Sin ttulo de diapositiva

1
Porqué construir una base de datos?

• La habilidad de acceder a los Datos de la
  toda la Empresa

• La habilidad de tener consistencia en los datos

• La habilidad de realizar un análisis

2
Historia de análisis de los datos corporativos

• Reportes en Papel

• Análisis en Planilla de Cálculo

• Sistemas de información ejecutiva

• Herramientas estándar Data Warehouse

3

• Sistemas OLAP
• Sistemas OLTP
• OLAP vs. OLTP

4

• Consistencia y Consolidación
• Información Significativa
• Histórica
• Solo lectura
• Granularidad

5
Qué es un Data Warehouse?

• Herramientas para los Usuarios
• Colección de Datos para asistir el soporte
  de decisión
• Datos y Herramientas

6
Qué es un Data Mart?

• El Data Warehouse es para los Datos de toda
  la empresa

• Un Data Mart es específico a un departamento
  en particular

• Por que construir Data Marts?

7
Data Marts vs. Data Warehouse

• Ventajas de Data Marts sobre Data Warehouse

• Desventajas en la construcción de Data Marts

8
Construyendo un Data Warehouse o Data Mart

• Construir de Warehouse por integración de Data
  Marts a través de la Empresa

• Construcción de Data Marts a partir del Data
  Warehouse

9
De Data Warehouse a Data Mart
Servicio al Cliente Mart
Ventas Mart
Finanzas Mart
10
De Data Mart a Data Warehouse
Ventas Mart
Data Warehouse
Finanzas Mart
Servicio al ClienteMart
11
Integración de Data Marts
12
El ciclo de vida de los Datos Warehousing
13
Entorno Tecnológico
14
Servidor SQL Herramientas de Data Warehouse

• Servicio de Transformación de Datos

• Servicios OLAP de Servidores SQL

• Requerimientos de Consulta en Inglés

• Servicio de Tabla de Pivot

• Soporte avanzado de base de datos

15
Escenarios de Negocios

• Búsqueda de Ventas

• Partes Buscadas

16
Búsqueda de Venta

• Dimensiones

• Metas

17
Terminología de Data Warehousing

• Cubo

• Data Mart

• Data Warehouse

• Meta Datos

• OLAP

• OLTP

• Sistema Fuente de Datos

• Transformaciones

18
Comparación de Arquitecturas de Sistemas

• Sistemas Operacionales

• Sistemas Analíticos

19
Dónde, Qué, Cómo es ahora?
Información
Estatus
Solicitud
20
Mejoré la decisión que tomé?
Información
Vista Interna
Análisis
21
Comparación de los Sistemas

• Operacional

Respondiendo y Solicitando eventos individuales

• Analíticos

Estudiando (Midiendo) múltiples eventos y
respuestas a través de las áreas y tiempo
funcionales
22
Procesos de Análisis de Datos Warehouse
Conductores de Negocios
Objetivos de Negocios
Necesidad de Análisis de Informaciones más altas
Procedimientos y roles
Conductores de Negocios
Llaves indicadoras de Performance
Eventos y Dimensiones
Transformaciones y Fuentes
23
Entrada de nuevos Competidores
Servicio a nuevos Clientes
Negocios de Clientes
Desarrollo de nuevos productos o servicios
Decreto de Gobierno
24
Objetivos de los Negocios

• Mejora las ventas a través de una mejor
  Identificación de los segmentos de mercado.

• Baja los costos identificando los servicios
  devaluados

• Mejora la satisfacción y la retención del cliente

• Provee métricas para mejorar la productividad
  del valor de la cadena

25
Oportunidad de Actividad Evaluatoria

• Mantener una sección de definición de negocio

• Revisar el ambiente de tecnología informática

• Coleccionar y revisar las documentaciones de la
  Empresa

• Analizar y acceder a la información

• Desarrollar un plan de definición de pedidos y
  las fases del análisis de la arquitectura.

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Analizando y priorizando técnicas de análisis
Low Medium High
Ventas
Clientes
Competidores
Movimiento del Prod.
Guardado, Depart. Categorización y mezcla de
prod.
Promociones
Fuente Laboral
Margen (Gross Profit)
27
Primer manejo del Punto de Chequeo (CheckPoint)

• Incluye Sponsors de Negocios, Gerenciamiento
• de proyectos cliente y las llaves Skateholders

• Revisión y Aprobación de la fase entrega

• Identificando y discutiendo puntos abiertos

• Revisión y Aprobación del plan Proyecto
• para la próxima fase

28
Procedimientos y Roles
Conductores de Negocios
Objetivos de Negocios
Necesidad de Análisis de Informaciones muy
importantes
Procedimientos y roles
Indicadores de mejoras en Llaves
Eventos y Dimensiones
Eventos y Dimensiones
Fuentes y Transformaciones
29
Identificación de Roles de los Participantes en
el Análisis
Analista Financiero
Analista de Marketing
Ventas
Analista de Ventas
Analista del Producto
30
Analizando los procedimientos identificando los
roles
Venta del producto diario Análisis
del movimiento del producto Respuesta de
la estrategia de la oferta del producto
Análisis del Producto
31
Entendiendo los Roles de pedidos de información
Venta de los Productos Diarios Análisis de los
movimientos de los productos Respuesta en la
estrategia de oferta del producto
Cuántos errores tienen nuestros productos, por
tamaño, por gusto, fueron vendidos cada mes este
año, en la división Eastern, por depósito,
medido por tamaño, comparado con el mismo mes del
año pasado?
32
Identificando los indicadores en la mejora de la
Key
Numero de unidades vendidas
Venta
Ventas Revenue
Producto Bruto profit
Descuento
Promoción
Objetos y eventos adicionales expuestos
33
Identificación de la información de Objetos y
Eventos
Tiempo
Venta de productos diarios
Producto
Análisis de Movimiento del Producto
Respuesta de la oferta del producto
(Estrategia)
Organización
Stock
Venta
Grabado
34
Identificación de Factores

• Elegir medidas y Factores

• Ordenar cantidad

• Valor del Dólar

• Contabilización del Inventario

35
Dimensiones y Eventos
Conductores de Negocios
Objetivos del Negocio
Necesidad de Análisis de la información más
importante
Procedimientos y Roles
Indicadores de llaves de mejora
Eventos y Dimensiones
Fuentes y Transformaciones
36
Buscando los eventos comunes
Procedimiento de Marketing
Datos de Venta
Desarrollo de Campaña
Gerente de Marketing
Datos de Cliente
Información del Producto
Analista de Marketing
Analista de Campaña
Campaña Informativa
Analista de Venta
37
Identificación de Dimensiones

• Clientes
• Tiempo
• Producto
• Estatus

38
Segundo Checkpoint de Manejo

• Finalize los requerimientos obteniendo
  procesos
• Solicitar un proyecto de decisiones de ir o
  no ir

39
Fuentes y Transformaciones
Conductores de Negocios
Objetivos del Negocio
Necesidad de Análisis de la información más
importante
Procedimientos y Roles
Indicadores de llaves de mejora
Eventos y Dimensiones
Fuentes y Transformaciones
40
Vida cíclica de Datos Warehouse
Transformaciones
Sistemas de Fuente OLTP
Data Marts
Cubo
Datos Warehouse
Cliente
Fuentes
Metadata
41
Transformación de Documentación
KPIs
Procesos de Captura del Sistema
Requerimientos de Fuente de Transformaciones
Entregables

• Datos de Fuente en diagramas de contexto

• Documentación de la vida de los ciclos,
  incluyendo
• periódicamente, volúmenes esperados, fuentes
  de
• datos (especificaciones Metadata)

• Especificaciones de selección de datos y reportes

• Estrategias de Implementaciones y entregas de
• soluciones arquitectónicas.

42
Requerimientos Técnicos Identificados

• Infraestructura (Hardware y Software)
• Adquisición de datos de Población
• Respaldo y Recuperación
• Seguridad

43
Terminología de datos Warehouse

• Dimensión
• Factores
• Medida

44
Diseñando Sistemas OLTP

• Diagramas de Relaciones de Entidades
• Normalización de la Tabla de Base de Datos
• Puntos de diseño de Sistemas OLTP

45
Diagramas de Relaciones de Entidades
46
Normalización de la Tabla de Base de Datos

• Un grupo de implementaciones relacionales,
  secuenciales
• diseñado en base de datos con reglas
• Primer formulario normal
• Segundo formulario Normal
• Tercer formulario Normal
• Cuarto y Quinto Formulario Normal

47
Ejemplo de Normalización
48
OLTP puntos de diseños de Sistema

• Ventajas
• Previene anomalías de Actualización
• Asegura la consistencia de los datos a través de
  las
• transacciones.
• Optimiza la eficiencia en los procesos de la
  aplicación
• Reduce esfuerzo en modificación de
  aplicaciones
• Desventajas
• Dificultad para diseñar reportes
  analíticos
• Indíces que reduce la mejora

49
Como ve la información el negocio
50
Modelado Dimensional - Esquema "La
estrella"(Participar)
51
Hierarchies Dimensionales
Departamento Grocery
Entrega de Bebidas Carnes, Papel

• El departamento Grocery puede tener muchas
  categorías
• La Categoría Bebidas puede tener muchas
  subcategorías
• La Subcategoría de Soda puede tener muchos
  productos

Categoría Bebidas
Soda, Cerveza y Botellas de Agua
Subcategoría Soda
Cola, Naranja, Grapa
52
Hierarchies Consolidaciones Dimensionales
53
Snowflaked Hierarchies
54
Hierarchies Snowflaked vs. Consolidated

Consolidados
Snowflaked
Overall Row Count
Higher Lower
Modelo Understandability
Easier More Difficult
Number of Tables
Less More
Query Complexity
Simpler More Complex
Dimensional Searching
Quicker Slower
Bitmapped Indexing
Supports Inhibits
55
Información de tablas de dimensión de objeto
56
Pasos de Diseños de Esquemas Dimensionales

• Definiendo un Data Mart OLAP
• Eligiendo los factores
• Estableciendo Dimensiones
• Diseñando Modificaciones (Agregaciones)

57
Definiendo un Data Mart OLAP

• Estableciendo los procesos de requerimientos
  ganados
• Direccionar un simple proceso de negocios
  discreto
• Primer iteración debe ser basada de un sistema
  simple
• Estableciendo el requerimiento de la duración

58
Características Dimensionales

• Atributos altamente correlacionados
• Información Verbal Textual altamente calificada
• Elementos y direcciones de nombres Parsed
• Surrogate Key
• Dimensiones Degeneradas
• Dimensiones Junk
• Dimensiones Conformados

59
Tabla de Características Dimensionales

• Contiene una llave primaria
• Tiene uno de tantas relaciones en los factores
  de la tabla
• Contiene al menos una columna de descripción
• Contiene otras columnas de atributos que son
  útiles para niveles de agregaciones.
• Contiene un set de celdas limitada que crecen
  lentamente a través del tiempo.

60
Sobreescribiendo una grabación dimensional
61
Sobrescribiendo otra grabación dimensional
62
Grabados de los valores en la dimensión
63
Características Agregadas

• El resumen de Esquemas son usados para unir las
• mejoras de petición
• Se puede acelerar los requerimientos por tres
  órdenes
• de Magnitud

64
Ejemplo Modificaciones
65
Tamaño del Sistema estimado OLAP
El factor de la Tabla será 97 a 99.9 porciento
de OLAP El tamaño del sistema Tamaño sobre
todos Dimensionales (Grain Drives) Estima el
numero de items en cada dimensión en la
granualidad de los datos Numero de celdas en
si es la tabla del producto Bytes estimados
por celda 4 bytes por llaves de
identificación estranjeras Medida del
tamaño Ejemplo de ventas guardadas.
66
Componentes de Microsoft
67
Área de Trabajo de Datos Warehouse
68
Servicios de datos de Transformación
Transformación de la naturaleza de los datos
El golpe Data (Data Pump) Pasar a través de
SQL Paquetes DTS Creación de paquetes DTS
Áreas de guardado DTS
69
Servicios OLAP
70
Tipos de Servicios
Servidores Remotos Servidores con
hipervínculos
Select emp.EmployeeID, ord.
OrderID,ord.Discount FROM SQLServer1.Northwind.db
o.Employees AS emp, OracleSvr.Catalog1.SchemaX.Or
ders AS ord WHERE ord.EmployeeID
emp.EmployeeID AND ord.Discount gt 0