UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADORFACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS

FINANZAS

SISTEMAS ESTRATEGICOS

TRABAJO INVESTIGATIVO:“DATA WARE HOUSING”

ING: JENNY JACOME

INTEGRANTES: JESSICA JAMI PAMELA SUNTAXI ERIKA MAYA MONICA CISNEROS

GRUPO # 5IV SEMESTRE

AULA: 34

DATA WAREHOUSING

INTRODUCCIÓN

Un Data warehousing es el centro de la arquitectura para los sistemas de información en la década de los '90. Soporta el procesamiento informático al proveer una plataforma sólida, a partir de los datos históricos para hacer el análisis. Facilita la integración de sistemas de aplicación no integrados. Organiza y almacena los datos que se necesitan para el procesamiento analítico, informático sobre una amplia perspectiva de tiempo.

DATA WAREHOUSE

Es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo. Que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza.

Su construcción se va haciendo por etapas que normalmente corresponden a las principales áreas operativas de la empresa

Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea).

Un Data Warehouse o Depósito de Datos es una colección de datos orientado a temas, integrado, no volátil, de tiempo variante, que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales.

Se puede caracterizar un data warehouse haciendo un contraste de cómo los datos de un negocio almacenados en un data warehouse, difieren de los datos operacionales usados por las aplicaciones de producción.

CARACTERISTICAS DE UN DW

Integrado: Los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas.

Temático: Sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Se excluye la información que no será usada por el proceso de sistemas de soporte de decisiones

Histórico: La información almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

No volátil: El almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, y no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del Data Warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él.

ARQUITECTURA DE UN DW

La arquitectura se constituye de un número de partes interconectadas:

Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo Nivel de acceso a la información Nivel de acceso a los datos Nivel de directorio de datos (Metadata) Nivel de gestión de proceso Nivel de mensaje de la aplicación Nivel de Data Warehouse Nivel de organización de datos Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo

ESTRUCTURA DE UN DATA WAREHOUSE

Los data warehouses tienen una estructura distinta. Hay niveles diferentes de esquematización y detalle que delimitan el data warehouse. La estructura de un data warehouse .

Detalle de datos actuales Detalle de datos antiguos Datos ligeramente resumidos Datos completamente resumidos Meta data

Detalle de datos actuales.- En gran parte, el interés más importante radica en el detalle de los datos actuales, debido a que:

Refleja las ocurrencias más recientes, las cuales son de gran interés

Es voluminoso, ya que se almacena al más bajo nivel de granularidad.

Casi siempre se almacena en disco, el cual es de fácil acceso, aunque su administración sea costosa y compleja.

Detalle de datos antiguos.- La data antigua es aquella que se almacena sobre alguna forma de almacenamiento masivo. No es frecuentemente accesada y se almacena a un nivel de detalle, consistente con los datos detallados actuales. Mientras no sea prioritario el almacenamiento en un medio de almacenaje alterno, a causa del gran volumen de datos unido al acceso no frecuente de los mismos, es poco usual utilizar el disco como medio de almacenamiento.

Datos ligeramente resumidos.- La data ligeramente resumida es aquella que proviene desde un bajo nivel de detalle encontrado al nivel de detalle actual. Este nivel del data warehouse casi siempre se almacena en disco.

DATA WAREHOUSE Y BI

La mayoría de las organizaciones realiza labores con el fin de conseguir información adecuada, pero estas acciones no son suficientes, porque la calidad de la información también depende del software y del hardware.

Con el objetivo de dar apoyo y solución a estos problemas surge el DW, que reúne y organiza grandes volúmenes de datos provenientes de las diversas unidades que contienen todos los datos. Además, asegura que los datos estén disponibles con la flexibilidad y velocidad necesarias. Con esto se puede decir que es una súper base de datos integrada.

Más adelante se comentarán las características, arquitectura, ventajas, etc. de los DW, pero antes se debe entender que la implantación de éste, no resuelve problemas por sí sólo, simplemente proporciona, los datos necesarios para tomar las mejores decisiones

LAS PRINCIPALES APORTACIONES DE UN DATAWAREHOUSE SON:

Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional, basándose en información integrada y global del negocio.

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.

Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios.

Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente.

Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares

El éxito de un data warehouse no está solo en su construcción, sino en usarlo para mejorar procesos empresariales, operaciones y decisiones. Posicionar un DW para que sea usado efectivamente, requiere entender los impactos de implementación en los siguientes ámbitos :

A) IMPACTOS HUMANOS

Efectos sobre la gente de la empresa:

Construcción del DW: a diferencia del desarrollo de aplicaciones, donde los requerimientos de la empresa logran ser relativamente bien definidos producto de la estabilidad de las reglas de negocio a través del tiempo, construir un DW depende de la realidad de la empresa como de las condiciones que en ese momento existan, las cuáles determinan qué debe contener el DW. Como se dijo anteriormente, la gente de negocios debe participar activamente durante el desarrollo del DW, desde una perspectiva de construcción y creación.

Accediendo al DW: el DW intenta proveer los datos que posibilitan a los usuarios acceder a su propia información cuando ellos la necesitan. Esta aproximación para entregar información tiene varias implicancias:

La gente de la empresa puede necesitar aprender nuevas destrezas.

Análisis extensos y demoras de programación para obtener información será eliminada. Como la información estará lista para ser utilizada, las expectativas probablemente aumentarán.

Nuevas oportunidades pueden existir en la comunidad empresarial para los especialistas de información.

La gran cantidad de reportes en papel serán reducidas o eliminadas.

La madurez del DW dependerá del uso activo y retroalimentación de sus usuarios. Usando aplicaciones DSS/EIS: usuarios de aplicaciones DSS y EIS necesitarán menos experiencia para construir su propia información y desarrollar nuevas destrezas. Es decir, que para los usuarios, el DW extiende el alcance de la información para que puedan acceder directamente en línea, lo que a la vez contribuye en su capacidad para operar con mayor efectividad las tareas diarias relacionadas con la toma de decisiones. b) Impactos Empresariales

Procesos Empresariales y Decisiones Empresariales. Se deben considerar los beneficios empresariales potenciales de los siguientes impactos:

Los Procesos de Toma de Decisiones pueden ser mejorados mediante la disponibilidad de información. Decisiones empresariales se hacen más rápidas por gente más informada.

Los procesos empresariales pueden ser optimizados. El tiempo perdido esperando por información que finalmente es incorrecta o no encontrada, es eliminado.

Conexiones y dependencias entre procesos empresariales se vuelven más claros y entendibles. Secuencias de procesos empresariales pueden ser optimizados para ganar eficiencia y reducir costos.

Procesos y datos de los sistemas operacionales, así como los datos en el DW, son usados y examinados. Cuando los datos son organizados y estructurados para tener significado empresarial, la gente aprende mucho de los sistemas de información. Pueden quedar expuestos posibles defectos en aplicaciones actuales, siendo posible entonces mejorar la calidad de nuevas aplicaciones.

B) COMUNICACIÓN E IMPACTOS ORGANIZACIONALES.

Apenas el DW comienza a ser fuente primaria de información empresarial consistente, los siguientes impactos pueden comenzar a presentarse:

La gente tiene mayor confianza en las decisiones empresariales que se toman. Ambos, quienes toman las decisiones como los afectados conocen que está basada en buena INFORMACIÓN.

Las organizaciones empresariales y la gente de la cual ella se compone queda determinada por el acceso a la información. De esta manera, la gente queda mejor habilitada para entender su propio rol y responsabilidades como también los efectos de sus contribuciones; a la vez, desarrollan un mejor entendimiento y apreciación con las contribuciones de otros.

La información compartida conduce a un lenguaje común, conocimiento común, y mejoramiento de la comunicación en la empresa. Se mejora la confianza y

cooperación entre distintos sectores de la empresa, viéndose reducida la sectorización de funciones.

Visibilidad, accesibilidad, y conocimiento de los datos producen mayor confianza en los sistemas operacionales y fomenta aún más su uso.

C) IMPACTOS TÉCNICOS DEL DW

Considerando las etapas de construcción, soporte del DW y soporte de sistemas operacionales, se tienen los siguientes impactos técnicos:

Nuevas destrezas de desarrollo: cuando se construye el DW, el impacto más grande sobre la gente técnica está dada por la curva de aprendizaje, muchas destrezas nuevas se deben aprender, incluyendo: conceptos y estructura DW.

El DW introduce muchas tecnologías nuevas (ETT, Carga, Acceso de Datos, Catálogo de Metadatos, Implementación de DSS/EIS), y cambia la manera que nosotros usamos la tecnología existente. Nuevas responsabilidades de soporte, nuevas demandas de recursos y nuevas expectativas, son los efectos de estos cambios.

Destrezas de diseño y análisis donde los requerimientos empresariales no son posibles de definir de una forma estable a través del tiempo.

Técnicas de desarrollo incremental y evolutivo.

Trabajo en equipo cooperativo con gente de negocios como participantes activos en el desarrollo del proyecto.

Nuevas responsabilidades de operación: los cambios sobre los sistemas y datos operacionales deben ser examinados más cuidadosamente para determinar el impacto que estos cambios tienen sobre ellos, y sobre el DW.

Para la Dirección de Sistemas, el DW enriquece las capacidades del usuario autosuficiente y hace que la Dirección pueda ofrecer nuevos servicios a los usuarios, sin interferir con las aplicaciones cotidianas de producción, aunque se requiere una asignación de tiempo y personal técnico para el mantenimiento y operación del DW.

EJEMPLO DE UN DATA WAREHOUSE

Un data warehouse estructurado para un centro de producción industrial. 

Se muestra sólo el detalle actual, no así los niveles de esquematización ni los archivos de detalle más antiguos. 

Además, se observa que hay tablas del mismo tipo divididas a través del tiempo. Por ejemplo, para el histórico de la fabricación de las piezas, hay muchas tablas separadas físicamente, representando cada una un trimestre diferente. La estructura de los datos es consistente con la tabla de la elaboración de las piezas, aunque físicamente hay muchas tablas que lógicamente incluyen el histórico. 

Para los diferentes tipos de tablas hay diferentes unidades de tiempo que físicamente dividen las unidades de información. El histórico de fabricación está dividido por trimestres, el histórico de la orden de piezas está dividido por años y el histórico de cliente es un archivo único, no dividido por el tiempo. 

Así también, las diferentes tablas son vinculadas por medio de un identificador común, piezas u órdenes de piezas (la representación de la interrelación en el ambiente de depósito toma una forma muy diferente al de otros ambientes, tal como el ambiente operacional).

Conclusiones

El Data Warehouse se ha convertido en la herramienta idónea para ayudar a los ejecutivos a tomar las decisiones apropiadas, que les permitan seguir compitiendo en el mercado.

El DWH organiza y orienta los datos desde la perspectiva del usuario final, mientras que los sistemas operacionales organizan sus datos desde la perspectiva de la aplicación, para lograr eficiencia en el acceso de datos.

Asegura que los datos sean precisos, correctos y confiables y que mantengan la consistencia monitoreando continuamente la precisión y exactitud de los datos y el contenido de los reportes generados.

El uso de sistemas Data Warehouse es una poderosa estrategia para administrar empresas.

Los resultados que arrojan los análisis de los datos obtenidos y consolidados en el Data Warehouse pueden hacer que la directiva de la empresa corrija

Bibliografía:

ELECTRÓNICO

http:// www.bibliociencias.cu/gsdl/collect/libros/index/assoc/HASH0106/ b6fac6b9.dir/doc.pdf

http:// www.ongei.gob.pe/publica/metodologias/Lib5084/3-5.HTM https://www.google.com.ec/search?

q=data+warehousing&espv=2&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ei=SxS_U7juELbNsQS9k4DQAw&ved=0CAYQ_AUoAQ&biw=1366&bih=667#q=estructura+data+warehousing&tbm=isch&facrc=_& imgrc=FeCnGYGufbdP4M%253A %3BFP4ZU47IqXkrHM%3Bhttp%253A%252F%252Fwww.dataprix.com%252Ffiles%252Fuploads%252F250image%252FHEFESTO%252520v2_0%252Fdw%252520arquitectura.png%3Bhttp%253A%252F%252Fwww.dataprix.com%252Fdata-warehousing-y-metodologia-hefesto%252Fi-data-warehousing-investigacion-y-sistematizacion-conceptos-8%3B500%3B506

VIRTUAL

http :// www.dataprix.com/fases-implantacion-dwh http://churriwifi.wordpress.com/2009/11 / http:// repositorio.espe.edu.ec/bitstream/21000/5123/2/DT-ESPEL-0900.pdf http:// www.dataprix.com/fases-implantacion-dwh http:// e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/8554/

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