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• La habilidad de acceder a los Datos de la toda la Empresa

• La habilidad de tener consistencia en los datos

• La habilidad de realizar un análisis

¿Porqué construir una base de datos?¿Porqué construir una base de datos?

• Reportes en Papel• Análisis en Planilla de Cálculo • Sistemas de información ejecutiva• Herramientas estándar Data Warehouse

Historia de análisis de los Historia de análisis de los datos corporativos datos corporativos

• Sistemas OLAP

• Sistemas OLTP

• OLAP vs. OLTP

• Consistencia y Consolidación

• Información Significativa

• Histórica

• Solo lectura

• Granularidad

¿Qué es un Data ¿Qué es un Data Warehouse?Warehouse?

• Herramientas para los Usuarios

• Colección de Datos para asistir el soporte de decisión

• Datos y Herramientas

• El Data Warehouse es para los Datos de toda la empresa

• Un Data Mart es específico a un departamento en particular

• ¿Por que construir Data Marts?

¿Qué es un Data Mart?¿Qué es un Data Mart?

• Ventajas de Data Marts sobre Data Warehouse

• Desventajas en la construcción de Data Marts

Data Marts vs. Data Marts vs. Data WarehouseData Warehouse

• Construir de Warehouse por integración de Data Marts a través de la Empresa

• Construcción de Data Marts a partir del Data Warehouse

Construyendo un Data Construyendo un Data Warehouse o Data MartWarehouse o Data Mart

DatosDatos Warehouse Warehouse

Ventas Ventas MartMart

Finanzas Finanzas

Mart Mart

Servicio al Servicio al Cliente Cliente Mart Mart

Fuente 1

Fuente 2Fuente 2

Fuente 3Fuente 3

Ventas Ventas MartMart

Finanzas Finanzas Mart Mart

Data Data WarehouseWarehouse

Servicio al Servicio al ClienteClienteMart Mart

Fuente Fuente 1

Fuente 2Fuente 2

Fuente 3Fuente 3

FuenteFuente 1 Fuente 2Fuente 2 Fuente 3Fuente 3

Producto

Localización

OrganizaciónGL

Finanzas

Ventas

Tiempo

Clientes

Integración de Data MartsIntegración de Data Marts

El ciclo de vida de los Datos El ciclo de vida de los Datos WarehousingWarehousing

Entorno TecnológicoEntorno Tecnológico

• Servicio de Transformación de Datos

• Servicios OLAP de Servidores SQL

• Requerimientos de Consulta en Inglés

• Servicio de Tabla de Pivot

Servidor SQL Herramientas de Servidor SQL Herramientas de Data WarehouseData Warehouse

• Soporte avanzado de base de datos

Escenarios de NegociosEscenarios de Negocios

• Búsqueda de Ventas

• Partes Buscadas

Búsqueda de VentaBúsqueda de Venta

• Dimensiones

• Metas

Terminología de Data Terminología de Data WarehousingWarehousing

• Cubo• Data Mart• Data Warehouse• Meta Datos• OLAP• OLTP• Sistema Fuente de Datos• Transformaciones

Comparación de Arquitecturas Comparación de Arquitecturas de Sistemasde Sistemas

• Sistemas Operacionales

• Sistemas Analíticos

¿Dónde, Qué, Cómo ¿Dónde, Qué, Cómo es ahora?es ahora?

• Operacional

Respondiendo y Solicitando eventos individuales

• Analíticos

Estudiando (Midiendo) múltiples eventosy respuestas a través de las áreas y tiempo funcionales

Objetivos de NegociosObjetivos de NegociosObjetivos de NegociosObjetivos de Negocios

Necesidad de Análisis de Informaciones más altasNecesidad de Análisis de Informaciones más altasNecesidad de Análisis de Informaciones más altasNecesidad de Análisis de Informaciones más altas

Procedimientos y rolesProcedimientos y rolesProcedimientos y rolesProcedimientos y roles

Conductores de NegociosConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de Negocios

Llaves indicadoras de PerformanceLlaves indicadoras de PerformanceLlaves indicadoras de PerformanceLlaves indicadoras de Performance

Eventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y Dimensiones

Transformaciones y FuentesTransformaciones y FuentesTransformaciones y FuentesTransformaciones y Fuentes

Conductores de NegociosConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de Negocios

Negocios de Negocios de ClientesClientes

Servicio a Servicio a nuevos Clientesnuevos Clientes

Desarrollo de Desarrollo de nuevos nuevos

productos o productos o serviciosservicios

Decreto de Decreto de GobiernoGobierno

Entrada de Entrada de nuevos nuevos

CompetidoresCompetidores

• Mejora las ventas a través de una mejor Identificación de los segmentos de mercado.

• Baja los costos identificando los servicios devaluados

• Mejora la satisfacción y la retención del cliente

• Provee métricas para mejorar la productividad del valor de la cadena

• Mantener una sección de definición de negocio

• Revisar el ambiente de tecnología informática

• Coleccionar y revisar las documentaciones de la Empresa

• Analizar y acceder a la información

•Desarrollar un plan de definición de pedidos y las fases del análisis de la arquitectura.

Ventas

Clientes

Competidores

Movimiento del Prod.

Guardado, Depart. Categorización ymezcla de prod.

Promociones

Fuente Laboral

Margen (Gross Profit)

LowLow Medium High Medium High

Primer manejo del Punto de Primer manejo del Punto de Chequeo (CheckPoint)Chequeo (CheckPoint)

• Incluye Sponsors de Negocios, Gerenciamiento de proyectos cliente y las llaves Skateholders

• Revisión y Aprobación de la fase entrega

• Identificando y discutiendo puntos abiertos

• Revisión y Aprobación del plan Proyecto para la próxima fase

Objetivos de NegociosObjetivos de NegociosObjetivos de NegociosObjetivos de Negocios

Necesidad de Análisis de Informaciones muy importantesNecesidad de Análisis de Informaciones muy importantesNecesidad de Análisis de Informaciones muy importantesNecesidad de Análisis de Informaciones muy importantes

Procedimientos y rolesProcedimientos y rolesProcedimientos y rolesProcedimientos y roles

Eventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y Dimensiones

Eventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y Dimensiones

Conductores de NegociosConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de Negocios

Indicadores de mejoras en LlavesIndicadores de mejoras en LlavesIndicadores de mejoras en LlavesIndicadores de mejoras en Llaves

Fuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y Transformaciones

Identificación de Roles de los Participantes en el AnálisisIdentificación de Roles de los Participantes en el Análisis

Analista de Marketing Analista Financiero

Analista del ProductoAnalista de Ventas

* Venta del producto diario * Análisis del movimiento del producto * Respuesta de la estrategia de la oferta del producto

* Venta del producto diario * Análisis del movimiento del producto * Respuesta de la estrategia de la oferta del producto

Analizando los procedimientos identificando los rolesAnalizando los procedimientos identificando los roles

Análisis del Producto

Entendiendo los Roles de pedidos Entendiendo los Roles de pedidos de informaciónde información

Venta de los Productos DiariosAnálisis de los movimientos de los productosRespuesta en la estrategia de oferta del producto

“¿Cuántos errores tienen nuestros productos,por tamaño, por gusto, fueron vendidos cada mes este año, en la división Eastern, por depósito, medido por tamaño, comparadocon el mismo mes del año pasado?

VentaVenta

Numero de unidades vendidas

$ Ventas Revenue

Producto Bruto profit

Promoción Descuento

Objetos y eventos adicionales expuestos

Identificando los indicadores en la Identificando los indicadores en la mejora de la “Key”mejora de la “Key”

Identificación de la información de Identificación de la información de Objetos y EventosObjetos y Eventos

Venta de productos diarios

Análisis de Movimiento del Producto

Respuesta de la oferta del producto (Estrategia)

Tiempo

Producto

Organización

StockStock VentaVenta GrabadoGrabado

Identificación de FactoresIdentificación de Factores

• Elegir medidas y Factores

• Ordenar cantidad

• Valor del Dólar

• Contabilización del Inventario

Dimensiones y EventosDimensiones y Eventos

Conductores de NegociosConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de Negocios

Objetivos del NegocioObjetivos del NegocioObjetivos del NegocioObjetivos del Negocio

Necesidad de Análisis de la información más Necesidad de Análisis de la información más importanteimportanteNecesidad de Análisis de la información más Necesidad de Análisis de la información más importanteimportante

Indicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejora

Eventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y Dimensiones

Procedimientos y RolesProcedimientos y RolesProcedimientos y RolesProcedimientos y Roles

Fuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y Transformaciones

Procedimiento de Marketing

Gerente de Marketing

Analista de Marketing

Analista de Venta

Desarrollo de Campaña

Analista deAnalista deCampañaCampaña

Datos de ClienteDatos de Cliente

Datos de VentaDatos de Venta

Información delInformación del ProductoProducto

Campaña Campaña InformativaInformativa

Buscando los eventos comunesBuscando los eventos comunes

Identificación de DimensionesIdentificación de Dimensiones

• Clientes

• Tiempo

• Producto

• Estatus

Segundo Checkpoint de Manejo Segundo Checkpoint de Manejo

• Finalize los requerimientos obteniendo procesos

• Solicitar un proyecto de decisiones de ir o no ir

FuentesFuentes y Transformacionesy TransformacionesConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de NegociosConductores de Negocios

Objetivos del NegocioObjetivos del NegocioObjetivos del NegocioObjetivos del Negocio

Necesidad de Análisis de la información más Necesidad de Análisis de la información más importanteimportanteNecesidad de Análisis de la información más Necesidad de Análisis de la información más importanteimportante

Indicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejoraIndicadores de llaves de mejora

Eventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y DimensionesEventos y Dimensiones

Procedimientos y RolesProcedimientos y RolesProcedimientos y RolesProcedimientos y Roles

Fuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y TransformacionesFuentes y Transformaciones

Datos Datos WarehouseWarehouse

Vida cíclica de Datos WarehouseVida cíclica de Datos Warehouse

Data Marts

Transformaciones

ClienteCubo

Fuentes

Sistemas de Fuente OLTP

MetadataMetadata

TransformaciónTransformación de Documentaciónde Documentación

KPIsKPIsProcesos de Procesos de Captura del Captura del

SistemaSistema

Requerimientos de Requerimientos de Fuente de Fuente de

TransformacionesTransformaciones

EntregablesEntregables

• Datos de Fuente en diagramas de contexto• Documentación de la vida de los ciclos, incluyendo periódicamente, volúmenes esperados, fuentes de datos (especificaciones Metadata)

• Especificaciones de selección de datos y reportes

•Estrategias de Implementaciones y entregas de soluciones arquitectónicas.

RequerimientosRequerimientos TécnicosTécnicos IdentificadosIdentificados

• Infraestructura (Hardware y Software)

• Adquisición de datos de Población

• Respaldo y Recuperación

• Seguridad

TerminologíaTerminología de datos Warehousede datos Warehouse

• Dimensión

• Factores

• Medida

DiseñandoDiseñando Sistemas OLTPSistemas OLTP

• Diagramas de Relaciones de Entidades

• Normalización de la Tabla de Base de Datos

• Puntos de diseño de Sistemas OLTP

Normalización de la Tabla de BaseNormalización de la Tabla de Base de Datos de Datos

• Un grupo de implementaciones relacionales, secuenciales diseñado en base de datos con reglas

• Primer formulario normal

• Segundo formulario Normal

• Tercer formulario Normal

• Cuarto y Quinto Formulario Normal

Ventajas

• Previene anomalías de Actualización• Asegura la consistencia de los datos a través de las• transacciones.• Optimiza la eficiencia en los procesos de la aplicación• Reduce esfuerzo en modificación de aplicaciones

Desventajas

• Dificultad para diseñar reportes analíticos• Indíces que reduce la mejora

Hierarchies DimensionalesHierarchies Dimensionales

• El departamento “Grocery” puede tener muchas categorías

• La Categoría Bebidas puede tener muchas subcategorías

• La Subcategoría de Soda puede tener muchos productos

Entrega de Entrega de BebidasBebidas

Carnes, PapelCarnes, Papel

Soda, Cerveza y Soda, Cerveza y Botellas de Botellas de

AguaAgua

Cola, Naranja, Cola, Naranja, GrapaGrapa

Departamento Grocery

Categoría Bebidas

Subcategoría Soda

Consolidados Snowflaked Consolidados Snowflaked Overall Row Count Higher LowerOverall Row Count Higher Lower

Modelo Understandability Easier More Modelo Understandability Easier More DifficultDifficultNumber of Tables Less MoreNumber of Tables Less More

Query Complexity Simpler More ComplexQuery Complexity Simpler More Complex

Dimensional Searching Quicker SlowerDimensional Searching Quicker Slower

Bitmapped Indexing Supports InhibitsBitmapped Indexing Supports Inhibits

Hierarchies Snowflaked vs. ConsolidatedHierarchies Snowflaked vs. Consolidated

Pasos de Diseños de EsquemasPasos de Diseños de Esquemas Dimensionales Dimensionales

• Definiendo un Data Mart OLAP

• Eligiendo los factores

• Estableciendo Dimensiones

• Diseñando Modificaciones (Agregaciones)

Definiendo un Data Mart OLAPDefiniendo un Data Mart OLAP

• Estableciendo los procesos de requerimientos ganados

• Direccionar un simple proceso de negocios discreto

• Primer iteración debe ser basada de un sistema simple

• Estableciendo el requerimiento de la duración

Características DimensionalesCaracterísticas Dimensionales

• Atributos altamente correlacionados• Información Verbal Textual altamente calificada• Elementos y direcciones de nombres Parsed• Surrogate Key• Dimensiones Degeneradas• Dimensiones Junk• Dimensiones Conformados

Tabla de Características DimensionalesTabla de Características Dimensionales

• Contiene una llave primaria

• Tiene uno de tantas relaciones en los factores de la tabla

• Contiene al menos una columna de descripción

• Contiene otras columnas de atributos que son útiles para niveles de agregaciones.

• Contiene un set de celdas limitada que crecen lentamente a través del tiempo.

Características AgregadasCaracterísticas Agregadas

• El resumen de Esquemas son usados para unir las mejoras de petición

• Se puede acelerar los requerimientos por tres órdenes de Magnitud

Tamaño del Sistema estimado OLAPTamaño del Sistema estimado OLAP

* El factor de la Tabla será 97 a 99.9 porciento de OLAP El tamaño del sistema* Tamaño sobre todos Dimensionales (Grain Drives) Estima el numero de items en cada dimensión en la granualidad de los datos* Numero de celdas en si es la tabla del producto* Bytes estimados por celda 4 bytes por llaves de identificación estranjeras Medida del tamaño* Ejemplo de ventas guardadas.

Servicios de datos de Transformación Servicios de datos de Transformación

* Transformación de la naturaleza de los datos* El golpe Data (Data Pump)* Pasar a través de SQL* Paquetes DTS* Creación de paquetes DTS* Áreas de guardado DTS

Tipos de ServiciosTipos de Servicios* Servidores Remotos* Servidores con hipervínculos

Select emp.EmployeeID, ord. OrderID,ord.Discount

FROM SQLServer1.Northwind.dbo.Employees AS emp,OracleSvr.Catalog1.SchemaX.Orders AS ord

WHERE ord.EmployeeID = emp.EmployeeID AND ord.Discount > 0

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