Business Inteligence

1. ¿QUÉ ES BUSINESS INTELLIGENCE?

Es el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que reúnen depuran y transforman los datos que se encuentra en el sistema como información desestructurada para ser usada luego que el sistema de una información estructura, ya sea para su explotación directa o para el análisis, para soportar la toma de decisiones sobre el negocio.

2. ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN

Te permite saber en qué nivel de la empresa se debe aplicar un BI, ya que un BI no se debe aplicar a todos los niveles de la empresa, porque sería muy costoso y se perdería mucho tiempo.

La arquitectura de una plataforma de BI te dice o indica cómo se debe aplicar la arquitectura de los sistemas de información. Esta arquitectura de plataforma de BI se divide en arquitecturas de capas, estos tipos de arquitectura, ayudan a realizar de forma eficiente y eficaz de acuerdo a la empresa, la petición del cliente.

a) ARQUITECTURA DE DOS CAPAS, cliente-servidor: este modelo no define que papeles juegan cada componente en un sistema ni tampoco impone restricciones acerca del tipo de hardware o software que se debe utilizar. Sus características más importantes son: es una relación de servicio entre procesos, los servidores pueden conectarse a uno o más de un cliente, a subes estos últimos se pueden comunicar con múltiples servidores y siempre comienzan el dialogo al requerir un servicio. El software cliente servidor debe ser independiente de plataformas de hardware y software. El servidor debe ser un especialista.

b) ARQUITECTURA DE TRES CAPAS: tiene la capacidad de almacenar información robusta y se puede modificar o cambiar conforme cambien las necesidades de la empresa, mientras se utilice en el ámbito y edificio de una empresa de regular tamaño, es muy fácil de controlar y desarrollar.

c) ARQUITECTURA DE TRES CAPAS + WEB: promete la construcción de aplicaciones eficientes, robustas, ´´escalables´´ y ´´mantenibles´´. Será posible con el instalar sistemas de información complejos ensamblando y/o extendiendo las capacidades de componentes software reutilizables que trabajan juntos, independientemente del tipo de computadora, redes, lenguajes y sistemas operativos.

COMPONENTES DEL BUSINESS INTELLIGENCE

Los componentes nos sirven para solicita la información requerida mediante de estas se gestiona y se da lugar a la tomar decisiones, así mismo nos indica que formato y tipo de posición debemos usar y de donde proceden estos datos indicándonos la periodicidad requerida.

Un DataWarehouse (DW) es un conjunto de datos integrados de fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información y que permiten nuevas consultas, análisis, reportar y disponible de manera inmediata a quién lo solicite para el proceso de la toma de decisiones.

Los DataMarts son los subconjuntos sectoriales del DW que perteneciente a cada área específica de la base de datos, facilidad de acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.

HERRAMIENTAS ETL

El DataWarehouse tiene como herramienta la ETL que se basa en la extracción, transformación y transportar datos para almacenar en la misma.

La construcción del DW es un proceso continuo.

QUERY & REPORTING

Q &R son las herramientas para la elaboración de informes y listados a partir de la información extraída de DataWarehouses y Datamarts, posee:

• Niveles de información según perfil del usuario.

• Informes dinámicos a nivel de contenido y a nivel de forma.

• Formatos de salida de los informes en HTML, EXCEL,PDF, etc.

• Canales de salida: papel, web, dispositivos, etc.

OLAP (ONLINE ANALYTHIC PROCESSING)

Es un conjunto de tecnologías y aplicaciones de software que permite recoger los datos de la compañía, almacenarlos e indagar sobre ellos de forma rápida e intuitiva. Se trata de crear una “capa de negocio” con lenguaje funcional por encima de las estructuras complejas de la BBDD.

Permiten: sólo consultas, consultas pesadas y no predecibles, gran volumen de información histórica y operaciones lentas.

OLPT (ONLINE TRANSACTIONAL PROCESSING)

Define el comportamiento habitual de un entorno operacional en gestion.

La tecnología OLTP se utiliza en innumerables aplicaciones, como en banca electrónica, procesamiento de pedidos, comercio electrónico, supermercados o industria.

Permite: Modificar las consultas, consultas rápidas, poco volumen de información, transaccionales rápidas y gran nivel de concurrencia.

DIFERENCIAS ENTRE OLTP Y OLAP

CARACTERISTICA

OLTP

OLAP

Objetivo

Garantizar la consistencia de los datos. Consolidar los datos ya validados y adecuados a las necesidades para la toma de decisiones.

Orientación Orientado a la aplicación, hace cumplir las reglas del negocio. Orientado al sujeto, se define en base a lo que el analista necesita ver.

Vigencia de los datos Los datos se usan a medida que se van produciendo y dejan de ser importantes a corto plazo. Se guardan los datos actuales y los históricos para poder realizar análisis comparativos.

Granularidad de datos Es dada por controles definidos por la organización, así como por normas legales importantes. Estará dado por el tipo de análisis que se requiera analizar.

Organización

Es normalizado. Se basa en estructuras jerárquicas desnormalizadas modeladas de acuerdo a como se analizaran los datos.

Cambios en los datos Modifica sus datos en forma constante porque maneja las transacciones de la empresa. No tiene como objetivo la presentación de los datos en línea ni tampoco modificar datos originales, solo consultarlos.

Tamaño BBDD

GigaBytes

Giga a TeraBytes

Origen Datos

Interno

Interno y externo

Actualización

On-line

Batch

Periodos

Actual

Histórico

Consultas

Predecibles

AdHoc

Actividad

Operacional

Analítica

Estas divergencias hace que no sea posible la convivencia en una unica BBDD de los entornos OLAP y OLTP:

• Pérdida de rendimiento del entorno OLTP.

• Falta de Integración entre distintos aplicaicones OLTP.

• Tecnologías de BBDD sin capacidad para soportar aplciaciones

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