1. DATA WAREHOUSE BASE DE DATOS UNIVERSIDAD ESTATAL DE MILAGRO ENERO DE 2010 MAURICIO QUINTUÑA

2. La definición de empresa: Es una unidad de producción de bienes y servicios para satisfacer las necesidades de un mercado.

4. Entorno de la empresa actual. Globalización de los mercados. Es necesario contar con ventaja competitiva o comparativa respecto a otras empresas. Incertidumbre y turbulencia del entorno. Oferta en un entorno de alto nivel de competencia. Demanda más exigente y selectiva. Aumento de la innovación y oferta de productos. Acortamiento del ciclo de vida de los productos. Utilización del costo, calidad, tiempo, innovación y orientación al cliente como estrategias de negocios.

7. Uno de los valores más importantes de una organización es la información. Estos valores normalmente son guardados por la empresa de dos formas:

9. Las razones básicas de porque una organización implementa Data Warehouse: a) Para realizar tareas en los servidores y discos, asociados a queries y reportes en servidores y discos que no son utilizados por sistemas de proceso de transacciones. b) Para utilizar modelos de datos o tecnologías de servidores que agilizan los queries y reportes, y que no son apropiados para los procesos de transacciones. c) Para proveer un ambiente donde relativamente una muy poca cantidad de conocimiento de los aspectos técnicos de tecnología de bases de datos es requerida para escribir y mantener queries y reportes. d) Para proveer un almacén del sistema de proceso de transacciones limpio que puede ser reportado y que no necesariamente requiere que se arregle el sistema de proceso de transacciones. e) Para hacer los queries y reportes de datos básicamente más fácil de los múltiples procesos de transacciones y de las fuentes externas y de los datos que deben ser almacenados solamente para el propósito de hacer queries y reportes.

10. Los procesos básicos del Data WareHouse (ETL): Extracción: este es el primer paso de obtener la información hacia el ambiente del Data Warehouse. b) Transformación: una vez que la información es extraída hacia el área de trafico de datos, hay posibles paso de transformación como; limpieza de la información, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data Warehouse, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión. c) Carga: al final del proceso de transformación, los datos están en forma para ser cargados.

11. Los elementos básicos de un Data WareHouse: Sistema fuente: sistemas operacionales de registros donde sus funciones son capturar las transacciones del negocio. A los sistemas fuentes también se le conoce como LegacySystem. b) Área de trafico de datos: es un área de almacenamiento y grupo de procesos, que limpian transforman, combinan, remover los duplicados, guardan, archivan y preparan los datos fuente para ser usados en el Data Warehouse. c) Servidor de presentación: la maquina física en donde los datos del Data Warehouse son organizados y almacenados para Queriesdirectos por los usuarios finales, reportes y otras aplicaciones. d) Modelo dimensional: una disciplina especifica para el modelado de datos que es una alternativa para los modelos de entidad – relación. e) Data Warehousesystem. f) OLAP: actividad general de búsquedas para presentación de texto y números del Data WareHouse, también un estilo dimensional especifico de búsquedas y presentación de información.

12. g) ROLAP: un grupo de interfases de usuarios y aplicaciones que le dan a la base de datos relacional un estilo dimensional. h) MOLAP: un grupo de interfases de usuarios, aplicaciones y propietarios de tecnología de bases de datos que tienen un fuerte estilo dimensional. i) Aplicaciones para usuarios finales: una colección de herramientas que hacen los queries, analizan y presentan la información objetivo para el soporte de las necesidades del negocio.

14. El Data Mining y su relación con el Data Warehouse. Un sistema Data Mining es una tecnología de soporte para usuario final cuyo objetivo es extraer conocimiento útil y utilizable a partir de la información contenida en las bases de datos de las empresas. Las herramientas de Data Mining sirven para predecir tendencias y comportamientos, de esta manera permiten a las organizaciones tomar decisiones proactivas para adaptarse rápidamente a los cambios del mercado obteniendo así ventajas heterogéneas Bases de Datos relacionales, ficheros planos y registros de transacciones en línea. El Data Warehouse dota a las organizaciones de memoria, y el Data Mining de inteligencia. .

15. Ventajas de Data Warehouse:a) Proporciona información clave para la toma de decisiones empresariales.Mejora la calidad de las decisiones tomadas.b) Especialmente útil para el medio y largo plazo.c) Son sistemas relativamente sencillos de instalar si las fuentes de datos y los objetivos están claros.d) Muy útiles para el almacenamiento de análisis y consultas de históricos. Desventajas:a) No es muy útil para la toma de decisiones en tiempo real debido al largo tiempo de procesamiento que puede requerir. En cualquier caso la tendencia de los productos actuales (junto con los avances del hardware) es la de solventar este problema convirtiendo la desventaja en una ventaja.b) Requiere de continua limpieza, transformación e integración de datos.c) En un proceso de implantación puede encontrarse dificultades ante los diferentes objetivos que pretende una organización.d) Una vez implantado puede ser complicado añadir nuevas fuentes de datos.

16. Evolución desde los datos operacionales hasta la información para la toma de decisiones Usuario final Toma de decisiones Analista negocios Presentación de datos Técnicas de visualización Data Mining Exploración de datos y descubrimiento de información Analista datos Data Warehouses / Data Marts OLAP Admon.DB Fuentes de Datos Papel, ficheros, fuentes externas, SGBDS, OLTP

18. La vinculación implícita con la estrategia de la empresa

19. Una lógica de mejora continua

22. Nivel de acceso a la información

23. Nivel de acceso a los datos

24. Nivel de directorio de datos (Metadata)

25. Nivel de gestión de proceso

26. Nivel de mensaje de la aplicación

27. Nivel de data warehouse

30. JDE DB2 AS400 Lay out FTP protocolo Data Warehouse COGNOS Windows server 2003 Ventas catálogos Ledger movements OS400 Formato TXT Reportes compras Inventarios ventas Location Clientes inventarios reportes manufactura contabilidad costos

34. Conclusiones ¿Qué es un Datawarehouse? Es una base de datos que contiene datos de la empresa, además de integrar una serie de datos históricos. Tiene una orientación a uno o varios temas, con datos consolidados y consistentes, estructurados para su distribución y consulta. ¿Tengovarias Bases de Datos, puedoalmacenar la información en un mismo Data Warehouse? Desdeluegoquesi, al concentrar la información en una Data Warehouse, el acceso a la informaciónesmásrápido, además de queesposiblehacer cruces entre la información de diferentes Bases de Datos.

35. Finalización!!!