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Fundamentos de Desarrollo de Proyectos de Inteligencia de Negocios
( Decision Support Systems & Data Warehousing )
Ing. Ernesto Sierraalta
www.bintel.com.ve
Inteligencia de Negocios
Ciclo de Vida de un Proyecto de Inteligencia de Negocios
Definir Conceptos y
Terminología
Planear una Solución
Exitosa y
SOPORTAR
LA JUSTIFICACION
Conocer las
NECESIDADES
DEL NEGOCIO
Escoger una
Arquitectura
Tecnológica
Planear el
Almacenamiento
De la Solución
Modelar la
Solución
ETT
( Construcción de
La Solución )
Analizar las
Necesidades de
Búsqueda de
Información
Soporte al acceso
De usuarios
Finales
Mantenimiento de
La Solución
Administración del Proyecto (Metodología, Mantenimiento de la METADATA)
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Inteligencia de Negocios
Características de Sistemas OLTP
Característica
OLTP
Operaciones Típicas
Actualización
Nivel de Análisis para Requerimientos
Bajo
Formularios y Reportes
Sin cambios
Cantidad de Datos por Transacción
Pequeña
Nivel de Datos
Detallado
Edad de los Datos
Actual
Orientación
Registros
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Inteligencia de Negocios
Por que los Sistemas OLTP no cubren Análisis Complejos
OLTP
Análisis Complejos
Información para el Soporte de
Servicios del día a día
Análisis de Información Histórica
Datos Almacenados a nivel de
Registros
Necesidades de Información
Integradas
Diseño de la Base de Datos:
Normalizado
Diseño de la Base de Datos:
Desnormalizada, esquema estrella
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Inteligencia de Negocios
Ciclo de Vida de un Proyecto de Inteligencia de Negocios
Definir Conceptos y
Terminología
Planear una Solución
Exitosa y
SOPORTAR
LA JUSTIFICACION
Conocer las
NECESIDADES
DEL NEGOCIO
Escoger una
Arquitectura
Tecnológica
Planear el
Almacenamiento
De la Solución
Modelar la
Solución
ETT
( Construcción de
La Solución )
Analizar las
Necesidades de
Búsqueda de
Información
Soporte al acceso
De usuarios
Finales
Mantenimiento de
La Solución
Administración del Proyecto (Metodología, Mantenimiento de la METADATA)
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Definición de Datawarehouse
“ Repositorio Integrado y Orientado a funciones de
negocios, variante en el tiempo que usa información
historica para el soporte en la toma de desiciones. Un
Datawarehouse almacena informacion atomica o
sumarizada “
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Definición de Datawarehouse
Propiedades de un Datawarehouse
Orientado a
Temas
Integrado
D.W
Variable en
El Tiempo
No Volatil
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Definición de Datawarehouse
Orientado a Temas de Negocios
La información es clasificada y almacenada por temas de negocio en vez
De ser agripada por aplicaciones
Aplicaciones OLTP
Datawarehouse
• Ahorros
• Prestamos
• Seguros
• Clasificacion de Riesgos
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Informacion
Financiera
De Clientes
Definición de Datawarehouse
Integrado
Ahorros
Prestamos
INFORMACION
FINANCIERA
DEL CLIENTE
Seguros
Riesgo
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Definición de Datawarehouse
Variable en el Tiempo
La información es almacenada en “fotografías” en series, cada una
representando un periodo de tiempo
2006
Enero
Febrero
Marzo
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Abril
Definición de Datawarehouse
No Volatil
Tipicamente un Datawarehouse no es actualizado ni eliminado
Warehouse
OLTP
ETL
DML
( Data Manipulation Language )
Lectura
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Definición de Datawarehouse
Actualización de Datos
Primera Carga
Warehouse
Actualización
Actualización
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Archivado
Datawarehouse contra Data Marts
Data Mart
Datawarehouse
Propiedad
Datawarehouse
Data Mart
Alcance
Toda la Organización
Departamentos
Temas
Multiples
Unicos
Origen de Datos
Muchos
Pocos
Tamaño (Tipicos)
100 GB to > 1 TB
< 100 GB
Tiempo Implementación
Meses a Años
Meses
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Inteligencia de Negocios
Ciclo de Vida de un Proyecto de Inteligencia de Negocios
Definir Conceptos y
Terminología
Planear una Solución
Exitosa y
SOPORTAR
LA JUSTIFICACION
Conocer las
NECESIDADES
DEL NEGOCIO
Escoger una
Arquitectura
Tecnológica
Planear el
Almacenamiento
De la Solución
Modelar la
Solución
ETT
( Construcción de
La Solución )
Analizar las
Necesidades de
Búsqueda de
Información
Soporte al acceso
De usuarios
Finales
Mantenimiento de
La Solución
Administración del Proyecto (Metodología, Mantenimiento de la METADATA)
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Inteligencia de Negocios
Entregables y Fases Metodológicas Claves
Fases
Entregables
Estrategia
Metas y Objetivos del Negocio
Alcance
Propósitos y Alcance
Análisis
Modelo Lógico
Diseño
Flujo de Datos
Construcción
Estrategia de ETL
Producción
Plan de Entrenamiento
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OLAP
Concepto y características
El término online analytical processing (OLAP) describe la tecnología que
enlaza la computación personal y la administración de información corporativa.
• Exploración de la información a distintos niveles
• Crear y examinar datos calculados interactivamente sobre grandes
volúmenes de datos
• Realizar análisis de tendencias
• Realizar análisis avanzados como por ejemplo: análisis de regresión,
modelamientos estadísticos, etc
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OLAP
Modelos de Bases de Datos
Modelo de Base de Datos Relacional
columnas
registros
Modelo de Base de Datos Multidimencional
tiempo
ventas
producto
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OLAP
MOLAP Servers
• La capa de la aplicación
almacena información en
estructuras multidimensionales
• La capa de presentación provee
una vista multidimensional de la
información
Cliente DSS
Motor MOLAP
Warehouse
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OLAP
ROLAP Servers
• El warehouse almacena
automáticamente de la
información
• La capa de aplicación genera
las sentencias SQL para el arbol
multidimensional
Cliente DSS
• La capa de presentación provee
una vista multidimensional de la
información
Motor ROLAP
Generación SQL
RDBMS/Warehouse
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OLAP
Escogiendo la Arquitectura
RENDIMIENTO
Bueno
MOLAP
ROLAP
Aceptable
Simple
Complejo
ANALISIS
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Inteligencia de Negocios
Ciclo de Vida de un Proyecto de Inteligencia de Negocios
Definir Conceptos y
Terminología
Planear una Solución
Exitosa y
SOPORTAR
LA JUSTIFICACION
Conocer las
NECESIDADES
DEL NEGOCIO
Escoger una
Arquitectura
Tecnológica
Planear el
Almacenamiento
De la Solución
Modelar la
Solución
ETT
( Construcción de
La Solución )
Analizar las
Necesidades de
Búsqueda de
Información
Soporte al acceso
De usuarios
Finales
Mantenimiento de
La Solución
Administración del Proyecto (Metodología, Mantenimiento de la METADATA)
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Inteligencia de Negocios
Identificando Medidas y Dimensiones
MEDIDAS
DIMENSIONES
Atributos que varían
Continuamente:
• Costos
• Ventas
• Existencias
Atributos percibidos como
Constantes o valores discretos:
• Descripción
• Localidades
• Color
• Tamaño
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Inteligencia de Negocios
Determinando “Granuralidad”
AÑO?
SEMESTRE?
MES?
DIA?
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Inteligencia de Negocios
Tablas de Dimensiones
• Contienen información que
representan los atributos del
negocio
• Contienen data relativamente
estática
PRODUCTO
CANAL
RESULTADOS
( Unidades,
Precios )
CLIENTE
• Se enlazan tablas de resultados
a través de claves de referencia
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TIEMPO
Inteligencia de Negocios
Tablas de Resultados (FACTS)
• Contienen medidas numéricas del negocio
• Pueden contener información sumariada
• Se actualizan típicamente por adición
• Se enlazan a las tablas de dimensión
PRODUCTO
CANAL
RESULTADOS
( Unidades,
Precios )
CLIENTE
TIEMPO
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