Datawarehouse

Estrategia de la Base de Datos

Se trata de la creación de la base de datos. Entre otras cosas incluye

• Contenido: Qué datos e información se requieren para solucionar las preguntas y necesidades de los usuarios

• Fuentes: Cuáles son los fuentes de la información y donde se encuentran las fuentes.

• Extracción: Cómo se extraen los datos y con que periodicidad se cargan en el datawarehouse.

• Preparación: Qué se requiere para depurar y validar los datos fuentes

• Diseño: Cuál es el diseño apropiado para la base de datos

• Afinamiento: Qué aspectos de afinamiento y rendimiento se van a considerar

• Plataforma: Como será la plataforma en la que residirá el datawarehouse, como se compone la red, cuales son los componentes de hardware y software.

• Administración: Qué se requiere para administrar el datawarehouse en términos de seguridad, procesos de actualización, gestión de metadatos, aseguramiento de la calidad, etc.

Estrategia de la Aplicación

La estrategia de aplicación trata con la tecnología en dos puntos: la capa de lógica analítica y la capa de presentación. Identificando acceso a los datos y análisis de requerimientos define el conjunto de requerimientos básicos del usuario. Algunas preguntas de los usuarios pueden ser respondidas simplemente recuperando los datos desde el warehouse, pero muchas mas preguntas requieren algún tipo de rutinas analíticas a ser ejecutadas sobre los datos. Estas rutinas analíticas pueden ser clasificadas desde algo tal simple como cálculo del porcentaje de cambio del volumen de ventas hasta la creación de un modelo matemático complejo.

Se identifican las funciones de análisis de datos que se necesitan para satisfacer las necesidades de los usuarios.

• Acceso; Identificar que usuarios van a tener acceso a la información y también que nivel de información podrá ver cada uno de ellos.

• Análisis: Qué funciones de análisis de información serán necesarias para satisfacer los requerimientos.

• Modelamiento; Requerimientos para análisis estadísticos de datos, minería de datos, u otro soporte de modelamiento matemático

• Aplicaciones; Necesidades para aplicaciones específicas del negocio

• Procesos: Cómo ayuda el datawarehouse a los procesos de negocio, Qué mejoras en los procesos de negocio se logran con el datawarehouse.

• Soporte: Cómo los usuarios recibirán soporte y capacitación en el datawarehouse.

Estrategia de la Explotación

En la estrategia de explotación se consideran los siguientes aspectos

• Interfaz: Cuales usuarios usarán aplicaciones cliente servidor y cuales accederán a través de clientes web (browser)

• Colaboración; Como se promoverá la colaboración entre los usuarios.

• Agentes: Cómo se automatizarán los procesos de análisis y reportes.

• Motor de búsqueda; Cómo los recursos del datawarehouse serán registrados en motores de búsqueda.

• Seguridad: Cómo será garantizada la seguridad de la información y de la base de datos.

Arquitectura del Datawarehouse

El siguiente gráfico muestra la arquitectura clásica de un Datawarehouse, compuesto por:

• Fuentes de Datos

• Motor del Datawarehouse

o Gestor de Carga

o Metadatos

o Agregaciones

o Gestor del Datawarehouse

o Gestor de Respaldos

o DW Repositorio

• DataMart

o BDD Dimensional

o Gestor del DataMart

• Herramientas de Acceso

En forma resumida la arquitectura puede verse expresada en la siguiente figura2:

Fuentes de Datos

Cualquier origen de información que pueda ser considerado para el datawarehouse, aquí se incluyen los siguientes elementos:

• Los sistemas OLTP`s que son los sistemas de Legacy que actualmente operan en la empresa.

• Datos antiguos provenientes de migraciones.

• Fuentes externas como otros sistemas de la compañía, sistemas de otras empresas, sistemas de gobierno, internet, etc.

• Datos de oficina, archivos en formato de Word, Excel, archivos planos, PDF’s, mails, etc.

El motor del datawarehouse

Está integrado por los siguientes componentes

Gestor de Carga

Quizá sea uno de los elementos más importantes para el datawarehouse, generalmente incluye las operaciones de

• Extracción: Es el proceso que accesa a los datos OLTP existentes, en cualquier forma que exista, desde cualquier DBMS en que exista. Típicamente, extracción y el siguiente paso, propagación, son administrados por el mismo producto. No todas las herramientas de extracción y propagación soportan todas las plataformas, de tal manera que una faceta importante de la selección de herramientas es si la herramienta soporta los sistemas operativos y las bases de datos que se esté usando para el datawarehouse.

• Propagación: Es el proceso de mover datos desde los sistemas fuente hacia el sistema objetivo que contendrá el data warehouse. El proceso de propagación toma lugar en tiempo real, o en un calendario predeterminado (batch), o

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