Tecnologías de Información y Comunicación II.

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1 INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tecnologías de Información y Comunicación II. INFORME: ETL y Modelo Estrella. NOMBRE : Ruben Chura, Andony Pavez. CARRERA : Ingeniería en Informática. ASIGNATURA : Tecnologías de Información y Comunicación II PROFESOR : Tapia Santis Rodrigo. FECHA : Septiembre de 2015.

2 Contenido 1 Introducción Extract, Transform and Load Funcionalidades Beneficios de los procesos ETL Herramientas/software ETL Modelo Estrella Razones a favor del esquema en estrella Conclusión... 9 Referencias Bibliográficas... 10

3 1 Introducción El presente trabajo presenta dos temas insertos dentro del mundo de la inteligencia de negocios, por una parte de desarrolla el tema de los procesos ETL para luego terminar exponiendo el modelo estrella. Por un lado ETL, nos permiten mover datos desde diversas fuentes, transformándolos a la vez que se limpian y cargan en otra base de datos, Data Mart o Data WareHouse; para su posterior análisis y finalmente apoyar a los diversos procesos de negocios de las organizaciones. En segunda instancia se presenta el concepto de modelo de datos estrella, este se enmarca dentro del concepto de modelado multidimensional el cual es una disciplina de diseño la cual modela las particularidades de los procesos de negocios. Este modelo presenta un diseño simple y simétrico, por lo que es relativamente fácil de entender, usar y explorar.

4 2 Extract, Transform and Load. Los procesos ETL son un término estándar que se utiliza para referirse al movimiento y transformación de datos. Se trata del proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y cargarlos en otra base de datos (denominada data mart o data warehouse) con el objeto de analizarlos. También pueden ser enviados a otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio. En definitiva, el principal objetivo de este proceso es facilitar el movimiento de los datos y la transformación de los mismos, integrando los distintos sistemas y fuentes en la organización moderna. El término ETL corresponde a las siglas en inglés de: - Extract: Extraer. - Transform: Transformar. - Load: Cargar. Ilustración 1 Proceso ETL Como se observa en la ilustración 1; el DataWarehouse se alimenta de los datos operacionales mediante diversas herramientas ETL. Procesos: - Extracción: Referencia a la captura de información desde los sistemas operacionales. Ej. Ficheros planos, Documentos impresos, Bases de datos, etc. - Transformación: Es la adaptación de los datos fuente al formato destino definido en el DataWarehouse. - Cargar: Este es el proceso en que los nuevos datos son finalmente recolectados en el DataWarehouse en su formato definitivo. Este proceso es bastante complejo debido a que las estructuras de los datos en algunos casos es completamente distinta, los orígenes de datos pueden ser de los más diversos orígenes, lo normal es la realización de

5 2.1 Funcionalidades. Las herramientas ETL, deberían de proporcionar, de forma general, funcionalidades: las siguientes - Control de la extracción de los datos y su automatización, disminuyendo el tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y permitiendo mayor flexibilidad. - Acceso a diferentes tecnologías, haciendo un uso efectivo del hardware, software, datos y recursos humanos existentes. - Proporcionar la gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts existente, integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts. - Uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación. - Acceso a una gran variedad de fuentes de datos diferentes. - Manejo de excepciones. - Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros, que nos permitirán llevan una gestión de la planificación de todos los procesos necesarios para la carga del DW. - Interfaz independiente de hardware. - Soporte en la explotación del Data Warehouse 2.2 Beneficios de los procesos ETL A cualquier empresa u organización le beneficia poner en marcha un proceso ETL para mover y transformar los datos que maneja por los siguientes motivos: - Poder crear una Master Data Management, es decir, un repositorio central estandarizado de todos los datos de la organización. Por ejemplo, si tenemos un objeto cliente en una base de datos de créditos y otro objeto cliente en la base de datos de tarjetas de crédito, lo que haría el Master sería definir, de forma concreta e inequívoca, un registro cliente único con su nombre y apellidos para la organización. - Posibilita a los directivos tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de los datos cargados en las bases nuevas y actualizadas: la dama mart o data warehouse. - Sirve para integrar sistemas. Las organizaciones crecen de forma orgánica y cada vez se van agregando más fuentes de datos. Esto provoca que comience a surgir nuevas necesidades, como por ejemplo integrar los datos de un banking online con los datos antiguos de un sistema legacy. - Poder tener una visión global de todos los datos consolidados en una Data warehouse. Por ejemplo, crear una estrategia de marketing basándose en el análisis de los datos anteriores. 2.3 Herramientas/software ETL. - Ab Initio

6 - Benetl - BITool ETL Software - CloverETL - Cognos Decisionstream (IBM) - Data Integrator (herramienta de Sap Business Objects) - ETI*Extract (ahora llamada Eti Solution) - IBM Websphere DataStage (antes Ascential DataStage) - Microsoft Integration Services - Oracle Warehouse Builder - WebFocus-iWay DataMigrator Server - Pervasive - Informática PowerCenter - Oxio Data Intelligence ETL full web - SmartDB Workbench - Sunopsis (Oracle) - SAS Dataflux - Sybase - Syncsort: DMExpress. - Opentext (antes Genio, Hummingbird). - Pentaho - Talend ETL. Las herramientas ETL no tienen por qué utilizarse sólo en entornos de Data Warehousing o construcción de un DW, sino que pueden ser útiles para multitud de propósitos, como por ejemplo: Tareas de Bases de datos: También se utilizan para consolidar, migrar y sincronizar bases de datos operativas. Migración de datos entre diferentes aplicaciones por cambios de versión o cambio de aplicativos. Sincronización entre diferentes sistemas operacionales (por ejemplo, nuestro entorno ERP y la Web de ventas). Consolidación de datos: sistemas con grandes volúmenes de datos que son consolidados en sistemas paralelos para mantener históricos o para procesos de borrado en los sistemas originales. Interfaces de datos con sistemas externos: envío de información a clientes, proveedores. Recepción, proceso e integración de la información recibida. Interfaces con sistemas Frontoffice: interfaces de subida/bajada con sistemas de venta. Otros cometidos: Actualización de usuarios a sistemas paralelos, preparación de procesos masivos (mailings, newsletter), etc. 3 Modelo Estrella. Inserto dentro del mundo de las bases de datos usadas para el Datawarehouse se encuentra este esquema, el cual no es más que un modelo de datos (lenguaje orientado a describir elementos de

7 realidad que intervienen en un problema dado) que contiene una tabla de hechos rodeada de diversas dimensiones las cuales asemejan a una estrella Consiste en estructurar la información en procesos, vistas y métricas recordando a una estrella). Es decir, tendremos una visión multidimensional de un proceso que medimos a través de unas métricas. A nivel de diseño, consiste en una tabla de hechos en el centro para el hecho objeto de análisis y una o varias tablas de dimensión por cada dimensión de análisis que participa de la descripción de ese hecho. En la tabla de hecho encontramos los atributos destinados a medir el hecho: sus métricas. Mientras, en las tablas de dimensión, los atributos se destinan a elementos de nivel y a atributos de dimensión.en el esquema en estrella la tabla de hechos es la única tabla del esquema que tiene múltiples joins que la conectan con otras tablas. El resto de tablas del esquema únicamente hacen join con esta tabla de hechos. Ilustración 2. Ejemplo de Esquema del Modelo Estrella 3.1 Razones a favor del esquema en estrella Este esquema es ideal por su simplicidad y velocidad para ser usado en análisis multidimensionales (OLAP, Data Marts, EIS,...). Permite acceder tanto a datos agregados como de detalle. El diseño de esquemas en estrella permite implementar la funcionalidad de una base de datos multidimensional utilizando una clásica base de datos relacional (más extendidas que las multidimensionales).

8 Otra razón para utilizar los esquemas en estrella es su simplicidad desde el punto de vista del usuario final. Las consultas no son complicadas, ya que las condiciones y las uniones (JOIN) necesarias sólo involucran a la tabla de hechos y a las de dimensiones, no haciendo falta que se encadenen uniones y condiciones a dos o más niveles como ocurriría en un esquema en copo de nieve. En la mayoría de los casos son preferibles los de estrellas por su simplicidad respecto a los de copo de nieve por ser más fáciles de manejar. Finalmente, es la opción con mejor rendimiento y velocidad pues permite indexar las dimensiones de forma individualizada sin que repercuta en el rendimiento de la base de datos en su conjunto. Creación del modelo estrella: 1. Definir la Tabla de hechos. a. Localizar el origen de la información b. Entenderse perfectamente el significado de los indicadores c. Determinarse el nivel de detalle de estos datos 2. Definir sus Medidas. Lo que se desea medir (depende del criterio de la persona que este modelando) 3. Definir las tablas dimensionales. 4. Validar el Modelo: validar la concordancia y la integridad de las reglas de negocio. Dimensión: Tablas relacionales que se almacenan en una BD estas pueden tomar diversas formas y que a la larga en el cubo se transforman en parámetros de la Tabla de hechos.

9 4 Conclusión En conclusión mientras que los procesos ETL nos permiten extraer información de diversas fuentes el modelo estrella es un paradigma de modelado el cual se centra en un solo objeto al que se conecta tablas de dimensiones cuya función es la de establecer un modelo sencillo el cual nos pueda brindar buenos tiempos de respuesta y que corresponda con el lenguaje de negocio de sus usuarios.

10 Referencias Bibliográficas - Herramientas ETL - El portal de Business Intelligence, almacenes de datos y proceso ETL. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: - Extract, Transform and load - Wikipedia, la enciclopedia libre. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: https://es.wikipedia.org/wiki/extract,_transform_and_load - Procesos ETL: Definición, Características, Beneficios y Retos. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: datos/bid/312584/procesos-etl-definici%c3%b3n-caracter%c3%adsticas-beneficios-y- Retos - Herramientas ETL. Que son, para que valen? Productos más conocidos. ETL s Open Source. Dataprix TI. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: - Diseño data warehouse: hechos y dimensiones; modelo estrella VS copo de nieve mundodb. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: - Business Intelligence: Modelo Estrella y Modelo Copo de Nieve. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: - Data Warehouse, Modelo, Conceptos e Implementación orientada a SQL Server (página 2) - Monografias.com. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: - Esquema en estrella - Wikipedia, la enciclopedia libre. Fecha de consulta: 13 de Septiembre de Recuperado de: https://es.wikipedia.org/wiki/esquema_en_estrella

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