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Bachilleres:Belloso, AlbertoLamunt, Noris

Osechas, MarioRodríguez, María

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELAFACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALESESCUELA DE ADMINISTRACIÓN Y CONTADURÍADEPARTAMENTE DE MATEMÁTICA Y ESTADÍSTICATECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN IPROF. OMAR VALBUENA.

DATAWAREHOUSEIntroducción al Tema

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ACCESIBLE: los contenidos son entendibles y navegables.

CONSISTENTE: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización.

ADAPTABLE Y ELÁSTICA: el DataWareHouse está diseñado para cambios continuos.

Hacer que la información de la organización sea:

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El Datawarehouse surgió con el objetivo de hacer consultable la información que se tiene de una empresa tanto de meses como de años anteriores.

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 a datos.

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COMPONENTES TECNOLOGICOSLos elementos básicos son:

Área de Tráfico de Datos: almacenamiento y grupo de procesos, que limpian transforman, combinan, remueven los duplicados, guardan, archivan y preparan los datos fuente para ser usados en el DWH.

Servidor de Presentación: la maquina física objetivo en donde los datos del Data WareHouse son organizados y almacenados para queries directos por los usuarios finales, reportes y otras aplicaciones.

Modelo Dimensional: contiene la misma información que el modelo E/R pero empaqueta los datos en un formato simétrico cuyo objetivo es ganar una mayor comprensión del usuario y garantizar la ejecución rápida y eficiente de las consultas. Relación entre las tablas de dimensiones y las tablas de datos: Las tablas de dimensiones contienen información jerárquica que permitirán la realización de las agregaciones o las profundizaciones.

Procesos de Negocios: un coherente grupo de actividades de negocio que hacen sentido a los usuarios del negocio del DWH.DataMart, Almacenamiento Operacional, OLAP, ROLAP, MOLAP, Aplicaciones para Usuarios Finales, Ad Hoc Query Tool, modelado de Aplicaciones, MetaData.

Sistema Fuente: sistemas operacionales de registros donde sus funciones son capturar las transacciones del negocio.

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PROCESOS BÁSICOS DEL DWH (ETL).Extracción: este es el primer paso de obtener la información hacia el ambiente del Data WareHouse.

Transformación: son pasos de transformación como: limpieza de la información, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el DWH, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión.

Carga: al final del proceso de transformación, los datos están en forma para ser cargados.

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Impactos Humanos. • Efectos sobre la gente

de la empresa: • Construcción del DW: • Accesando el DW: • La gente de la

empresa puede necesitar aprender nuevas destrezas

• Usando aplicaciones DSS/EIS:

Impactos Empresariales. • Procesos Empresariales Y

Decisiones Empresariales.• Los Procesos de Toma de

Decisiones pueden ser mejorados mediante la disponibilidad de información.

• Los procesos empresariales pueden ser optimizados

Impactos Técnicos De DW: Considerando las etapas de construcción, soporte del DW y  soporte de sistemas operacionales, se tienen:

• Conceptos y estructura DW. • Técnicas de desarrollo

incremental y evolutivo.

IMPACTOS DEL DWH.

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En general, podemos plantear que el Datawarehouse representa una oportunidad para estrechar las relaciones de las empresas con los clientes.

DWH está teniendo una gran aplicación en la actualidad para el desarrollo de las empresas, como almacén de datos. Sus objetivos incluyen la reducción de los costes de almacenamiento y una mayor velocidad de respuesta frente a las consultas de los usuarios.

Para diseñar una buena arquitectura de DWH es necesario como primer paso conocer bien los requerimientos del negocio y hacer un estudio profundo de las fuentes externas que nos van a suministrar los datos. Además, hacer un buen diseño del área de transformación de datos, cuáles son las transformaciones que se van a realizar y cómo se va a implementar el modelo dimensional con sus tablas de hechos y de dimensiones es el segundo paso a seguir.

CONCLUSIONES.