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Introducción a
Inteligencia de Negocios
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Objetivos
• Identificar la problemática relacionada aluso de la información en las organizaciones
• Comprender los conceptos básicos
relacionados a Inteligencia de Negocios• Identificar el flujo de información y los
componentes tecnológicos requeridos
• Proyectos de BI• Modelamiento Dimensional
• Procesos ETL
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Acceso a la informaciónInconsistente, fragmentado, difícil de usar/administrar
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¿Qué es Inteligencia de Negocios?
Performance
Decisiones
Análisis
Información
• Conjunto de metodologías, buenasprácticas y tecnologías que permiten el
acceso y análisis de la información, para
mejorar la toma de decisiones y gestión
• Uso de la información por parte de los
usuarios
• Permitir
• Optimizar
• Administrar
•
Según Gartner : Al 2012, BI formará parte delcore de las empresas. Tendrá aplicaciones
masivas y conducirá la transformación en todo
nivel de las org.
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¿Qué es Inteligencia de Negocios?
• Reporting interno y externo
• Soporte a la toma de decisiones
¿Contamos con datos relevantes, exactos, completos y
oportunos?
Riesgo incurrido al usar datos inadecuados
Calidad de los datos
Esfuerzo para integrar la información
• Mejoramiento de los procesos
Convergencia con Business Process Management
• Uso de la información como ventaja competitiva
Creación de nuevos productos o servicios
Compartir información con clientes/proveedores
• Gestión por indicadores
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¿Qué NO es Inteligencia de Negocios?
• Sólo una tecnología
El mercado ofrece muy buena tecnología
Las tecnologías disponibles exceden la capacidad de uso por
parte de las organizaciones
• Implementar/instalar productos de BI
".... tenemos bases de datos ROLAP/MOLAP, herramientas ETL,
herramientas de reporting y análisis, Datamarts, Datawarehouse
...."
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¿Por qué considerar Inteligencia de
Negocios?
• La información representa un activo
Costo de recolección, almacenamiento, mantenimiento ....
Considerar Information Lifecycle Management (ILM)
Debe reducir costos, incrementar utilidades, agregar valor a
productos/servicios, transformar la organización
• Ventajas competitivas basadas en la información
Solo basada en activos fijos como plantas, maquinarias, ....
O en reconocimiento de marca, mejores capacidades de
distribución, campanas de marketing eficientes, fidelización de
los clientes• Nivel de eficiencia para atender las demandas por información
• La toma de decisiones se basa en información corporativa o en islas
de información (hojas Excel o Access)
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Analizando los datos desde OLTPs
– Estructuras complejas.
– Disenado para alto volumen transaccional
– Los datos están normalizados, codificados, ....
– Ubicaciones dispersas
Operational reports
Productionplatforms
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OLTP vs OLAP
DenormalizadoNormalizado
Integra diversas fuentesNivel transaccional
Información histórica y actualSoporta el día a día
Analytical ReportingOLTP
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Extracción de información
ConsultasOLTPs Analistas
Explosion de solicitudes
– Doble esfuerzo
– Varias tecnologías
– Reportes vencidos
– Inconsistente / fragmentado
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Data Warehousing and
Business Intelligence
Externaldata
Operationsdata
Legacy data
Enterprise DataWarehouse
Data martsAnalyticalreporting
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Ventajas de Datawarehousing
– Controlado
– Confiable
– Información de calidad
– Fuente corporativa
Analistas denegocio
Datawarehouse
OLTPs
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– Eliminar esfuerzos duplicados
– Racionalizar tecnologías
– Conceptos y métricas claramente definidos
– Reglas de negocio definidas
– Autosuficiencia
Ventajas de Datawarehousing
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Flujo de informaciónArquitectura de referencia
Flujo de información
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Procesos ETLExtracción, transformación y carga
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Procesos ETL
– Extraer datos transaccionales.
– Transformar y limpiar los datos.
– Cargar al datawarehouse.
ETL
Sistemas transaccionales
Datawarehouse
Programas
Herramientas
Middleware
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Tareas e Importancia
SistemasTransaccionales
Relevante
UtilCalidad
PrecisiónOportuna
Completa
Data warehouse
ETL
Extraer Limpiar
Consolidar Reestructurar
Transformar Calcular
Refrescar
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Mapeo de datos
Transformación
Sistemas
transaccionalesDatastaging
Datawarehouse
Extraer datos
– Sistemas transaccionales (fuentes de datos):
• Datos desde OLTPs en distintos formatos
– Rutinas:
• Desarrollados para seleccionar los campos
requeridos
• Compuesto por reglas de negocio, logs de auditorías
(ej.: registros leídos, insertados, descartados, etc); y,
manejo de errores
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Fuentes de datos de producción
– Sistemas transaccionales
– Sistemas de archivos
– Bases de datos
– Aplicaciones Verticales
MSDB2Oracle
SybaseInformixVSAM
SAPFinancialsOracle Financials
ERPsCRMs
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Fuentes de datos históricos
– Datos históricos
– Utiles para análisis de series de tiempo,
evoluciones, crecimientos
– Se carga por única vez
– Unico esfuerzo para transformar y limpiar
los datos
Sistemastransaccionales
Datawarehouse
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Fuentes de datos internas
– Planeamiento, forecasts ....
– Gestionada en
• Hojas de cálculo (estructurado)
• Documentos (no estructurado)
– Es una fuente importante de información
Datawarehouse
Planeamiento
Forecasting
Marketing
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Fuentes de datos externas
– Información producida fuera de la
organización
– Diferente frecuencia y formatoSUNAT, MEF, BCR
Reuters
Conasev
SBS
Bloomberg
INEI
Apoyo
Cámara de Comercio
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Mapeando los datos
– Datos transaccionales requeridos
– Como transformar los datos – Como se definen en el warehouse
Metadata
Archivo AF1
Staging File UnoNumero
F2F3
NombreFecha
Staging File UnoNumero 123Nombre Mr. Bloggs
Fecha Nacim 10-Dec-56
Archivo AF1 USA123F2 Bloggs
F3 10/12/56
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Staging Remoto
– En el entorno del warehouse
– En su propio entorno
Cargar Warehouse
Cargar Warehouse
Sistemastransaccionales
Extraer
Sistemastransaccionales
Extraer
Transformar
Staging area
Transformar
Staging area
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Staging Onsite
• En el entorno operacional con alta
probabilidad de afectar el
rendimiento del OLTP
Extraer Cargar
Warehouse
Sistemastransaccionales
Transformar
Staging area
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Anomalías en los datos
– Falta de llaves únicas
– Anomalías en el contenido
– Inconsistencias en el ingreso de datosCódigo Nombre Dirección
90233479 Oracle Limited 100 N.E. 1st St.
90233489 Oracle Computing 15 Main Road, Ft. Lauderdale
90234889 Oracle Corp. UK15 Main Road, Ft. Lauderdale,FLA
90345672 Oracle Corp UK Ltd 181 North Street, Key West, FLA
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Llaves inteligentes o multipartes
Tienda Dpto Id Producto
Proveedor
Código Prod. = 12 M 654313 45
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Diferentes formatos
– Varios estándares
– Rutinas para procesamiento
cm
pulgadas
cm USD 600
1,000 Soles
US$ 9,990
DD/MM/YY
MM/DD/YY
DD-MM-YY
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Múltiples archivos fuentes
Datos transformadosMultiplesfuentes de datos
Logica paradetectar el
correcto
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Valores faltantes
• Solucion:
– Ignorar
– Agregar información (ej. sin información, no
aplica ....) Si NULL, entoncescampo= “(no aplica)”
A
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Nombres y direcciones
– Campo único
– Múltiples campos
Mr. J. Smith,100 Main St., Bigtown, County Luth, 23565
Fuente 1
Nombre Ubicacion
DIANNE ZIEFELD N100
HARRY H. ENFIELD M300
Fuente 2
Nombre Ubicacion
ZIEFELD, DIANNE 100
ENFIELD, HARRY H 300
Nombre Mr. J. Smith
Calle 100 Main St.
Ciudad Bigtown
Barrio County LuthPostal 23565
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Merging Data
– Datos transaccionales no corresponden "uno a
uno" con los datos del warehouse.
– Datos del warehouse se orientan al análisis.
Sale 1/2/02 12:00:02 Cheese Pizza $15.00
Sale 1/2/02 12:00:04 Sausage Pizza $11.00
Return 1/2/02 12:00:03 Anchovy Pizza – $12.00
Sale 1/2/02 12:00:02 Anchovy Pizza $12.00
Sale 1/2/02 12:00:01 Ham Pizza $10.00
Ventas/devoluciones por día, hora y segundo
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Merging Data
VentasSale 1/2/02 12:00:01 Ham Pizza $10.00
Sale 1/2/02 12:00:02 Cheese Pizza $15.00
Sale 1/2/02 12:00:04 Sausage Pizza $11.00
Ventas/devoluciones por día, hora y segundo
Sale 1/2/02 12:00:01 Ham Pizza $10.00
Sale 1/2/02 12:00:02 Cheese Pizza $15.00
Sale 1/2/02 12:00:02 Anchovy Pizza $12.00
Return 1/2/02 12:00:03 Anchovy Pizza –
$12.00
Sale 1/2/02 12:00:04 Sausage Pizza $11.00
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Proyectos BI
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Definición del proyecto
– Evaluar disposición de la organización
– Factores no son tecnológicos
• Soporte y patrocinio de la administración: visión
acerca del impacto o valor para el negocio.
• Motivación de negocio: competitividad,
globalización, transparencia, conocimiento del
cliente, etc
• Factibilidad: datos inconsistentes, complejos o
sin registro
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Definición del proyecto
– Pobre calidad de los datos
– Soporte/patrocinio débil
• Entendimiento de los objetivos estratégicos
• Identificar las métricas/KPIs que permiten
evaluar el rendimiento de la organización
• Impacto de mejor acceso a la información
– Mucha demanda desde diferentes áreas denegocio
– Proyecto inicial agresivo involucra diferentes
fuentes de datos.36
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Alcance del proyecto
– Centrado en un proceso de negocio
– Significativo: provee valor al negocio
–Factible: se puede “hacer”
– Iniciar con proyectos pequenos: una sola
fuente de información
– Desarrollo conjunto de TI y área de negocio
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Project Charter
– Entendimiento consistente del proyecto por
parte de todos los involucrados
– Contenido:
• Objetivos del proyecto
• Motivación del negocio
• Alcance del proyecto
• Exclusiones del proyecto• Criterios de éxito
• Riesgos
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Justificación del proyecto
– Objetivo: identificar los costos y beneficios
asociados al proyecto
– Costos del proyecto
• Hardware
• Software: data profile, ETL, consultas, reportes,
etc
•Staff del proyecto: interno y externo
• Mantenimiento y soporte de HW/SW
• Mantenimiento/crecimiento de la solución
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Justificación del proyecto
– Beneficios tangibles e intangibles delproyecto
– Tangibles: se pueden cuantificar» Se incrementó el volúmen de ventas …
» Se incrementó las ventas cross-selling …» Se incrementó el índice de rotación de inventarios
» Se redujó el ratio de productos defectuosos …
» Se mejoró la política de precios …
–Intangibles
» Mejor acceso a la información
» Proceso de toma de decisiones mejorado
» Mejor preparado ante condiciones cambiantes
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Modelamiento dimensional
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Cadena de Valor
• Representado por el flujo lógico u ordenado delos principales procesos de la organización.
Emisión deorden decompra
Recepciónen almacén
central
Envío haciatienda(s)
Recepciónen tienda
Venta deproductos
• Los sistemas transaccionales registraninformación acerca de cada una de las actividadesque conforman la cadena de valor.
• El objetivo es monitorear el rendimiento de cadauno de los procesos de la cadena de valor.
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Beneficios del Modelamiento Dimensional
• Fácil de entender debido a que la información esagrupada en categorías propias del proceso denegocio.
• Rendimiento de las consultas debido a ladenormalización del modelo transaccional yeliminación de jo ins .
• Soporte a diferentes tipos/patrones de consultas.
• Herramientas ETL y BI del mercado incorporan
funcionalidad dimensional.• Modelo extensible para incorporar nuevos datos.
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Modelamiento dimensional
1. Seleccionar el proceso de negocio Ej. Gestión de
Inventarios, Recursos Humanos, Riesgos de
Mercado, etc.
2. Definir la granularidad en función al proceso de
negocio seleccionado ¿qué representa cada registro
de la fact table?
– Al nivel más detallado posible provee mayor flexibilidad
y asegura extensibilidad. Permite responder más
consultas.
– Ej. un registro de la fact table representa el stock de un
producto en un periodo de tiempo determinado y en un
canal de ventas.
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Modelamiento dimensional
3. Identificar las dimensiones
– Aplicables al nivel de granularidad de la fact table
– La declaración de la granularidad permite identificar las
dimensiones
– Revisar si aplican otras dimensiones definidas en el
bus-matrix
– Identificar otras perspectivas de análisis que agreguen
valor al modelo
4. Identificar las métricas
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Diseno del modelo dimensional
• Representa un proceso iterativo
– Requerimientos de negocio
– Fuentes de datos
– Ajustes de la granularidad
– Dimensiones y métricas
• Fases:
– Diseno del modelo dimensional de alto nivel
– Desarrollo del modelo dimensional detallado
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Modelamiento dimensional
Conceptos básicos
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Fact Table o Tabla de hechos
• Contienen métricas o camposnuméricos
• Alto volúmen de información
• Rápido crecimiento
• Pueden contener métricas base,derivadas y sumarizadas
• Son tipicamente aditivas
• Join con tablas dimensionales a través
de foreign keys que referencian lasprimary keys de las tablasdimensionales.
• El conjunto de foreign keys conformanla primary key de la fact table
Ventas (Fact Table)PROD_ID
CUST_ID
TIME_ID
CHANNEL_ID
PROMO_ID
Ventas
Unidades
...
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Métricas básicas y derivadas
Métricas
Valor venta
Costo
Utilidad
Fact table
Base
BaseDerivada
Métricas del negocio
Básicas y Derivadas
Valor venta
CostoUtilidad
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Aditivas, Semiaditivas y No-Aditivas
Las métricas pueden ser:No-aditivasNo pueden agregarsepor ninguna dimensión
Semiaditivas:Se pueden sumarizarpor algunasdimensiones
Aditivas:Se pueden sumarizarpor todas lasdimensiones
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Métricas Semiaditivas
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Dimensiones
• Información descriptiva que representa las diferentesperspectivas para analizar la información.
• Datos "relativamente" estáticos
• Join con la fact table a través de foreign keys
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Traduciendo perspectivas de análisis enDimensiones
Perspectivas de análisisDimensiones
Clientes
Productos
Canales
Paises
Promociones
Product_status
Prod_List_price
Dimensión Productos
Prod_Id
Prod_desc
Prod_Subcategory
Prod_name
Prod_Category
Prod_category_id
Prod_Pack_Size …
Prod_Status
Prod_Weight _class
Prod_Category_Desc
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Identificando métricas y dimensiones
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Diseno del modelo dimensional
Requerimientos del negocio, Bus-Matrix,Data Profile ...
Diseno del modelo dimensional dealto nivel
Desarrollo del modelodimensional detallado
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Modelo dimensional de alto nivel
Inventario
Periodo
Producto
Canal
Almacén
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Modelo dimensional de alto nivel
• Introduce el diseno de la solución a usuario de
negocio y usuarios de tecnología
• Medio de comunicación para discusión
• Entregables: Diagrama, lista de atributos y métricas
Atributo
• ID
• Nombre
• Familia• Subfamilia
• Proveedor
• Origen
Descripción
• Llave inteligente de OLTP
• Nombre del producto
• Familia del producto• Subfamilia del producto
• Proveedor del producto
• País de origen
Ejemplos
• COEF001
• Enciclopedia Escolar
• Enciclopedia, Guía• Escolar, Especial
• Oceano, Lexus
• Perú, China
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Modelo dimensional detallado
• Enriquece el modelo de alto nivel completando
información faltante, resolviendo problemas de diseno
y probando el modelo dimensional vs los
requerimientos del negocio.
• Identificar las fuentes de datos – Datos formales e informales requeridos para soportar
los requerimientos del negocio.
– Entendimiento de los datos requeridos (Ej. Data
profiling )
– Evaluar la calidad de los datos
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Definición de las fuentes de datos
Fuente
• SIAF
• InfoBase
• Tipo Cambio
• Bloomberg
Area denegocio
• Contabilidad
• Contabilidad
• Tesorería
• Planeamiento
Plataforma
• Unix
• Windows
• Windows
• Windows
Ubicación
• Oracle
• Sql Server
• Excel
• Texto
Descripción
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Modelo dimensional detallado
• Dimensiones conformadas
– A partir del bus-matrix existen dimensiones que aplican
a diferentes procesos de negocio.
• Identificar métricas base y derivadas
– Métricas básicas Ej. SUM(ventas)
– Métricas derivadas aditivas Ej. Acumulados (year-to-
date), variaciones vs periodo anterior
– Métricas derivadas no aditivas Ej. ratios, índices o
acumulados a diferente nivel de detalle• Diseno detallado
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Diseno detallado
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Gestión de Inventarios
• Niveles de stock impactan el rendimiento de la cadena
de valor.
• Objetivo: asegurar que los productos se encuentren
disponibles en los canales de venta en el momento
oportuno. Por ello se requiere monitorear diariamentelos niveles de inventario.
• Modelo dimensional:
1. Selección del proceso: Gestión de Inventarios
2. Declarar la granularidad: un registro de la fact tablerepresenta el stock de un producto en un periodo de
tiempo determinado y en un canal de ventas
3. Dimensiones: periodo, producto y canal de ventas
4. Métricas: stock o cantidad en unidades
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Gestión de InventariosModelo dimensional
Inventario
Periodo
ProductoCanal
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Gestión de InventariosComentarios del Modelo dimensional
• Modelo denso: siempre existe un registro por cada
producto en cada canal de venta y periodo
• 2,000 productos en 10 canales de venta representan
cargar 20,000 registros diariamente a la fact table
• Métricas semiaditivas: dado que la fact table mantiene
información acerca del stock disponible de un
producto en una fecha dada, no es posible agregar los
stocks a lo largo del tiempo. Ej. si el día de ayer el
stock del producto A era de 50 unidades y su stockactual es de 48. No es correcto agregar dichos stocks
para (50 + 48 = 98) para tomar una decisión de
negocio.
7/18/2019 ClaseIntroductoria 2
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Gestión de InventariosComentarios del Modelo dimensional
• Enriquecer el modelo con otras métricas (cantidad
vendida, costo y precio de venta) para soportar otros
requerimientos del negocio: rotación de inventarios,
rendimiento del inventario, etc
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Gestión de InventariosModelo basado en transacciones
• Registra todas las transacciones que afectan el
inventario:
– Recepcionar el producto
– Devolución al proveedor
– Colocar el producto bajo inspección
– Aprobar el producto
– Registrar el producto
– Autorizar la venta del producto
– Embalaje del producto – Envío al cliente
– Devolución del cliente
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Gestión de InventariosModelo basado en transacciones
• Granularidad: cada registro identifica la fecha,
producto, almacén y el tipo de transacción.
• Contiene información detallada acerca de las
transacciones que permiten responder:
– ¿cuántas devoluciones por parte del cliente se
registraron para el producto A en un periodo de tiempo?
– ¿cuántos envíos se realizaron desde el almacén
durante el último anio?
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Gestión de InventariosModelo basado en eventos
• Se requiere proveer el estado acerca del envío de los
productos y medir el rendimiento a lo largo de las
actividades que conforman el proceso de negocio
• Cada registro se actualiza de acuerdo al cumplimiento
de cada etapa
• Dimensiones: Fecha recepción, fecha inspección,
fecha de registro .... fecha de envío, fecha dedevolución, producto, almacén
• Métricas: Cantidad recibida, cant. inspeccionada,
cant. devuelta, cant. embalada, cant. enviada
Recepción Inspección Registro Autoriz. de
ventaRecolección Embalaje Envío
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Más acerca de dimensiones
• Degenerate Dimensions:
– los modelos dimensionales transaccionales representan
documentos de negocio: facturas, órdenes de
compra/venta, pedidos, etc.
– Lós códigos de dichos documentos deben mantenerseen la fact table.
– Proveen link hacia el sistema transaccional
• Slowly Changing Dimensions:
– Type I: actualizar el atributo
– Type II: agregar un nuevo registro
– Type III: agregar un nuevo atributo
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Más acerca de dimensiones
• Role-Playing Dimensions: cuando una tabla física
cumple diferentes roles en un modelo dimensional.
– Fecha: recepción, envío, devolución, ...
– Ubicación geográfica: origen, destino
– Persona: enviar a, facturar a
• Junk Dimensions: durante el modelamiento se
presentan indicadores, flags, textos que no
corresponden a ninguna de las dimensiones.
– Acomodar en la fact table X – Crear nuevas dimensiones X
– Eliminar dichos atributos X
– Junk Dimension que agrupa indicadores
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Oracle BI
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Oracle Business IntelligenceCompleto, Abierto, Integrado
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Common Enterprise InformationModelConsistencia, seguridad, reutilización, flexibilidad
20/Nov2009 73
Capacidades avanzadas deó
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distribución
Fácil de usar, intuitivo, dashboards personalizados Análisis guiados que representan los procesos decisorios
y conducido por eventos
100% Web HTML
OracleInteractive
Dashboards
Oracle
Answers
Análisis ad-hoc a través de 100% Web UICrear y modificar reportes en distintas presentaciones:
tabulares, tablas dinámicas, gráficos.
Autosuficiencia del usuario
Oracle BI
Publisher
Reporting “pixel-perfect”Diseño mediante herramientas Word o Adobe
Soporte a todo tipo de documento: pedidos, formularios,
cheques, memorias, balances, estados financieros, etc.
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Entrenamiento
Oracle BI Suite EE 10g R3: CreateReports and Dashboards
Oracle BI Suite EE 10g R3:Build Repositories