Inteligencia de Negocios

1. 17/09/2023

2. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque de Inmon.
➢ Enfoque de Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

3. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

4. Metodologías OLAP / OLTP
Sistemas de Información Data Warehouse
• Los procesos a automatizar son
repetibles y previsibles.
• Modelado Entidad Relación.
• Atención en una rápida modificación en
línea de los datos.
• El uso de los datos es exploratorio y
menos predictible.
• Modelado multidimensional.
• Enfocado en la carga y la presentación
de los datos
DWH no es solamente crear un conjunto de reportes que corren periódicamente.
Se trata de preguntas que hay que alcanzar y que puede llevar a lugares imprevistos.

5. Conceptos Clave
• Datamart. Repositorio de datos especifico.
– Diseñado para responder las preguntas específicas.
– Diseñado para servir las necesidades de unidades de negocio (ventas,
comercialización, operaciones, contabilidad, etc.)
– Es construido usando modelado dimensional
• Data warehouse. Repositorio de datos organizacional
– Almacena datos de toda la empresa y de todas las áreas.
– Es una colección empresarial de datamarts.
– Contiene data masiva e integrada
• Inteligencia de Negocios.
– Reportes y análisis de datos almacenadas en el DWH
– Data warehouse/business intelligence (DW/BI) se refiere al sistema completo de
extremo a extremo.

6. Metodologías para el DWH
Top-Down Bottom-Up Hybrid Federated
Profesional Bill Inmon Rodolfo Kimball Muchos profesionales Doug Hackney
Énfasis DWH DataMarts DWH y DataMarts
Integrado a entornos BI
heterogéneos
Diseño
Modelo normalizado basado
en la empresa
El modelo dimensional de
datamarts, usa esquema de
estrella
Modelos locales y uno o más
esquemas de estrella
Una arquitectura de
arquitecturas; comparte
dimensiones, hechos, reglas,
definiciones a través de la
organización
Arquitectura
Compuesto de varios niveles
de áreas de interés y
datamarts dependientes
Área de interés y datamarts
Modelo empresarial
normalizado de alto nivel;
datamarts iníciales.
Realidad del cambio en
organizaciones y sistemas
Data set
DWH datos a nivel atómico;
datamarts datos
sumarizados
Contiene datos atómicos y
sumarizados
Carga datamarts con datos
atómicos y sumarizados vía
un área de interés no
persistente
Uso de cualquiera significado
posible para integrar las
necesidades de negocio

7. Historia de DWH
Inmon.
1990 Publica Building the Data Warehouse
2002 Mejora su libro y define una arquitectura como una colección
de fuentes dispares en almacenes de datos detalles y
variantes en el tiempo.
Kimball
1996 Publica The Data Warehouse Toolkit
2002 Mejora su libro y define multiples bases de datos llamados
datamarts que son organizados por procesos de negocio,
pero usan medios de datos estandarizados para la empresa.
Top-Down
Botton-Up

8. Enfoques acerca del DWH
• Bill Inmon → Normalizado.
– Building the Data Warehouse
– Corporate Information Factory
• Ralph Kimball -> Dimensional.
– The Data Warehouse Lifecycle Toolkit
– The Data Warehouse Toolkit

9. Enfoques acerca del DWH
• Bill Inmon → Top-Down
– El DWH usa modelo de datos de toda la empresa
– El DWH es un depósito de datamarts
– Más tiempo para implementar.
– Fracasos por falta de paciencia y de compromiso
• Ralph Kimball -> Bottom-Up
– Inicia con un datamart, luego otros datamarts.
– El flujo de datos: fuente → datamart
datamart → DWH
– Rápido de implementar, por etapas
– Necesita asegurar:
• La consistencia de la metadata.
• Estar seguro que cada cosa es llamado por su nombre.

10. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

11. El modelo Inmon
• Consiste de todas las bases y sistemas de información de una
organización
– Modelo CIF (Corporate Information Factory)
– Fabrica de Información corporativa.
• Define el medio ambiente de las bases de datos como:
– Operacional
– DWH atómico
– Departamental
– Individual
• El DWH es parte de un todo más grande (CIF)

12. Modelado Inmon
• Con la normalización beneficios:
– Evita la redundancia de los datos,
– Integridad referencial,
– Facilitar el mantenimiento de las tablas y
– Disminuir el tamaño de la base de datos.
• Las consultas DWH exigen el empleo de “querys” complejos para análisis y uso
de las herramientas de reporting. Necesidad de construir los DataMarts.

13. Modelado Inmon
Tres niveles en el modelado de los datos
• Entidad Relación
– Relaciones entre entidades, atributos y relaciones
• Modelo MID-Level (MID-Level Model o *DIS*)
– Conjunto de items de datos
– Conjunto de datos por departamento
– Cuatro construcciones:
1. Agrupamiento de datos primarios
2. Agrupamiento de datos secundarios
3. Conectores
4. Datos de “Tipo de”
• Modelo de datos físico
– Optimizado para mejor rendimiento (de-normalizado

14. Modelado Inmon
• Relación entre los niveles Uno y Dos del modelo de datos
de Inmon

15. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

16. Enfoque Kimball
• El modelo dimensional se inicia con tablas:
– De hechos
– De dimensiones
• Los hechos contienen métricas
• Las dimensiones contienen atributos
– Puede contener grupos de datos repetidos
• Los datos no están normalizados
• Accesible al usuario final

17. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

18. El Ciclo de Vida Kimball
• Ilustra el flujo general de implementación de un DWH.
• Identifica secuencia de tareas ordenadas y actividades principales que
debe suceder concurrentemente.
• Muchas necesidades deben ser acomodadas para lograr única
necesidad de la organización.
• No todos los detalles de las tareas del ciclo de vida deben ser
ejecutados en todos los proyectos.

19. Kimball LifeCycle
El Ciclo de Vida Kimball

20. Ciclos de vida SDLC, y DBLC
DB Initial Study
Ejecución
Operación
Mantenimiento
DB Design
Comprobación
Planificación
Análisis
Diseño del
Sistema detallado
Ejecución
Mantenimiento
System Development Life Cycle Data Base Life Cycle

21. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball.
➢Planificación del proyecto.
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

22. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

23. Planificación del programa/proyecto
• Visión de programas y proyectos de Kimball
– Proyecto, se refiere a una iteración simple del KLC
Desde el lanzamiento hasta el despliegue.
– Programa, se refiere a la amplia coordinación progresiva de recursos,
infraestructura, tiempos y comunicación a través de múltiples proyectos
Un programa contiene proyectos múltiples
• En la realidad los programas no necesariamente inician antes del
proyecto, aunque debería ser así.

24. Planificación del programa/proyecto
• Planificación de proyecto.
– Definir el alcance ↔ Entender los requerimientos
del negocio.
– Identificar tareas
– Programación de tareas
– Planificar el uso de los recursos.
– Asignar la carga de trabajo a los recursos
– El documento final representa un plan del proyecto.

25. Administración del programa/proyecto
• Refuerza el plan del proyecto.
• Actividades:
– Monitoreo del estado de los procesos y actividades.
– Rastreo de problemas
– Desarrollo de un plan de comunicación comprensiva que
direccione la empresa y las áreas de TI

26. Línea de desarrollo
• Luego de definir los requerimientos del negocio, enfocar el proyecto a tres
líneas (tracks) concurrentes:
– Tecnología
– Datos
– Aplicaciones de BI
• El flujo de actividad de las líneas, se indican por las flechas
• La dependencia entre tareas se indican por el alineamiento vertical de las
tareas

27. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio.
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

28. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

29. Definición de requerimientos del negocio
• El éxito del proyecto depende de una comprensión sólida de las
necesidades de negocio.
• Comprender los factores claves que dirigen el negocio es crucial para
traducir exitosamente las necesidades de negocio en las
consideraciones de diseño

30. Requerimientos del Negocio
• Requerimientos de uso de información
– Tipo de información que las personas necesitan.
– Tipo de análisis.
• Requerimiento de datos
– Fuente de datos
– Calidad de datos y limpieza de datos
– Almacenamiento de datos
– Carga de datos

31. Proceso de definición de requerimientos
Preparación
Realizar entrevistas de negocios y de TI.
Escribir resúmenes de las entrevistas con
los temas analíticos.
Identificar los procesos de negocios de
los temas analíticos.
Construir la matriz inicial del bus.
Realizar la sesión de priorización de la
dirección superior.
Utilice el perfil de datos para
investigar las fuentes de datos
según sea necesario.
Escribir el documento de definiciones de
requisitos.

32. Bus Matriz
• Relaciona los procesos organizacionales a las entidades u objetos que
participan en el proceso.
• Cada fila es un proceso y cada columna una dimensión

33. Priorización de Procesos

34. Recolección de Requerimientos
• Quién va ha ir a recoger los requerimientos?.
• Los usuarios pueden ser clasificados como:
– Ejecutivos Senior
– Administradores de departamentos clave
– Analistas de negocio
– DBA de sistemas operacionales
– Personal de TI
• Los ejecutivos senior le darán un sentido de dirección y alcance para su
almacén de los datos.

35. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica.
➢Línea de datos
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

36. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

37. Diseño de la arquitectura tecnológica
• Marco arquitectural completo del proyecto
• Consideraciones a tomarse en cuenta:
– Las necesidades de negocio
– Medio ambiente tecnológico actual
– Dirección técnica estratégica planeada.

38. Selección de producto e instalación
• Basado en la arquitectura técnica diseñada.
• Evaluación y selección de
– Plataforma de hardware
– DBMS (base de datos)
– Herramienta ETL
– Herramientas de consultas (query tools)
– Herramienta de reportes.
• Instalación de productos/componentes/herramientas.
• Prueba de productos instalados para garantizar la integración de
extremo a extremo con el entorno del DWH.

39. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos.
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

40. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

41. Línea de datos
Diseño del modelo dimensional Diseño del modelo físico
ETL

42. Modelado dimensional
• Análisis de los datos de un proceso de negocio
para:
– identificar la granularidad de las tablas de
hechos
– dimensiones y atributos asociados
– hechos numéricos.
• Contiene los mismos datos y relaciones que un
modelo normalizado en la 3FN, pero estructurado
de manera diferente.
• Mejora el entendimiento y desempeño de
consultas al DW
• Las construcciones primarias son:
– Tablas de hechos
– Tablas de dimensiones

43. Modelado dimensional – tabla de hechos
• Contiene métricas derivadas de un proceso
de negocio o un evento.
– Ventas, contabilidad, logística, etc.
• El MD debe ser estructurado alrededor de un
proceso del negocio
• Se diseña vistas similares y consistentes de
los datos para toda la organización.
• La granularidad de la tabla de hechos, debe
ser el más atómico posible
• Esto permite mayor flexibilidad y
extensibilidad.

44. Modelado dimensional – tabla de dimensiones
• Contiene la descripción de atributos y características
asociadas con medidas de eventos tangibles y específicos,
tales como clientes, productos, representantes de ventas.
• Los atributos de dimensión son usados por limitar, agrupar, o
rotular una pregunta.
• Las relaciones jerárquicas N:1 son desnormalizadas en
tablas de dimensión simples.

45. Esquema de estrella
• Una tabla de hechos
• Varias tablas de dimensiones.
• Ejemplo:
– Asuma este esquema para una cadena de venta al por menor.
– El hecho puede ser el ingreso de dinero.
Ventas
Montos-Cantidad
Productos Tiempo
Clientes Canales
Tabla de Dimensiones
Tabla de Dimensiones
Tabla de Hechos

46. Esquema de copo de nieve
• Es una variación del esquema de estrella.
• Es un esquema más complejo que el esquema de estrella
porque las tablas que describen las dimensiones están
normalizadas.
Ventas
Montos-Cantidad
Productos Tiempo
Clientes Canales
Tabla de Dimensiones
Tabla de Dimensiones
Tabla de Hechos
Proveedores
País

47. Esquema de copo de nieve
• Desventajas:
– Las tablas de hecho ocupan +90% del
almacenamiento, (el beneficio es poco).
– Normalizar las tablas de dimensión pueda
deteriorar la ejecución de un DWH.
• Ventajas:
– Es apropiado si se presenta alguna de las
siguientes condiciones:
• Una dimensión es esparcida
• Una dimensión tiene una lista muy larga de
atributos
• En la práctica, muchos DWH normalizarán
algunas dimensiones y otros no (usan una
combinación de copo de nieve y de estrella)

48. Diseño físico
• Preparando el entorno de base de datos.
• Preparando la seguridad apropiada.
• Estrategia preliminar de afinamiento (tuning) de indexación y
agregación.
• Si son apropiadas las bases de datos OLAP que se diseñan durante
este proceso.

49. ETL Diseño y desarrollo
• Es la fase más importante.
– Corresponde al 70% del riesgo y esfuerzo de un proyecto de DWH.
– Capacidades de sistema ETL:
• Extracción
• Limpieza y conformidad
• Entrega y administración

50. ETL
• Los datos en bruto son extraídos de los sistemas operacionales y
transformados en información significativa para el negocio
• Los procesos ETL deben diseñados mucho antes que cualquier
datos sea extraída de la fuente
• Se verifica la calidad de los datos de entrada.
• Las condiciones de calidad de datos se controlan continuamente

51. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos.
➢Línea de aplicación del BI.
➢Despliegue
Agenda

52. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

53. Aplicación del BI
• Aplicaciones que consultan, analizan y
presentan información desde el modelo
dimensional.
• Las aplicaciones BI entregan valor al
negocio desde la solución DW/BI.
• La meta es entregar capacidades al
negocio para soportar y mejorar la toma
de decisiones.
1. Diseño de Aplicaciones BI.
2. Desarrollo de aplicaciones BI.

54. Aplicación del BI
• Diseño de Aplicaciones BI.
– Identifica las aplicaciones de BI candidatas y
interfaces de navegación apropiadas
– Orienta las necesidades de los usuarios.
– Produce la especificación de las aplicaciones BI
• Desarrollo de aplicaciones BI.
– Configuración de la metadata del negocio y de la
infraestructura de herramientas.
– Construcción y validación de aplicaciones BI
analíticas y operacionales y un portal de
navegación.

55. ➢ Antecedentes.
➢ Enfoque Inmon.
➢ Enfoque Kimball.
➢ Metodología de Kimball
➢Planificación del proyecto
➢Requerimientos del Negocio
➢Línea tecnológica
➢Línea de datos.
➢Línea de aplicación del BI
➢Despliegue
Agenda

56. Ciclo de Vida
• Planificación del proyecto
• Requerimientos del Negocio
• Línea tecnológica
– Arquitectura tecnológica
– Selección e instalación de productos
• Línea de datos
– Modelo dimensional
– Modelo físico
– ETL
• Línea de aplicación del BI
– Diseño del BI
– Desarrollo del BI
• Despliegue
– Despliegue
– Crecimiento
– Mantenimiento

57. Despliegue
• Si la planificación se ha ejecutado se puede asegurar:
– Los resultados de las líneas de tecnología, datos y aplicación del BI.
– Disponibilidad de la infraestructura de capacitación y apoyo.
• El despliegue debe ser bien sincronizado.
• El despliegue debe ser aplazado si todas las piezas, tales como
entrenamiento, documentación, y validación de datos, no están listos para
la liberación de producción.

58. Mantenimiento
• Cuando el sistema esta en producción
• Incluye:
– Tareas técnico operacionales que son
necesarias para mantener el sistema operando
óptimamente.
• Monitorio del uso.
• Tuning del desempeño.
• Mantenimiento de la tabla de índices.
• Backup del sistema.
• Apoyo permanente, capacitación y comunicación
con los usuarios finales

59. Crecimiento
• Los DWH tienden a expandirse
(si son exitosos)
• Es considerado como un signo
de éxito.
• Nuevos requerimientos deben
ser priorizados.
• Empezar el ciclo de nuevo
– Construir sobre las bases ya establecidas.
– Enfoque en los nuevos requerimientos

60. PREGUNTAS