Datawarehouse conceptos

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INDICE

INTRODUCCION        3

DESARROLLO        4

Terminología        4

Objetivos        6

Características        7

Funcionamiento        8

CONCLUSIONES        11

REFERENCIAS        13

INTRODUCCION

        Las empresas  siempre se encuentran en busca de tener la mayor clientela posible para vender sus productos o servicios y para ello constantemente necesitan analizar la información que han acumulado a lo largo de sus operaciones para poder crear nuevas estrategias y tomar decisiones que logren este propósito, para ello necesitan que este análisis sea lo más rápido posible y preciso para tomar una decisión más rápida y eficaz, pero en muchas empresas el volumen de los datos que manejan son muy grandes, lo que presenta un obstáculo a la hora de poder ejecutar su análisis y poder obtener la información necesaria para la toma de decisiones.

        Para este tipo de problema, se requiere de herramientas que nos ayuden a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión. A Este conjunto de herramientas se les conoce mejor como Datawarehouse (DW).

Un DW podría verse como una base de datos en la que se integra información depurada de las diversas fuentes que hay en la organización. Dicha información debe ser homogénea y fiable, se almacena de forma que permita su análisis desde muy diversas perspectivas, y que a su vez dé unos tiempos de respuesta óptimos entre un gran volumen de datos.

En este trabajo se vera mas afondo el concepto de un DW, así como de otras definiciones relacionadas a este, así como de, sus objetivos, sus características, funcionamiento y la importancia que tiene la creación de un DW, así como también poder describir cual es la diferencia entre un DW y una base de datos operativa.

DESARROLLO

Es necesario conocer que significa Datawarehouse y la terminología o conceptos que se encuentran alrededor de un DW, los cuales son los que se describen a continuación.

Terminología

• Datawarehouse:

Es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes sobre todo para fines analíticos y de acceso. (PowerData, s.f.)

Otra definición que describe lo que es un DW es la siguiente:

Se define un Datawarehouse como un componente de arquitectura que convierte e integra grandes masas de datos de los sistemas operacionales en una empresa. Con este componente se busca obtener todos los datos centralizados, ordenados, resumidos e históricos que facilite información a quienes toman decisiones. (Nagabhushana, 2006)

• OLAP (Procesamiento Analítico en Línea (On-Line Analytical Processing)):

         Son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, por lo general, leer grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos, por mencionar algunos. (Sinergia e Inteligencia de Negocio S.L., s.f.)

• DSS (Sistema de Soporte a la toma de Decisiones (Decision-Support Systems)):

Generalmente se compone de reglas y mecanismos, una base de conocimiento organizacional donde se encuentran diferentes alternativas a la solución de un problema específico. Con esto, el administrador puede visualizar que pasará si decide tomar una decisión o si decide cambiarla y combinarla con otros escenarios. ( Lara Treviño, 2005)

• EIS (Sistemas de Información Ejecutiva (Executive Information Systems)):

Los sistemas EIS y otros sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) son aplicaciones empaquetadas que se ejecutan en los DW. Estos proporcionan diferentes funciones de informes ejecutivos, que incluyen "what if" o capacidades de análisis basadas en escenarios y soporte para el proceso de presupuestación empresarial. (Nagabhushana, 2006)

• DM (Mineria deDatos (Data Mining)):

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y conocimientos interesantes a partir de grandes cantidades de datos. Las fuentes de datos pueden incluir bases de datos, depósitos de datos, la Web, otros depósitos de información o datos que se transmiten al sistema de forma dinámica. (Han, Pei, & Kamber, 2011)

• OLTP (Procesamiento de Transacciones On-Line (On-Line Transaction Processing)):

Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales. (Sinergia e Inteligencia de Negocio S.L., s.f.)

• BI (Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)):

Es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. (Sinergia e Inteligencia de Negocio S.L., s.f.)

• Meta Data en un Datawarehouse:

Los metadatos del almacén de datos son piezas de información almacenadas en uno o más repositorios de metadatos de propósito especial que incluyen  información sobre el contenido del DW, su ubicación y su estructura, información sobre los procesos que tienen lugar en los datos fondo del almacén, información sobre la infraestructura y las características físicas de los componentes y las fuentes del DW, así también la información que incluye seguridad, autenticación y estadísticas de uso que ayuda al administrador a ajustar el funcionamiento del DW según corresponda. (Vassiliadis, 2009)

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