inteligencia de negocio - soluciones analíticas

Post on 04-Jul-2015

2.796 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

TRANSCRIPT

Sistemas de Información

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELAFACULTAD DE CIENCIAS

ESCUELA DE COMPUTACION

´

Tema 6: Inteligencia de Negocio. OLAP y Soluciones analíticas

1Prof. Wilfredo Rangel

IntroducciónOrigen y DefiniciónSoluciones Analíticas¿Qué es OLAP?Características de las Soluciones analíticas

Agenda

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

2

Características de las Soluciones analíticasComparando tipos de solucionesVisión general de las soluciones analíticasArquitectura conceptual básicaComponentes de la arquitecturaRDBMS vs. OLAP Server: Examinando de cercaMetodología de desarrollo de soluciones analíticas

Objetivos de Aprendizaje

Al finalizar este capitulo, usted estará en capacidad de:

• Los conceptos básicos de OLAP

• Entender los aspectos relacionados al desarrollo de

soluciones analíticas basadas en OLAP (Online

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

soluciones analíticas basadas en OLAP (Online

Analitycal Processing)

• La arquitectura y módulos de las soluciones analíticas

• emplear metodologías de desarrollo de estándares de

la industria de BI

3

IntroducciónOrigen y definiciónSoluciones analíticas¿Qué es OLAP?

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

4

Definición:“OLAP es un enfoque para proveer rápidamente respuestas a consultas analíticas que son de naturaleza multidimensional” [Codd, E.F. et al (1993)]

¿Qué es OLAP?

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

(1993)]Nuestra Definición:

“OLAP es una pieza del rompecabezas de inteligencia de negocio que permite a los usuarios interactuar y explorar data dimensionalmente.”

Ver la data“Dimensionalmente“

Ventas por regiónVentas por región y por canalVentas por región, por canal y

por añoVentas por región, por canal,

¿Que es OLAP?

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Ventas por región, por canal,por año y por mes

por canal, por un periodo detiempo

AgregaciónVentas = SUM de la datasubyacenteTiempo de Envió = AVG de ladata subyacente

6

Enfocada a la Información: Diseñada para la investigación por parte delusuario final y la exploración de la data, no transaccional.

Interactiva: Capaz de aceptar y actuar sobre preguntas ad-hoc que el usuariotenga.

Agregación Dinámica: Información resumida de data detallada en tiempo real.

Navegación (Drilling) : Habilidad de moverse entre niveles de granularidad de

Características

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Navegación (Drilling) : Habilidad de moverse entre niveles de granularidad dedatos.

Segmentación (Slice and Dice): Habilidad de combinar y recombinar variasdimensiones para visualizar diferentes facetas de la información.

Pivoteo: Habilidad de ofrecer comparaciones, revelar patrones y relaciones, yanalizar tendencias.

Desempeño: El acceso a la data y las manipulaciones deben realizarse a la"velocidad del pensamiento".

7

Diseñada para usuarios finalesExploración de información, no de dataIncluye entidades de facil uso:

Ventas por RegionCustomer Lifetime ValueTrimestre Fiscal 4, 2007

Caracteristicas: Enfocada en la información

DW_CUST_TBL

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Trimestre Fiscal 4, 2007

Nos libera del manejo de entidadesoscuras:

LAST_UPDATED_DATEBatch System IDOrder ID (a menos que seaanalíticamente significativo)

Customer Lifetime Value

Más parecido a una aplicación que a un reporteSelecciona dataFiltra dataDrill Down Pivot (columnas a registro, etc.)

Caracteristica > Interactiva

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

No predefine niveles de agregaciónselect sum(sales) from tablegroup by region, yearregion, year = PREDEFINED level ofaggregation

Cualquier combinación dinamicamente

Característica > Agregación dinámica

Ventasregion

region, almacenregion, tienda, año

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Cualquier combinación dinamicamentecalculada y combinada

DETAILDATA

Agregación Dinámica

Capacidad para atravesar los niveles de agregacióndentro de un área de análisisYear

QuarterMonth

– Day

Características >: Drilling

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

– DayAgregado correctamente

Limite para la vista y análisis de datosLa misma “vista” de data ,con diferente conjunto de datos

Caracteristica > Slicing

APAC EMEA

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Cambia los datos observados y analizadosSelección de miembros, agrega o elimina dimensiones

Caracteristica : Dicing

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Cambia la orientación en la páginaLa misma data, la misma vista, con diferente layout

Caracteristicas : Pivoting

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Respuesta de data disponible en segundosLos usuarios esperan ver los datos en la"velocidad del pensamiento“Vista de data altamente sumarizada

10s o 100s de celdas

Calculado a partir de las transacciones de data

Caracteristica : Agregación y Performance

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Calculado a partir de las transacciones de datasubyacente

Abstracción del volumen de datos

8 Kilobytes

RFIDINVENTORY

SYSTEM

200 Gigabytes

De carácter estratégico

¿Cuál es mi día promedio de envío durante el mes pasado frente a

los últimos 12 meses?

¿Estoy ganando más clientes de los que estoy perdiendo?

Mis ventas han subido, pero ¿qué hay de mi rentabilidad?

Casos de uso y aplicaciones

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Mis ventas han subido, pero ¿qué hay de mi rentabilidad?

Qué productos están creciendo mi línea base?

TOTAL en alcance (requiere mirar más, todos los datos)

¿Cuál fue el importe de las ventas promedio por país y producto?

¿Cuál es el valor de la duración de los clientes por segmento de

clientes?

¿Cuál es el valor de la duración de los clientes por ventas?

Gerentes y Ejecutivos de Negocio

� Monitoreo de Rendimiento Empresarial

� Dashboards y Scorecards

Analistas de Negocio

� Identificación de Tendencias

� Evaluacion Exploratoria de Oportunidades

Finanzas

Casos de uso y aplicaciones: Usuarios

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

Finanzas

� Pronosticados vs. Reales

� Consolidación Financiera

Mercadeo

� Efectividad de Campaña

� Rendimiento de Segmento de Clientela

Ventas

� Rendimiento Empresarial de Ventas

� Análisis Regional 17

UsuariosProduct ManagersSales ManagersManagementMarketing Managers

Casos de uso y aplicaciones : Análisis de Ventas

• Medidas (Mesures)– Sales– Avg Sales Price– Avg Discount– Total Discount– Cost of Goods Sold– Gross Margin

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

• Dimensiones– Customer– Sales Person– Sales Region– Product– Year/Qtr/Mon

UsuariosProduct ManagersManagementMarketing Managers

Casos de uso y aplicaciones: Análisis de Mercados

• Medidas (Measures)– Pieces Sent– Responses– Response Rate– Days to Response

• Dimensiones– Customer

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

– Sales Region– Product– Year/Qtr/Mon– Promotion– Media– Creative

UsersProduct ManagersWeb Site DevelopersAd Placement Specialists

Casos de uso y aplicaciones: Website Ad Analysis

• Measures– Impressions– Click Through Rate– Conversion to Sales– Conversion to Signup– Visits

• Dimensions

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

– Customer– Sales Person– Sales Region– Product– Year/Qtr/Mon

UsersLine of Business ManagersCOOCEO

Use Cases and Applications: Balanced Scorecard

• Measures– Objectives– Measures– Targets– Initiatives

• Dimensions– Learning and Growth

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

– Customer– Financial– Business Processes– Department– Year/Mon/Qtr

JPivotUso General

SlicingDicing

DEMO

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

PivotingDrilling DownOtros Tipos de BI

DashboardReport

Conclusiones

• Hemos realizado un estudio de …..

• Hemos hecho una discusión sobre….

• Se han desarrollado demostraciones de

Conclusiones

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

23

top related