05 exposicion data warehouse no. 5
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1) Un data warehouse es una base de datos que integra información de múltiples fuentes para permitir análisis y tomar decisiones. 2) Contiene datos históricos organizados y transformados para facilitar consultas analíticas. 3) Su objetivo principal es proporcionar una herramienta para la toma de decisiones basada en información global del negocio.
05 exposicion data warehouse no. 5
- 1. UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ DE GUATEMALA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN MAESTRIA EN ADMINISTRACIÓN DE RECURSOS HUMANOS SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL INGA. M.A. CLAUDIA ESMERALDA VILLELA
- 2. INTRODUCCIÓN
- 3. ¿Qué es un Data Warehouse? Es una colección de datos históricos, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos del negocio, para permitir nuevas consultas, análisis, reportes ejecutivos, y finalmente lo más importante, tomar decisiones. Es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.
- 5. 1.- Hacer que la información de la organización sea accesible. 2.- Hacer que la información de la organización sea consistente. 3.- Que la información sea adaptable y flexible. 4.- Seguridad en el resguardo de la información. 5.- Ser la base principal de la información para la toma de decisiones. 6.- Se expresa en términos puramente de negocios como “mantener la fidelidad de la clientela”. Objetivos
- 6. 1.- Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional, basándose en información integrada y global del negocio. 2.- Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el negocio de dicha información. 3.- Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios. 4.- Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente 5.- Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares. BENEFICIOS
- 8. Diferencia ente Data Warehouse y Base de datos
- 9. DATOS SUCIOS La limpieza de una data "sucia" es un proceso multifacético y complejo. Los pasos a seguir son los siguientes: • Analizar sus datos corporativos para descubrir inexactitudes, anomalías y otros problemas. • Transformar los datos para asegurar que sean precisos y coherentes. • Asegurar la integridad referencial, que es la capacidad del data warehouse, para identificar correctamente al instante cada objeto del negocio, tales como un producto, un cliente o un empleado. • • Validar los datos que usa la aplicación del data warehouse
- 10. Usos Los datos operacionales y los datos del data warehouse son accedidos por usuarios que usan los datos de maneras diferentes. Uso de Base de Datos Operacionales Uso de Data Warehouse Muchos usuarios concurrentes Pocos usuarios concurrentes Consultas predefinidas y Actualizables Consultas complejas, frecuentemente no anticipadas. Cantidades pequeñas de datos Detallados Cantidades grandes de datos detallados Requerimientos de respuesta Inmediata Requerimientos de respuesta no críticos
- 11. 1.- Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las consultas más analíticas que transaccionales. 2.- Los procesos de transformación han sido aplicados a los datos para permitir un tiempo de respuesta mínima a las consultas. 3.- Es un modelo de datos multidimensional para hacer más fácil la navegación y explotación de datos. 4.- La administración de la seguridad está centralizada para garantizar la necesidad de información dependiendo del perfil de los usuarios. Ventajas
- 12. 1.- No es muy útil para la toma de decisiones en tiempo real debido al largo tiempo de procesamiento que puede requerir. 2.- Requiere de continua limpieza, transformación e integración de datos. 3.- En un proceso de implantación pueden encontrarse dificultades ante los diferentes objetivos que pretende una organización. 4.- Una vez implantado, puede ser complicado añadir nuevas fuentes de datos. Desventajas
- 13. 1) Datos antiguos: La Data antigua es aquella que se almacena sobre alguna forma de almacenamiento masivo. 2) Datos actuales: Refleja las ocurrencias más recientes, las cuáles son de gran interés. 3) Datos ligeramente resumidos: Es aquella que proviene desde un bajo nivel de detalle encontrado al nivel de detalle actual. 4) Datos completamente resumidos: Estos datos son compactos y fácilmente accesibles. Estructura
- 14. CONCLUSIÓN