Hoy en día la data Data Warehouse, o
también llamada Data Warehouse Business Intelligence,
Almacen de Datos o Decision Support cumple un papel muy
importante dentro de las empresas y a la vez la confianza para la
toma de decisiones para sus respectivos cambios para facilitar el
trabajo, y a si agilitarlo.
Esta herramienta nos va ayudar a minimizar el tiempo
para analizar mucha información con mayor velocidad y
precisión; El componente que resuelve este caos de los
datos en la actualidad es el Data Warehouse.
Data Warehouse el cual es un conjunto de procesos y
acciones, es una colección de datos orientados a un tema,
integrados y no volátiles en el soporte al proceso de toma
de decisiones de la gerencia. Anexos 1: Descripción de un
Data Warehouse.
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.
Cuando se construye el "Data Warehouse", 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 de la herramienta
que se esta utilizando en ela empresa "Data Warehouse"
El "Data Warehouse" introduce hoy nuevas
tecnologías (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, demandas de recursos y
expectativas, son los efectos de estos cambios y lo que
s.
Lo primordial que la Data Warehouse es un sistema
empresarial que contiene su propia base de dato.
Los procesos empresariales pueden ser optimizados. El
tiempo perdido esperando por información que finalmente es
incorrecta o no encontrada, es eliminada. Asi como Conexiones y
dependencias entre procesos empresariales se vuelven más
claros y entendibles.
Cuando los datos son organizados y estructurados, los
empleados aprende mucho de los sistemas de información. Y
a tenerlos en orden.
Dadas las características de un sistema de Data
Warehousing, su aplicación puede tener variados fines, en
una diversidad de industrias. Podemos decir que su
aplicación más rica corresponde a entornos de
empresas en los que se identifican grandes volúmenes de
datos, asociados a: cantidad de clientes, variedad de productos y
cantidad de transacciones. Veremos algunas aplicaciones
típicas en distintas industrias.
• Comercio Minorista: Utilizan grandes sistemas de
Procesamiento Paralelo Masivo para acceder a meses o años
de historia transaccional tomada directamente en los puntos de
venta de cientos, o miles, de sucursales.
• Manufactura de Bienes de Consumo Masivo: Las
empresas de este sector necesitan hacer un manejo cada vez
más ágil de la información para mantenerse
competitivas en la industria. Los Data Warehouse se utilizan para
predecir la cantidad de producto que se venderá a un
determinado precio y, por consiguiente, producir la cantidad
adecuada para una entrega "justo a tiempo".
• Transporte de Cargas y Pasajeros: Se utilizan
Data Warehouse para almacenar y acceder a meses o años de
datos de clientes y sistemas de reservas para realizar
actividades de marketing, planeamiento de capacidad, monitoreo de
ganancias, proyecciones y análisis de ventas y costos,
programas de calidad y servicio a clientes.
• Telecomunicaciones: Estas empresas utilizan sus
Data Warehouse para operar en un mercado crecientemente
competitivo, desregulado y global que, a su vez, atraviesa
profundos cambios tecnológicos. Se almacenan datos de
millones de clientes
Muchas industrias y actividades utilizan actualmente, o
están comenzando a instalar, Data Warehouse entre ellas:
entidades gubernamentales, especialmente para el control
impositivo, empresas de servicios públicos, de
entretenimiento, editoriales, fabricantes de automóviles,
empresas de petróleo y gas, laboratorios
farmacéuticos, droguerías, etc.
ARQUITECTURA
Los bloques funcionales que se corresponden con un
sistema de información completo que utiliza un DW se
muestran gráficamente en el Anexo 2.
• Nivel operacional: Contiene datos primitivos
(operacionales) que están siendo permanentemente
actualizados, usados por los sistemas operacionales tradicionales
que realizan operaciones transaccionales.
• Almacén de datos o DW : Contiene datos
primitivos correspondientes a sucesivas cargas del DW y algunos
datos derivados. Los datos derivados son datos generados a partir
de los datos primitivos al aplicarles algún tipo de
procesamiento (resúmenes).
• Nivel departamental (Data Mart):
Contiene casi exclusivamente datos derivados.
Cada departamento de la empresa determina su nivel
departamental con información de interés a dicho
nivel. Va a ser el blanco de salida sobre el cual los datos en el
almacén son organizados y almacenados para las consultas
directas por los usuarios finales, los desarrolladores de
reportes y otras aplicaciones.
• Nivel individual: Contiene pocos datos, resultado
de aplicar heurísticas, procesos estadísticos,
etc., a los datos contenidos en el nivel anterior. El nivel
individual es el objetivo final de un DW. Desde este nivel
accederá el usuario final y se podrán plantear
diferentes hipótesis, así como navegar a
través de los datos contenidos en el DW.
Anexos:
Anexos 1: Descripción de un Data
Warehouse.
Anexo 2: Arquitectura de un Data
Warehouse
Bibliografía:
http://www.nocturnar.com/forum/informes/228221-datawarehouse.html
http://www.monografias.com/trabajos31/almacenes-datos/almacenes-datos
http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx
http://es.wikipedia.org/wiki/Almac%C3%A9n_de_datos
Libros:
Building a Data Warehouse: With Examples in
SQL Server
Escrito por Vincent Rainardi
2008
Autor:
Fernando Yepez