UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ DE GUATEMALAFACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓNMAESTRIA EN ADMINISTRACIÓN DE RECURSOS HUMANOSSISTEMAS DE INFORMACION GERENCIALINGA. M.A. CLAUDIA ESMERALDA VILLELA

DATA WAREHOUSE

Estudiantes del grupo No. 2 Carné:

Berly Magaly Escobar Flores 0128-04-16303

Delmy Aracely García Garrido 0128-06-17649

Vilma Lisseth Delgado Barahona 0128-01-6007

Esgar Haroldo Solís Morales 0128-06-17606

Francisco Santiago Xollim 0128-06-7575

 

Cobán, Alta Verapaz, 13 de Julio de 2013.

INTRODUCCIÓN

En las organizaciones se cuenta con gran cantidad de datos, por lo que hoy en día se necesita depositar mucha confianza en la toma de decisiones sobre los negocios, para ello se requieren herramientas que ayuden a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión.

Un Data Warehouse es un almacenamiento de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos de negocios, que permiten nuevas consultas, análisis, reportes y decisiones. Se constituye a partir de recolectar datos de los sistemas operaciones y colocarlos en un almacenamiento corporativo centralizado.

 

¿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.

Integrado

No Volátil

Histórico

Temático

Características

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

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

Carga

Proceso de construcción

Extracción

Transformación

Aseguramiento de calidad

Publicación

Diferencia ente Data Warehouse y Base de datos

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

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 DatosOperacionales

Uso de Data Warehouse

Muchos usuarios concurrentes Pocos usuarios concurrentes

Consultas predefinidas y Actualizables

Consultas complejas, frecuentemente noanticipadas.

Cantidades pequeñas de datos Detallados

Cantidades grandes de datos detallados

Requerimientos de respuestaInmediata

Requerimientos de respuesta no críticos

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

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

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

CONCLUSIÓN

El concepto Data Warehouse está teniendo una gran aplicación en la actualidad para el desarrollo de las empresas, como almacenes de datos. Sus objetivos incluyen reducir costos de almacenaje y mayor velocidad de respuesta frente a la consulta de los usuarios.

Para poder diseñar un buen Data Warehouse es necesario primero conocer bien los requerimientos del negocio y hacer un estudio profundo de las fuentes externas que van a suministrar datos.

El Data Warehouse será el elemento principal en el sistema de inteligencia de negocios. De su correcta definición, procesamiento y carga de datos va a depender el éxito venidero de la empresa.

 

BIBLIOGRAFÍA

1.- Laudon keneth C., Laudon jane P. , Sistemas de información gerencial (8ª ed.)

México, pearson educación, (2004)

2.- http://www.dwinfocenter.org/casefor.html

3.- http://datawarehouse.ittoolbox.com/

4.- Ralph kimball, laua reeves, margy ross, warren ....The data warehouse lifecycle toolkit

Wiley edition

MUCHAS GRACIAS…!!!