio, 8) estrategia de comunicación, 9) estrategia de promoción, y 10) estrategia de distribución. El plan de mercadeo ayuda a las empresas a posicionar
Los presupuestos de venta son la representación cuantitativa de un plan de acción dirigido a cumplir una meta prevista, propuesto por la administración, para un período determinado de tiempo.
Este documento presenta un estudio de mercado realizado por tres estudiantes y su profesor para la Universidad Panamericana del Puerto en Valencia, Venezuela. El documento analiza conceptos clave como el estudio de mercado, la importancia de conocer a los clientes, la clasificación de productos, y factores que afectan la oferta y demanda. El objetivo es comprender el mercado para el posible desarrollo de un nuevo producto o servicio.
Este documento describe un proyecto de base de datos para una empresa de telas llamada MultiTelas. Explica el alcance del proyecto, los problemas que la empresa enfrenta y cómo una base de datos puede resolverlos. Luego describe el desarrollo del modelo entidad-relación, consultas SQL, formularios e informes necesarios. Concluye que el proyecto fue una experiencia enriquecedora pero que algunos miembros del grupo contribuyeron más que otros.
Este documento describe un proyecto de base de datos para una empresa de venta de telas. Explica el alcance del proyecto, los problemas que la empresa enfrenta y cómo una base de datos puede resolverlos. Luego detalla el desarrollo de un modelo entidad-relación y consultas SQL para gestionar información de clientes, productos, proveedores y ventas. Finalmente, propone formularios e informes y concluye que el proyecto fue una experiencia de aprendizaje a pesar de diferencias en la participación de los miembros del grupo.
El documento presenta la visión, misión y objetivos de Samsung. La visión de Samsung es liderar el movimiento de convergencia digital a través de la innovación tecnológica para crear soluciones a los retos del futuro. Su misión es afrontar retos e idear soluciones creativas para desarrollar productos líderes. Sus objetivos incluyen incrementar la rentabilidad, el crecimiento, la competitividad en costes, ofrecer calidad a clientes y retenerlos.
El documento proporciona información sobre los componentes clave de un plan de negocios, incluyendo el análisis de mercado, plan de marketing, análisis financiero, plan de inversión y riesgos. Explica que un plan de negocios debe describir la empresa, objetivos, equipo, producto, investigación de mercado, análisis financiero, inversión inicial requerida, y proyecciones financieras para demostrar la viabilidad del negocio.
Este documento presenta tres objetivos de un estudio de mercado: administrativos, sociales y económicos. Luego enumera cinco pasos para realizar un estudio de mercado que incluyen definir el problema y objetivo, decidir el diseño de investigación, recopilar información, analizar la información y crear un plan de acción. Finalmente, explica brevemente cómo se clasifican los bienes y servicios.
El documento habla sobre herramientas para diseñadores que permitan elaborar documentación para la cadena productiva. Explica conceptos como organización, elementos de una organización, insumos, transformación, producto y herramientas de diseño. También cubre temas como codificación, bocetos, órdenes de diseño, ficha técnica, listado de operaciones y costos.
El documento describe los pasos para realizar un estudio de mercado efectivo. Explica que un estudio de mercado es importante para comprender las necesidades del mercado antes de iniciar un proyecto. Luego detalla las diferentes secciones de un estudio de mercado como identificar el producto, segmentar el mercado, analizar la demanda y la oferta, determinar el precio adecuado y la mejor forma de comercializar el producto o servicio. Finalmente, indica que un estudio de mercado permite analizar el comportamiento pasado y futuro de la demanda.
El documento describe los pasos para realizar un estudio de mercado efectivo. Explica que un estudio de mercado es importante para comprender las necesidades del mercado antes de iniciar un proyecto. Luego detalla las diferentes secciones de un estudio de mercado como identificar el producto, segmentar el mercado, analizar la demanda y la oferta, determinar el precio adecuado y la mejor forma de comercializar el producto o servicio. Finalmente, concluye que un estudio de mercado permite analizar el comportamiento pasado y futuro de la demanda.
El documento describe los diferentes sistemas y herramientas utilizadas en el marketing, incluyendo el sistema de información de marketing, la inteligencia de mercado, la investigación de mercado y el sistema de apoyo a las decisiones de marketing. También describe conceptos como pronósticos de ventas, demanda de mercado, cuotas de ventas y presupuestos de ventas que son importantes para medir el potencial de mercado y tomar decisiones de marketing. Finalmente, menciona algunos programas de software y modelos estadísticos que ayudan en el análisis de
Este documento presenta información sobre pronósticos de ventas. Explica diferentes métodos para realizar pronósticos como datos históricos, tendencias del mercado y técnicas matemáticas. Luego aplica estos métodos para realizar un pronóstico de ventas para una empresa de repuestos automotrices para el año 2022, estimando un incremento del 46.12% sobre las ventas del año anterior. Finalmente, concluye que el 2022 será un año de recuperación moderada para la economía colombiana.
Este documento proporciona una guía detallada para la creación de un plan de negocios efectivo. Explica que un plan de negocios es útil para guiar el negocio a lo largo del tiempo, obtener financiamiento y evaluar oportunidades internacionales. Detalla las siete secciones clave que debe incluir un plan de negocios completo: información organizativa, plan de marketing, documentación financiera, documentación adicional y cómo sacar provecho del plan una vez completado.
Este documento proporciona una guía detallada para la creación de un plan de negocios efectivo. Explica que un plan de negocios es útil para guiar el negocio, obtener financiamiento y evaluar oportunidades internacionales. Detalla las siete secciones clave que debe incluir un plan de negocios completo: información organizativa, plan de marketing, documentación financiera, documentación adicional, objetivos, tabla de contenido y portada.
El documento describe los métodos para prever las ventas de una compañía para el próximo año. Explica que la previsión de ventas es importante para establecer el presupuesto de ingresos y gastos. A continuación, describe varios métodos comunes de previsión de ventas como el método simple, consultar a la red de ventas, extrapolar la tendencia, estimar las necesidades de los clientes, y correlacionar con otros sectores. Finalmente, discute que una buena previsión de ventas debe ser realista, enmarcarse en un contexto de acción con
Estilo Arquitectónico Ecléctico e Histórico, Roberto de la Roche.pdfElisaLen4
Un pequeño resumen de lo que fue el estilo arquitectónico Ecléctico, así como el estilo arquitectónico histórico, sus características, arquitectos reconocidos y edificaciones referenciales de dichas épocas.
1. “AÑO DE LA UNIVERSALIZACIÓN DE LA SALUD”
FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS Y SOFTWARE
TEMA:
Construcción de un DATAMART en la empresa ROSITA S.A.C
CURSO:
INTELIGENICA DE NEGOCIO
INTEGRANTES:
Alumno 1
Alumno 2
Docente
ING. ALLENDE TAUMA, RENZO RODOLFO
Ciclo
VIII
2020
2. ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS [FASE 1 - HEFESTO]
Introducción
HEFESTO es una de las metodologías más reconocida, porque nos brinda una
propuesta basada en una gran investigación. Cabe resaltar que HEFESTO es una
metodología que está en constante evolución, ya que se toman en cuenta todas las
contribuciones que han hecho las personas cuando han utilizado esta metodología.
La primera fase de la metodología HEFESTO es el análisis de requerimientos, esta
etapa sirve para recolectar qué es lo que solicita nuestro cliente. Luego de ello
utilizaremos estos datos para identificar cuáles son nuestros indicadores y
perspectivas que tomaremos en cuenta para la construcción de nuestro Datamart.
Propósito y alcance
Desarrollar un modelo conceptual, que nos permita entender la importancia del
análisis de requerimientos en la construcción de un Datamart en la empresa ROSITA
SAC.
1. Identificación de preguntas
Se realizó la reunión con la gerente de ventas y área de ventas , así como
también con los usuarios que interactúan con la base de datos transaccionales
en la Empresa ROSITA SAC, en la reunión virtual se realizaron preguntas a
través de cuestionarios, la toma de decisiones en la gerencia de ROSITA SAC
abarca los procesos de generación de reportes para la visualización de las
áreas de la organización, planificación de ventas, compras, clientes fidelizados,
para la gerencia de la empresa es de vital importancia para el apoyo de toma
de decisiones, se busca pronosticar de manera anual, mensual o semanal el
número de ventas de sus principales productos de tal manera que se pondrá
determinar las ganancias que se obtendrán para futuras ventas, para Rosita
SAC el pronóstico de ventas les permitirá alcanzar las metas propuestas, a
continuación se describe las preguntas sobre el alcance del negocio y cada
proceso relacionado.
3. Preguntas relacionadas con el negocio realizado al administrador
1. Se quiere determinar qué empleado ha realizado más ventas en un tiempo
determinado.
2. Se quiere determinar qué cliente ha hecho más pedidos en un año determinado
3. Se quiere determinar qué categoría de productos son los más vendidos en un
mes determinado.
4. Se quiere determinar qué mes obtuvo mayores ventas en categoría bebidas.
5. Se quiere determinar qué proveedor abastece la mayor cantidad de productos
en un tiempo determinado.
6. Se quiere determinar el producto con mayor stock.
7. Se quiere determinar a qué país se realizaron más envíos.
8. Se quiere determinar qué compañía de envío realizó más entregas.
9. Se quiere determinar de qué ciudad son la mayor cantidad de clientes.
10.Se quiere determinar qué empleado tiene más clientes.
11.De qué ciudad es el proveedor más grande que tiene la empresa
12.Se quiere determinar la cantidad de productos vendidos por ciudad
13.Se quiere determinar la cantidad de productos vendidos por país
14.Se quiere determinar de qué país son la mayor cantidad de clientes.
15.Se quiere determinar la cantidad de ventas de productos por año.
16.Se quiere determinar la cantidad de ventas de productos por semana.
17.Se quiere determinar qué cargos de nuestros contactos tienen más ventas.
18.Se quiere determinar qué cliente ha hecho más pedidos en un mes.
19.Se quiere determinar qué categoría de productos son los más vendidos en un
año.
2. Indicación de Indicadores y Perspectivas
De las preguntas anteriores, se ha identificado los respectivos indicadores y
perspectivas de análisis.
NÚMERO DE VENTAS por EMPLEADO en un TIEMPO determinado.
NÚMERO DE VENTAS por CLIENTE en un AÑO determinado.
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
4. PRODUCTOS VENDIDOS por CATEGORIA en un MES determinado.
NUMERO DE VENTAS por CATEGORIA por MES determinado.
NUMERO DE PRODUCTOS por PROVEEDOR en un TIEMPO determinado.
NUMERO DE ENVIOS por PAIS en un TIEMPO determinado.
NUMERO DE ENVIOS por COMPAÑÍA en un TIEMPO determinado.
NUMERO DE CLIENTES por CIUDAD en un AÑO determinado.
NUMERO DE CLIENTES por EMPLEADO en un TIEMPO determinado.
NUMERO DE PRODUCTOS por CIUDAD DE PROVEEDOR en un AÑO determinado.
PRODUCTOS VENDIDOS por CIUDAD en un TIEMPO determinado.
PRODUCTOS VENDIDOS por PAIS en un TIEMPO determinado.
NUMERO DE CLIENTES por PAIS en un TIEMPO determinado.
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
5. NUMERO DE VENTAS por PRODUCTOS por AÑO determinado.
NUMERO DE VENTAS por PRODUCTOS por SEMANAS determinadas.
NUMERO DE VENTAS por CARGO DE CONTACTO por un TIEMPO determinado.
NÚMERO DE VENTAS por CLIENTE en un MES determinado.
PRODUCTOS VENDIDOS por CATEGORIA en un AÑO determinado.
PROCESO DE PROYECCÍON DE VENTAS
INDICADOR PERSPECTIVA
Número de ventas
Empleado
Cargo de contacto
Productos
Categoría
Cliente
Número de Envíos
País del cliente
Compañía
Productos vendidos
Categoría
Ciudad del cliente
País del cliente
Número de productos
Proveedor
Ciudad de proveedor
Número de clientes
Ciudad del cliente
País del cliente
Empleado
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Indicador Perspectiva
Fuente: Elaboración propia
6. 1. Modelo Conceptual
A partir de los indicadores y perspectivas que analizamos y encontramos de
las tablas anteriores, se construyó los modelos conceptuales, cada modelo lo
presentaremos a continuación, se encuentran hechas por las perspectivas de
análisis, hecho y respectivos indicadores.
En la siguiente figura se muestra el modelo conceptual para el hecho VENTAS,
que se encuentra compuesta por los respectivos: Clientes, pedidos, productos,
empleados, detalles de pedidos, categorías, compañías de envíos.
Número de ventas
Se obtiene calculando el total de ventas que realiza la tienda en un tiempo
determinado.
Número de envíos
Se calcula mediante el número de envíos que hacen las compañías que
contrata la empresa para llevar los pedidos.
Productos vendidos
Es la cantidad de productos que se registran en los pedidos que realiza la
tienda.
Número de productos
Se calcula mediante el número de productos que los proveedores envían para
abastecer la tienda.
Número de clientes
Se determina mediante el número de empresas que hacen pedidos a la tienda.
Fuente: Elaboración propia
7. ANÁLISIS DE DATA SOURCES [FASE 2 - HEFESTO]
Introducción: El análisis de data sources de la metodología HEFESTO nos permite
establecer como serán calculados los indicadores, con el fin de crear nuestras relaciones
correspondientes. Luego, desarrollaremos el modelo conceptual mas ampliado.
Propósito: Es la realización de un modelo conceptual ampliado, donde se muestra el
resultado de nuestro análisis de los OLTP, para la posterior construcción de la DATA.
I. Hechos e Indicadores
a. Total Número de Ventas
i. HECHOS: Número de Ventas
ii. Función de Sumarización: SUM
b. Total Número de Envíos
i. HECHOS: Número de Envíos
ii. Función de Sumarización: COUNT
c. Total Número de Productos
i. HECHOS: Número de Productos
ii. Función de Sumarización: SUM
d. Total Número de Clientes
i. HECHOS: Número de Clientes
ii. Función de Sumarización: SUM
e. Total Productos Vendidos
i. HECHOS: Productos Vendidos
ii. Función de Sumarización: SUM
II. Establecer correspondencias / Mapeo
En el Data Source de la empresa Rosita SAC el proceso de las ventas están hechas
por el siguiente Diagrama de Entidad Relación. Este diagrama, representa la
información a través de Entidades, Relaciones, Claves, Jerarquías y Atributos.
Fuente: Elaboración propia
8. La perspectiva Empleados se relaciona con la Tabla Empleado.
La perspectiva Cargo Contacto se relaciona con la Tabla Clientes.
La perspectiva Productos se relaciona con la Tabla Productos.
La perspectiva Categoría se relaciona con la Tabla Categorías.
La perspectiva Cliente se relaciona con la Tabla Clientes.
La perspectiva País del Cliente se relaciona con la Tabla Clientes.
La perspectiva Compañía se relaciona con la Tabla CompañiasDeEnvios.
La perspectiva Ciudad del Cliente se relaciona con la Tabla Clientes.
La perspectiva Proveedor se relaciona con la Tabla Proveedores.
La perspectiva Ciudad del Proveedor se relaciona con la Tabla Proveedores.
La perspectiva Tiempo se relaciona con el campo fechapedido de la Tabla Pedidos,
porque es la fecha principal en el proceso de ventas
El indicador Número de ventas se relaciona con el campo Idpedido de la Tabla
Pedidos, y su fórmula de cálculo es: SUM (IdPedidos)
El indicador Número de envíos se relaciona con el campo Idpedido de la Tabla
Pedidos, y su fórmula de cálculo es: COUNT (IdPedidos)
El indicador Número de productos se relaciona con el campo Idproducto de la Tabla
Productos, y su fórmula de cálculo es: SUM (Idproducto)
El indicador Número de clientes se relaciona con el campo Idcliente de la Tabla
Pedidos, y su fórmula de cálculo es: SUM (Idcliente)
El indicador Productos Vendidos se relaciona con el campo cantidad de la
detallespedidos, y su fórmula de cálculo es: SUM (Cantidad)
Fuente: Elaboración Propia
9. III. Nivel de Granularidad
Perspectiva Clientes – Perspectiva País del cliente- Perspectiva Cargo Contacto- Perspectiva Ciudad Cliente
Nombre de
columna
Significado de columna
idCliente Es la clave primaria de la tabla Clientes, y representa unívocamente a un cliente en particular
NombreCompañia Nombre de la compañía en la que trabaja el cliente
NombreContacto Nombre del contacto de la compañía
CargoContacto Cargo que tiene el contacto en la compañía
Dirección Es la dirección de nuestro cliente
Ciudad Es la ciudad de nuestro cliente
Región Es la región de nuestro cliente
CodPostal Es el código postal del país para llamar al cliente
País Es el país de nuestro cliente
Teléfono Es el teléfono del cliente para poder comunicarnos
Fax Es el número del fax de nuestro cliente para poder enviar archivos
Perspectiva empleados
Nombre de
columna
Significado de columna
IdEmpleado
Es la clave primaria de la tabla Empleados y representa unívocamente a un cliente en
particular
Apellidos Es el apellido del empelado de la empresa
Nombre Es el nombre del empleado de la empresa
Cargo Cargo que tiene el empelado en la empresa
Tratamiento Como se tratará al empelado (señor, señorita, etc.)
FechaNacimiento Fecha en que nació el empleado
FechaContratacion Fecha en la que se contrata al empleado
Direccion Direccion en la que reside el empleado
Ciudad Ciudad en la cual vive el empleado
País País en el cual vive el empleado
TelDomicilio Teléfono personal del empleado
Extensión La extensión del empleado para poder comunicarnos
Notas Escrituras adicionales para un empelado
Jefe Jefe de área o departamento que dirige al empleado
SueldoBasico Sueldo básico de un empleado
Perspectiva categoría
Nombre de
columna
Significado de columna
IdCategoria
Es la clave primaria de la tabla Empleados y representa unívocamente a una categoría en
particular
nombrecategoria Es el nombre de la categoría del producto
descripción Es una descripción detallada del producto
10. Perspectiva Producto
Nombre de columna Significado de columna
Idproducto
Es la clave primaria de la tabla Productos, y representa unívocamente a un cliente en
particular
nombreProducto Nombre del producto que se vende
IdProveedor Es la clave foránea de la tabla Productos
IdCategoria Es la clave foránea de la tabla Productos
cantidadPorUnidad Cantidad por unidad de producto
precioUnidad Precio unitario del producto
unidadesEnExistencia Son las unidades existentes en el stock productos
UnidadesEnPedido Son las unidades existentes en el inventario pedidos
nivelNuevoPedido Es el nivel de nuevo pedido
suspendido Es el producto descontinuado
categoriaProducto Es el nombre de la categoría del producto
Perspectiva Compañía
Nombre de columna Significado de columna
idCompañiaEnvios
Es la clave primaria de la tabla CompañiaEnvios, y representa unívocamente a un compañía
en particular.
nombreCompañia Nombre de la compañía que nos provee los productos.
teléfono Es el teléfono que tiene cada compañía para su contacto con la empresa.
Perspectiva proveedores
Nombre de
columna
Significado de columna
IdProveedor
Es la clave primaria de la tabla Proveedor y representa unívocamente a un Proveedor en
particular
NombreCompañía Es el nombre de la compañía de los proveedores
NombreContacto Es el nombre del contacto de los proveedores
Cargo contrato Cargo que tiene el empelado de los proveedores
Dirección Dirección en la que reside los proveedores
Ciudad Ciudad en la cual reside los proveedores
Región Región en la cual residen los Proveedores
CodPostal CodPostal de la compañía de los Proveedores
País País en el cual reside los proveedores
Teléfono Teléfono de la compañía de los proveedores
Fax Fax de la compañía de los proveedores
PaginaPrincipal Página principal de la compañía
Perspectiva Tiempo
Nombre
Año Semana
Semestre Numero de Día
Cuatrimestre Nombre del Día
Trimestre Quincena
Mes Numero de mes
Semana Numero de semana
11. Perspectiva Clientes
NombreCompañia de la tabla Clientes. Este campo hace referencia el nombre de los
clientes
País de la tabla Clientes. Este campo hace referencia al país de los clientes
Ciudad de la tabla Clientes. Este campo hace referencia a la ciudad de los clientes
CargoContacto de la tabla Clientes. Este campo hace referencia al cargo de los
clientes
Perspectiva Empelados
Nombre de la tabla Empleados. Este campo hace referencia al nombre de los
empleados
Apellidos de la tabla Empleados. Este campo hace referencia al apellido de los
empleados
Perspectiva Compañía
NombreCompañia de la tabla Compañía. Este campo hace referencia al nombre de la
compañía de envíos.
Perspectiva Producto
NombreProducto de la tabla Productos. Este campo hace referencia al nombre de los
productos.
CantidadPorUnidad de la tabla Productos. Este campo hace referencia a la cantidad
de productos.
NombreCategoria de la tabla Categoría. Este campo hace referencia al nombre de las
categorías.
Descripción de la tabla Categoría. Este campo hace referencia a la descripción de las
categorías.
Perspectiva Proveedor
NombreCompañia de la tabla Proveedores. Este campo hace referencia el nombre de
los proveedores.
País de la tabla Proveedores. Este campo hace referencia al país de los proveedores.
Ciudad de la tabla Proveedores. Este campo hace referencia a la ciudad de los
proveedores.
Perspectiva Tiempo
Año
Semestre
Cuatrimestre
Mes
Semana
12. 4. Modelo conceptual ampliado
En este paso, se busca graficar los resultados obtenidos anteriormente, se amplía el modelo
conceptual, colocando debajo de cada perspectiva los campos seleccionados y debajo de
cada indicador su respectiva fórmula de cálculo.
MODELO LOGICO DE DM [FASE 3 - HEFESTO]
Introducción: Se realizará el modelo lógico de la estructura del DATAMART de la
metodología HEFESTO, teniendo como base el modelo conceptual que fue creado.
1. Tipo del modelo lógico del DM
Escogemos la tipología estrella porque es más adecuada para la extracción de datos.
2. Tablas de Dimensiones
Perspectiva Clientes
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimClientes.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idCliente.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
Fuente: Elaboración Propia
13. Perspectiva Empleados
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimEmpleados.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idEmpleados.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
Perspectiva Compañía
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimCompañía.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idCompañia.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
Perspectiva Producto
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimProducto.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idProducto.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
14. Perspectiva Proveedor
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimProveedor.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idProveedor.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
Perspectiva Tiempo
o La nueva tabla dimensión tendrá el nombre dimTiempo.
o Se le agregara una clave principal con el nombre idTiempo.
o Los nombres de los campos se mantendrán iguales.
3. Tabla Hechos
A continuación, se confeccionará la tabla Hechos:
La tabla Hechos tendrá el nombre factPedidos.
Su clave principal será la combinación de las claves principales de las tablas
de Dimensiones antes definidas: idClientes, idEmpleados, idCompañia,
idProducto, idProveedor e idTiempo.
Se crearán 5 Hechos que corresponden con los 5 indicadores.
o Número de Ventas será renombrado ventas.
o Número de Envíos será renombrado envios.
o Número de Productos será renombrado productos.
o Número de Clientes será renombrado clientes.
o Productos vendidos será renombrado pvendidos.
15. 4. Uniones
INTEGRACION DE DATOS [FASE 4 - HEFESTO]
1. Carga Inicial – Proceso ETL Principal
Establecer variables De Fecha_Desde y Fecha_Hasta: Establece dos variables
globales que serán utilizadas posteriormente por algunos Pasos.
o Para la variable Fecha_Desde se obtiene el valor de la fecha en que se
realizó el primer pedido.
o Para la variable Fecha_Hasta se obtiene el valor de la fecha actual.
Carga de Dimensión dimClientes: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimClientes.
Carga de Dimensión dimEmpleado: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimEmpleado.
Carga de Dimensión dimCompañia: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimCompañia.
Carga de Dimensión dimProducto: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimProducto.
Carga de Dimensión dimProveedor: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimProveedor.
Carga de Dimensión dimTiempo: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimTiempo.
17. Carga de Dimensión dimClientes
Carga de Dimensión dimEmpleado
Carga de Dimensión dimCompañia
SELECT NombreCompañia, Pais, Ciudad, CargoContacto
FROM clientes
SELECT nombre, apellidos FROM Empleados
SELECT nombrecompañia FROM compañiasdeenvios
18. Carga de Dimensión dimProducto
Carga de Dimensión dimProveedor
SELECT pro.nombreproducto as Producto,pro.cantidadporunidad as
Cantidad,cat.nombrecategoria as Categoria, cat.descripcion as
Descripcion
FROM productos pro
INNER JOIN categorias cat ON (pro.idCategoria=cat.idcategoria)
SELECT nombreCompañia, pais, ciudad FROM proveedores
19. Carga de Dimensión dimTiempo
Carga de tabla Hechos factPedidos
idFecha = AUTO_INCREMENT
anio = YEAR(fecha)
trimestre = CASE WHEN QUARTER(fecha) = 1 then '1er Tri' ... END
mes = CASE WHEN MONTH(fecha) = 1 then 'Enero' ... END
SELECT DISTINCT CONVERT (DATE,FechaPedido) AS Fecha,
CONVERT(INT, DATEPART(YEAR, FechaPedido)) AS Anio,
CONVERT(INT, DATEPART(QUARTER,FechaPedido )) AS Trimestre,
CONVERT(VARCHAR,DATEPART(MONTH, FechaPedido)) AS Mes,
CONVERT(INT, DATEPART(DAY, FechaPedido)) AS Dia
FROM Pedidos
20. 2. Actualización
Las políticas de Actualización que se ha acordado con los usuarios son las siguientes:
La información se actualizará: todos los días a las 00:00hs.
Los datos de las tablas de Dimensiones dimProductos y dimClientes serán subidos
siempre en su totalidad.
Los datos de la tabla de Dimensión dimTiempo se subirán de manera incremental
siempre en su totalidad.
Los datos de la tabla de Hechos Pedidos que pertenecen al último mes (30 días) a
partir de la fecha actual, serán reemplazados periódicamente.
3. Actualización Proceso ETL Principal
Inicio: empezara la realización de los pasos todos los días a las 12 de la noche.
Establecer variables Fecha_Desde y Fecha_Hasta:
o La variable Fecha_Desde extraerá el valor resultate de restarle a la fecha
actual treinta días.
o La variable Fecha_Hasta extraerá el valor de la fecha actual.
Carga de Dimensión dimClientes: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimClientes.
Carga de Dimensión dimEmpleado: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimEmpleado.
Carga de Dimensión dimCompañia: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimCompañia.
Carga de Dimensión dimProducto: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimProducto.
Carga de Dimensión dimProveedor: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara
la tabla dimensión dimProveedor.
Carga de Dimensión dimTiempo: Ejecuta el contenedor de Pasos que cargara la
tabla dimensión dimTiempo.
Carga de Tabla de Hechos Pedidos:
o A los siguientes pasos que realiza esta tarea, se le antepondrá un nuevo
paso que limpiará los datos que contengan la tabla de Hechos Pedidos en
el intervalo entre Fecha_Desde y Fecha_Hasta.
o En el paso Obtener datos de Datasource se modificará la sentencia AQL
agregando la siguiente condición:
4. Conclusiones
Con el uso de la metodología Hefesto se puede tener más claro y comprensible la
construcción de un Data Warehouse o DataMart independientes de la herramienta
que se para poder lograr de manera sencilla, ordenada con el fin de tomar mejores
decisiones
[Preguntas Contestas en el POWER BI]