Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información

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1 12/13 La organización de datos e información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza "

2 Guión Introducción: Data Warehouses Características: entornos OLTP vs OLAP Construcción de Data Warehouses: Arquitectura Procesos ETL Bases de datos multidimensionales Referencias y bibliografía

3 Introducción: Definición Data warehouses: Repositorio de datos estructurado a nivel de empresa orientado hacia las áreas de negocio que contiene datos históricos y actuales y está diseñado para facilitar la toma de decisiones: Aplicaciones operacionales (OLTP) Orientados a la aplicación específica Datos actuales Información detallada Los datos cambian continuamente (volátiles) Aplicaciones de negocio (OLAP) Orientados al sujeto y de un tema específico Datos actuales e históricos Información detallada y resumida (integrada) Datos con mayor estabilidad y menos cambios (no volátiles)

4 Introducción: Características Orientados al tema: La información se estructura en base a un tema de interés para los directivos de la entidad y no para facilitar la operativa diaria: Por ejemplo para un comercio entorno a las ventas, productos y proveedores Integrados: La base de datos contiene todos los datos de los sistemas operacionales de la organización (entidad) y dichos datos deben ser consistentes Por ejemplo agrega los datos de los sistemas de ventas, compras de productos, campañas de markteting, recursos humanos, etc

5 Introducción: Características No volátiles: Una vez los datos han sido incorporados al sistema (registrados) estos no se borran ni actualizan. Además están pensados para un horizonte de tiempo mucho mayor que los datos operacionales Por ejemplo 60 o 90 días VS 5-10 años Inserciones/borrados/actualizaciones constantes VS carga de datos La misma consulta sobre el mismo período temporal siempre produce el mismo resultado

6 Construcción: Arquitectura Externa (hasta un 20%)

7 Construcción: Arquitectura Bases de Datos OLTP Bases de Datos OLAP Estructuras de datos complejas (3-FN) Datos normalizados (menos volumen) Pocos índices Transacciones determinadas Muchas operaciones de join Estructuras de datos multidimensionales Datos desnormalizados (más volumen) Muchos índices (se relacionan datos aparentemente sin relación) Transacciones muy variadas Pocas operaciones de join No se suele trabajar con muchos datos derivados y agregados La información temporal puede o no formar parte de la clave Se trabaja con gran cantidad de datos derivados y agregados La información temporal forma parte de la clave

8 Construcción: Procesos ETL Proceso de adquisición de datos (Data acquisition) del Data Warehouse (-ETL-) Extracción (Extraction -E-): Recogen los datos de los diferentes sistemas operacionales y los integran. Suelen involucrar procesos de cleansing y auditoría y control de datos (asegurar integridad) Transformación (Transformation -T-): Transforman los datos recolectados en el formato adecuado para el Data Warehouse (cambios unidades de medida Carga (Load -L-): Procesos para la inserción masiva de datos en el Data Warehouse

9 Introducción: Arquitectura Externa

10 Construcción: Arquitectura Staging Area: Facilita los procesos de extracción y transformación de los datos antes de ser incluidos en el Data Warehouse Data Marts: Contienen datos que han sido personalizados para una determinada funcionalidad o análisis: Por ejemplo: análisis de la demanda de los clientes considerando factores geográficos, ventas de un determinado producto en función de sus proveedores

11 Construcción: BD multidimensionales Cubo o hipercubo: Estructura que se emplea para organizar los datos en el Data Warehouse. Tiene múltiples dimensiones (ej con tres dimensiones)

12 Construcción: Arquitectura Diferente nivel de detalle en cada una de las dimensiones

13 Construcción: Arquitectura Slice (loncha): El subconjunto de datos multidimensionales definidos por seleccionar valores específicos para cada uno de los atributos que definen las dimensiones

14 Construcción: BD multidimensionales Operación básica: La agregación Que cantidad de productos de la marca X se han vendido durante el mes actual en las diferentes tiendas Cuantas ventas de los diferentes productos se han realizado en las tiendas de la región 1

15 Construcción: BD multidimensionales Operación básica: La agregación

16 Construcción: BD multidimensionales Implementación de los cubos: Opción más simple: Una sola tabla con múltiples columnas que representan o bien las dimensiones que se consideran o bien los datos de interés para el análisis (en nuestro ejemplo número de ventas de un producto) Demasiados datos replicados Arquitectura en estrella

17 Construcción: BD multidimensionales Arquitectura en estrella: Una tabla central que contiene la información de los hechos que se desean analiza (e.g. las ventas) conectada a diferentes tablas que representan las diferentes dimensiones

18 Construcción: BD multidimensionales En general aunque la implementación sea en arquitectura en estrella, la arquitectura de una sóla tabla es la que se emplea como vista analítica

19 Construcción: BD multidimensionales Informe típico: Datos de ventas totales efectuadas durante el primer trimestre por marca (Brand)

20 Construcción: BD multidimensionales Drill Down y Drill Up sobre los informes obtenidos: Drill Down/Up: Detallar/Agregar los resultados obtenidos añadiendo un nuevo campo, por ejemplo categoría de productos (category)

21 Construcción: Factores de éxito Integrar datos externos con datos de producción internos y gestionar historiales Considerar información útil Centrado en los objetivos de la empresa Emplear datos de calidad (coherentes, actualizados y documentados) Arquitectura flexible para garantizar la escalibilidad (tanto a nivel hardware como a nivel software). Considerar también más usuarios, herramientas, volumen de negocio, etc

22 Construcción: Errores comunes Incluir datos solamente porque están disponibles (podrían no ser útiles) Crear un esquema de BD relacionales tradicional Crear el data Warehouse pensando en la tecnología que se va a usar para su implementación Creer que los Data Warehouse acaban su ciclo de vida una vez cargados los datos e instalado el sistema (incluir herramientas para el diseño de informes)

23 Temas relacionados Data Mining: Búsqueda automática / semiautomática de información relevante en grandes volúmenes de datos generalmente internos Web Mining: Data Mining sobre datos extraídos de la Web (externos a la empresa) Objetivo: Obtener conjuntos de reglas

24 Temas relacionados Diferencias Machine Learning respecto a Data/Web Mining: Volúmenes de datos con los que se trabaja

25 Referencias y Bibliografía Ralph Stair y George Reynolds, Information Systems, 10 th edición, International edition Imhoff y otros, Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques, 2003, Wiley J. M. Franco, El data warehouse. El Data Mining, 1997, Eyrolles

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