UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CUENCA

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1 UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CUENCA UNIDAD ACADÉMICA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS, ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA ORACLE WAREHOUSE TRABAJO DE INVESTIGACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO DE SISTEMAS REALIZADO POR: ALEJANDRO SALOMON BERMEO SANCHEZ DIRECTOR: Ing. ALÍ MENDEZ Cuenca-Ecuador 2009 i

2 CERTIFICACIÓN Certifico que bajo mi supervisión y dirección fue realizado el siguiente trabajo de investigación. ORACLE WAREHOUSE Ing. Alí Méndez. Director. ii

3 RESPONSABILIDAD Yo Tnlg. Alejandro Bermeo certifico que bajo mi responsabilidad he realizado el presente trabajo de investigacion iii

4 DEDICATORIA La presente investigacion va dedicada a mis padres, hermanos y demás familiares que me han dado todas las facilidades en mis estudios. Alejandro Bermeo. iv

5 AGRADECIMIENTO Expreso mi sincera gratitud a todas aquellas personas que en una forma directa o indirecta colaboran con mi formación personal. Quiero agradecer al Ing. Alí Méndez, quien con su acertada dirección, permitió la culminación de este trabajo de investigación. Un agradecimiento muy especial para mis padres y hermanas que siempre me apoyado desinteresadamente a lo largo de mi carrera. v

6 Indice CAPÍTULO I: DATA WAREHOUSE DATAWAREHOUSING QUÉ ES UN DEPÓSITO DE DATOS? Por qué necesita un depósito de datos? UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA El auge de la Data Warehouse Almacenes de Datos evolucionado como sistemas separados Los datos Mart Presentación de informes, consultas, Herramientas de análisis OLAP y Data Mining CARACTERÍSTICAS DE LA BASE DE DATOS ORACLE LA CONSTRUCCIÓN DE UN DEPÓSITO DE DATOS PLANTEA MUCHOS DESAFÍOS Gestión de los Almacenes El papel de los metadatos El aumento de volumen de datos Superior Disponibilidad CAPÍTULO 2: DISEÑO DE UN ALMACÉN DISEÑO DE UN ALMACÉN Modelado dimensional Teclas de depósito

7 2.1.4 La normalización de la Data Warehouse Data Warehouse Mart OTRAS CONSIDERACIONES DE DISEÑO Diseño para la gestión Diseño para la ejecución APLICACIÓN DEL DISEÑO Convenciones de nombres Asistente de configuración de base de datos Qué esquema? Archivos de datos y tablas Creación de la realidad y la dimensión Tablas Limitaciones Índices Particionado vistas materializadas Seguridad CAPÍTULO 3: ARQUITECTURA DE UN DATA WAREHOUSE INTRODUCCIÓN CONFIGURACIÓN DE HARDWARE PARA UN DEPÓSITO Arquitecturas del servidor Arquitectura de la base de datos de Oracle COMPONENTES DE HARDWARE Memoria Procesadores Configuraciones de almacenamiento para un depósito GESTIÓN AUTOMÁTICA DE ALMACENAMIENTO GESTIÓN DE ARCHIVOS DE ORACLE

8 3.5.1 Oracle Gestionado Archivos Bigfiles y grandes bases de datos CAPITULO 4: CARGA DE DATOS EN EL ALMACÉN EL PROCESO DE ETL EXTRACCIÓN DE LOS DATOS DE LOS SISTEMAS OPERATIVOS La identificación de datos que han cambiado Cambio Captura de Datos Oracle LA TRANSFORMACIÓN DE LOS DATOS EN UNA REPRESENTACIÓN COMÚN Integración de datos de múltiples fuentes Limpieza de datos Nueva Derivado de datos Generación de claves de Almacén CARGA DEL DEPÓSITO El archivo de datos Cargar el depósito de Uso de los cuadros exteriores Carga del depósito utilizando el transporte de tablas Carga de las Dimensiones Usando SQL MERGE TRANSFORMACIONES EN EL INTERIOR DE LA BASE DE DATOS ORACLE Mover datos de un Cuadro de etapas en la tabla de hechos OPERACIONES POST CARGA Recopilar estadísticas para el optimizador de los cuadros Verificar la Dimensiones Actualizar las vistas materializadas Recopilar estadísticas para el optimizador de vistas materializadas Una copia de seguridad de la base de datos Publicar los datos USO DE HERRAMIENTAS PARA EL PROCESO ETL

9 CONCLUSIONES RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA GLOSARIO DE TERMINOS

10 INTRODUCCIÓN A medida que aumentan las demandas y los requerimientos de su empresa por adquirir más conocimientos, es importante comprender el sentido de las herramientas que lo ayudan a construir ese conocimiento. Al comprender las capacidades más recientes, usted puede brindar conocimientos de calidad para que su empresa responda adecuadamente. La actual arquitectura de información es mucho más dinámica que hace unos pocos años atrás. Los ejecutivos ahora exigen más información, quieren tener cada vez más capacidad de análisis y predecir los comportamientos. Y lo más importante: quieren tener esto en toda la empresa para marcar una diferencia competitiva. Oracle Warehouse le permite cumplir con los requerimientos de información de su empresa. En este informe le mostraremos las nuevas capacidades de la herramienta para crear su infraestructura para la entrega de conocimientos. 10

11 CAPÍTULO I: Data Warehouse Un Data warehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un data warehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence. La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información con modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales. Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma 1. DataWarehousing 1.1 Introducción a la Base de Datos Oracle Oracle Database es una plataforma integral de base de datos para datawarehousing e inteligencia de negocios que combina escalabilidad y 1

12 desempeño líderes del sector, análisis bien integrado y calidad de datos e integridad todo en una sola plataforma que se ejecuta en una infraestructura grid de bajo costo y confiable. Oracle Database ofrece la mejor funcionalidad de su clase para data warehouses y datamarts, con escalabilidad probada en cientos de terabytes y desempeño líder en el mercado. Oracle Database también ofrece una plataforma exclusivamente integrada para análisis Qué es un depósito de datos? Es una colección de datos orientada a un determinado integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones para la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenada en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos. El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sea necesario &Act=5&sckw=LADMK MPP002.GCM

13 1.2.1 Por qué necesita un depósito de datos? Se puede da varias razones por las que se necesita un depósito de datos (Data Warehousing) tomando en cuenta que la información es un activo de la empresa la cual puede ser presentada como una parte esencial de la tomando en cuenta estos diferentes aspectos. Hace que la información de la organización sea accesible: los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar. Permite que la información de la organización sea consistente: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son 3

14 etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar. Es información adaptable y elástica: el Data WareHouse esta diseñado para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen. El diseño de Data Marts separados que hacen al Data WareHouse, deben ser distribuidos e incrementados. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar. Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: el Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos, si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar. 4

15 Es la fundación de la toma de decisiones: el Data WareHouse tiene los datos correctos para soportar la toma de decisiones. Solo hay una salida verdadera del Data WareHouse: las decisiones que son hechas después de que el Data WareHouse haya presentado las evidencias. La original etiqueta que preside el Data WareHouse sigue siendo la mejor descripción de lo que queremos construir: un sistema de soporte a las decisiones. 1.3 Una Perspectiva Histórica En el decenio de 1970 las primeras aplicaciones comerciales se construyeron para informatizar día a día las operaciones de una empresa. Estos sistemas se basan en mainframe computadoras que eran muy caros. Sólo las grandes empresas podrían pagar el hardware, el programa, los programadores, y las operaciones personales para mantenerlas funcionando. Estos sistemas se centran en la inserción de nuevos datos y de la lectura secuencial que utiliza cintas magnéticas. Con la invención del almacenamiento en disco, los datos se pueden acceder directamente. Esto llevó a la primera base de datos de los sistemas de gestión, que organizó los datos, ya sea jerárquica o en una red. Estos sistemas de bases de datos son muy complejos. Los programadores tenían que comprender cómo se almacenan los datos sobre el disco y navegar a través de los datos para generar informes. Programadores de aplicaciones COBOL utilizados para crear informes personalizados les tomaba varios días o incluso semanas para escribir el programa para cada nuevo 5

16 informe. Dichos informes se imprimían en papel y lo distribuían de forma manual a los usuarios. Nunca hubo programadores suficientes, por lo que siempre hubo un atraso en cada solicitud El auge de la Data Warehouse Una vez que los sistemas OLTP se construyeron para recoger datos de manera eficiente, el reto se convirtió en la mejor forma de interpretarlo. A fines del decenio de 1980 y principios de 1990, en un esfuerzo para tener una visión más amplia en toda la empresa, la primera empresa almacenes de datos (un término inventado por Bill Inmon, el padre de almacenamiento de datos) fueron construidos. Los datos se reunieron muchos de los sistemas operativos utilizados para ejecutar el día a día las operaciones comerciales con el fin de proporcionar una empresa en todo el punto de vista. Los almacenes de datos fueron construidos para ver las tendencias del negocio en el tiempo y lugar. Muchas decisiones requieren ser capaces de mirar más allá de los detalles de las operaciones de hoy y tomar una visión más amplia de la empresa. Un típico almacén para preguntas que implican la presentación de informes sobre la venta de productos en los últimos dos años o mirando el impacto de una gran tormenta de nieve en las ventas al por menor frente a ventas por Internet. Las preguntas implican estudiar cómo los valores han cambiado con el tiempo y qué más ha cambiado también, y posiblemente el descubrimiento de las conexiones. 6

17 Con el fin de realizar este tipo de análisis, los datos en el almacén deben conservarse durante largos períodos de tiempo, con frecuencia de 5 a 10 años Almacenes de Datos evolucionado como sistemas separados Es posible que ya se estén preguntando por qué no puede usar sus sistemas operativos de producción para su almacén de datos. Usted ya tiene las bases de datos que son accesibles a través de su red corporativa, así que: Por qué no se puede usarlos para obtener la información que necesita para ejecutar su negocio de manera más eficiente? Porque los sistemas operativos no pueden contener datos históricos, la información puede no estar disponible para analizar. Además, el esquema no está diseñado y los datos no estructurados para las consultas de inteligencia de negocios. Además, las consultas en el almacén general, el acceso de grandes cantidades de datos, lo que requiere una gran cantidad de memoria, CPU, y de E / S de los recursos. Correr decisiónes de apoyo mediante consultas que requieren un equipo muy robusto para poder ordenar y resumir millones de líneas el cual tendrá un impacto en el rendimiento de sus sistemas operativos. Para hacer aún más difícil, a menudo los diferentes sistemas operativos se están ejecutando en plataformas de hardware diferentes, con diferentes sistemas operativos de base de datos y sistemas de gestión. Algunas aplicaciones pueden haber sido adquiridos y otros 7

18 construidos en casa. En algunos, el código fuente ya no estarán disponibles para realizar cambios, y muchos de los sistemas podrían ser de varios años Los datos Mart La construcción de un almacén puede ser muy compleja y con frecuencia toma en cualquier lugar de 18 meses a tres años para desplegar. Debido a que un almacén contiene muchas áreas temáticas y cruza múltiples organizaciones, tomando en cuenta que también puede ser altamente político. Muchos de los primeros proyectos de almacenamiento de datos han fallado, se descubrió que muchas de las ventajas de un almacén podría ser reducido al departamento o línea de negocio, la solución de un determinado problema empresarial. Los almacenes de datos contienen varios temas que proporcionan una empresa consolidada ver todas las líneas del negocio. Marts son datos sobre temas concretos o específicos de la aplicación y los almacenes de datos contienen datos sólo una línea de negocio, como la venta o la comercialización. La principal diferencia entre una base de datos mart y un almacén de datos es el alcance de la información que contienen. Dado que el alcance de una base de datos mart es mucho menor, los datos se obtienen a partir de un menor número de fuentes, y el típico tiempo para su ejecución es más corto. 8

19 1.3.4 Presentación de informes, consultas, Herramientas de análisis En 1995, Larry Ellison, fundador y CEO de Oracle, se introdujo por primera vez su visión de la computadora en red: un pequeño dispositivo de bajo costo que lo hace fácil de ejecutar aplicaciones que acceden a la información a través de Internet. Aunque la computadora de la red nunca ganó una importante cuota de mercado, la visión de Internet centrados en la informática empresarial acelerado la rápida caída de precios de PC, satisfacer la demanda más economica, más sencillo de computación de escritorio. La capacidad de publicar los informes en la Web puede hacer que la información disponible para los empleados, socios y clientes en tiempo real con ello ya no tienes que estar en la oficina para ver un informe. Basta con meter en el café Internet o conectarse a la Internet desde su habitación de hotel. Colocar la información en la Web (ya sea intranet de su empresa o la World Wide Web) significa que su oficina puede realmente ser casi en cualquier lugar OLAP y Data Mining La funcionalidad en la Base de Datos Oracle Data Warehousing Incluidos en la Base de Datos Oracle OLAP se definió por vez primera por el Dr. EF Codd, el padre de bases de datos relacionales. Dijo que las bases de datos relacionales 9

20 no fueron originalmente destinadas a proporcionar síntesis de los datos, análisis y consolidación de las funciones que se definen como análisis multidimensionales. Durante muchos años, aparte de análisis de bases de datos como Oracle Express eran necesarias para proporcionar la funcionalidad no está disponible en bases de datos relacionales. Oracle ha añadido muchas características que facilitan las consultas OLAP, y ahora es posible utilizar el servidor Oracle directamente para OLAP. El lenguaje SQL se ha ampliado para proporcionar funciones analíticas, como la clasificación, pasando ventana de agregados, período tras período de comparaciones, con respecto al informe, estadísticas,funciones, los percentiles inversa, y las distribuciones hipotéticas rango, histogramas, y la primera / última agregados. Múltiples niveles de agregación se puede calcula utilizando el cubo, paquete, y establecer el agrupamiento. La mayoría de los cálculos se realizan directamente en el servidor. Estas funciones permiten las consultas OLAP que se expresado sin ser complejas, libres subconsultas y permitir optimizar para elegir un mejor plan de ejecución. La funcionalidad de minería de datos con la opción de la Enterprise Edition para hacer clasificaciones, predicciones y asociaciones. Minería de datos es parte del proceso de descubrimiento de conocimientos. Mediante el uso de estadísticas técnicas, por lo que enormes cantidades de datos pueden ser transformados en información util. Los datos es como la materia prima extraída de las minas tradicionales: cuando se convirtie en la información, es como un metal precioso. 10

21 Extractos de datos de nueva información a partir de los datos permite a las empresas a extraer previamente elementos desconocidos de información de sus depósitos y utilizar esa información para tomar importantes decisiones de negocios. El proceso de descubrimiento generalmente comienza con ninguna idea predeterminada de lo que la búsqueda se encuentra grandes cantidades de datos que se leen, en busca de similitudes que pueden agruparse para detectar patrones y tendencias. Herramientas OLAP y DSS examinan previamente al ser asociado con las relaciones y la estructura de los datos los cuales están representados por las limitaciones y las dimensiones. Minería de datos detecta relaciones que se asocian con el contenido de los datos aún no definidos, como los productos que tienen más probabilidades de ser adquiridos en conjunto, conocido como la cesta de análisis de mercado. Al analizar datos a lo largo del tiempo, puede ser utilizado para detectar patrones en el comportamiento inesperado. La probabilidad de una actividad que se realiza algún tiempo después de otra actividad puede ser determinada. En común las solicitudes de minería de datos incluyen retención de clientes, detección de fraudes, y los patrones de compra del 11

22 cliente. Algunos datos pueden ser analizados en busca de nuevas oportunidades de mercado. 1.4 Características de la Base de Datos Oracle Muchas de las nuevas características se han introducido en la Base de Datos Oracle específicamente las destinadas a mejorar el rendimiento y la manejabilidad de los datos. El procesamiento, Captura de Datos Oracle Cambio (CDC) lo cual simplifica el proceso de identificación de los datos que ha cambiado desde la última extracción. Los cambios pueden ser identificados, ya sea sincrónica con respecto a la transacción, por medio de un mecanismo de activación de base, o de forma asíncrona por la minería registros archivados heterogéneos de tablas que proporcionan el transporte de un mecanismo eficaz para mover grandes cantidades de datos entre bases de datos Oracle en diferentes plataformas de hardware. Las tablas de datos externos permiten que vaya a transformarse la carga y la descarga de la base de datos. El motor dispone de datos de alta velocidad, la mayor parte de datos y metadatos moviendose entre bases de datos Oracle y la aplicación de los servicios de exportación e importación. Los ccálculos de inteligencia de negocios pueden requerir una amplia programación fuera del lenguaje SQL. Para eliminar este problema, muchos 12

23 cálculos analíticos han sido añadidos a la base de datos Oracle. Con el nuevo modelo de cláusula de SQL, los datos relacionales puede considerarse como una matriz multidimensional de la hoja de cálculo. Los cálculos pueden ser aplicados para modelar aplicaciones tales como la presupuestación y previsión. Una de las partes más difíciles de resolver un problema es ser capaz de reproducir y capturar lo que estaba ocurriendo en el sistema cuando se produjo el problema. En la base de datos Oracle, las estadísticas de rendimiento que representan el estado del sistema se pueden reunir periódicamente (una vez por hora por defecto) y se almacena en la base de datos en el repositorio de trabajo automática (AWR). Esta información es luego analizada por el Monitor de diagnóstico automático de la base de datos (ADDM) para detectar y diagnosticar problemas de rendimiento. Puede detectar excesiva I / O, los cuellos de botella de CPU, el exceso de análisis, las cuestiones de concurrencia, PGA, buffer-cache o buffer de registro calibrado cuestiones. Algunos problemas pueden arreglarse automáticamente. Por ejemplo, Oracle Database pueden administrar automáticamente el área de memoria compartida (SGA), eliminando la necesidad que para determinar la asignación óptima de memoria para cada uno de los componentes. Provistos 13

24 a arreglar otros problemas. Una sugerencia puede ejecutar uno de los nuevos consejeros, como el de SQL Tuning Advisor para ajustar un poco el desempeño de SQL o el Asesor de Acceso SQL para determinar qué índices o vistas materializadas deben ser construidas para mejorar el rendimiento global de todo el volumen de trabajo. 1.5 La construcción de un depósito de datos plantea muchos desafíos Los almacenes de datos se han convertido en una parte principal de las operaciones comerciales, gestionadas por los departamentos de TI con los acuerdos de nivel de servicio para disponibilidad y rendimiento. Así, los desarrolladores de almacenamiento de datos se enfrentan a muchos desafíos. Deben asegurarse de que se mantenga, como el almacén crece en tamaño, el almacén debera evolucionar para responder a los requisitos de las nuevas empresas, sin administrar el sistema, la protección de inactividad no planificada, y hacer todo esto al mismo tiempo reduciendo los costos generales Gestión de los Almacenes Como los almacenes de datos son cada vez más extensos, de muchos terabytes de tamaño, con necesidades cada vez más de una mayor disponibilidad, es fundamental mantener un buen desempeño para un gran número de usuarios distribuidos geográficamente. Las copias de seguridad 14

25 en linea y procedimientos de recuperación deben ser establecidos, tanto el contenido de los datos y el uso o actividad en el almacén debe ser gestionado. El apoyo a las decisiones de trabajo es muy variable. En un sistema OLTP, la solicitud se ajusta a muchos en idéntico proceso de actualización de las operaciones de forma rapida. En un almacén de datos, el rendimiento debe ser ajustado para procesos de consultas con muchos variantes como sea posible, los patrones de uso de las bases para la adaptación del almacén para un mejor rendimiento. La Base de Datos Oracle puede ofrecer gran ayuda en la detección y diagnóstico de problemas de rendimiento y también en la recomendación de soluciones. Eventualmente, es posible que ya no sea necesario o práctico para guardar todos los detalles de datos en línea para el acceso inmediato. Los datos pueden ser purgados sin tener una copia. O puede ser archivada y se trasladada a algunos medio de bajo costo como cinta o CD-ROM, donde puede ser recuperado más tarde si es necesario. 15

26 1.5.2 El papel de los metadatos Los metadatos se pueden utilizar tanto para fines comerciales o técnicas. Como los flujos de datos desde los sistemas operacionales en el almacén, es extraído, transformado, y que se resumen. La tecniao de metadatos que se necesita para describir este proceso y es esencial para los niveles de detalle más fino. En los negocios los metadatos permiten a los usuarios finales determinar qué datos están disponibles en el almacén y cómo se puede acceder a estos. Proporciona la integración y la uniformidad de los datos a través de la corporación. Es el lugar donde los diferentes departamentos pueden describir su uso del producto final. Los metadatos son almacenados en un repositorio, que suele ser un conjunto de tablas en una base de datos Oracle los cuales pueden entonces ser compartidos por cualquier usuario o herramienta El aumento de volumen de datos Uno de los mayores problemas que enfrentan las empresas de tecnología de hoy es la explosión de los volúmenes de datos. Almacenes de datos son bases de datos muy grandes. Con las mejoras de hardware y los costes de almacenamiento sigue disminuyendo cada año, es económicamente viable 16

27 para mantener más y más datos históricos. Usted puede ser capaz de almacenar un registro de cada cliente un producto comprado en el supermercado, y no sólo el hecho de que él o ella han comprado cinco artículos con un costo total de $ 25,75. Las empresas almacenan cada vez más datos durante períodos más largos de tiempo. Los datos se almacenan varias veces con diferentes propósitos. Índices y vistas materializadas son creados para mejorar el rendimiento de la consulta, pero estas estructuras de acceso requieren más espacio de almacenamiento, aumentando aún más el tamaño de la base de datos. Datos no estructurados pueden ser integrados con aplicaciones de inteligencia de negocios tradicional. Al almacenar los datos la base de datos aumenta de tamaño rapidamente. Para almacenar una hora de vídeo requiere un 1 GB de almacenamiento. Para guardar un minuto de audio requiere un poco menos de 1 MB. Las imágenes pueden variar desde 20Kb a tanto como 60 MB, dependiendo del tipo y la calidad de la imagen. Los documentos pueden ser marcados con la etiqueta de metadatos basado en XML y se almacena en la base de datos Oracle. Sin embargo, un almacén de datos no debe ser visto como un repositorio de datos archivados, que no es su propósito Superior Disponibilidad Garantizar la disponibilidad de la base de datos es cada vez más una misión crítica para muchas empresas. Como los almacenes de datos operacionales 17

28 son cada vez más en la naturaleza, la alimentación de información a los sistemas OLTP, en las empresas que operan a nivel mundial los usuarios necesitan tener acceso a la base de datos 24 7, con frecuencia los 365 días del año. La base de datos de Oracle está diseñado para eliminar la necesidad de tiempo de inactividad planificado y resistir cualquier fallo: fallo del sistema, el fracaso de almacenamiento, donde el fracaso, o error humano. Si un servidor se cae, mantener sus aplicaciones funcionando. Real Application Clusters (RAC) hacer aplicaciones escalables y altamente disponibles y, como se explica anteriormente, son la base de la red. Una sola base de datos se puede ejecutar en un grupo de servidores agrupados juntos. Como servidores adicionales se añaden a la agrupación, aplicaciones de apoyo a escala aumentan el rendimiento, sin modificación. El Oracle Application Server puede actuar en un balanceo de carga, agrupados «de la granja" de capacidad, y toda la configuración se pueden gestionar utilizando Oracle Enterprise Manager rejilla de control. Datos guardados pueden ser usados para mantener una base de datos, que es una copia consistente de transacciones, el almacén de datos puede ser utilizado para asegurarse de que continúan las operaciones con un mínimo de interrupción si hay un sitio desastres, errores humanos, o corrupción de datos. También se puede utilizar para reducir al mínimo el tiempo de mantenimiento planificado, como actualizaciones de hardware, o de rodadura de las actualizaciones de software de Oracle. 18

29 CAPÍTULO 2: Diseño de un almacén 2.1 Diseño de un almacén En un sistema de procesamiento de transacción, el objetivo del diseñador es hacer que la transacción se complete muy rápidamente, teniendo la ventaja de realizar preguntas del negocio y utilización de los datos. Normalmente, el registro de datos modificados es específico para la operación, y los informes sólo tienen en el actual día, mes o semana. Que contraste con un almacén de datos, donde, a pesar de las consultas debe completar lo más rápidamente posible, que podría alargarse durante horas. En el almacén de datos, teniendo un mayor volumen de datos, tanto actuales como históricos, suele ser escaneada con el fin de cumplir con los tipos de consultas normalizadas de inteligencia de negocios. Otro problema importante es determinar qué información debe ser celebrada en el almacén y en qué nivel de granularidad 19

30 que debe mantenerse. Sin embargo, la importancia de tratar de determinar lo que debe incluirse en el almacén de datos es tan importante porque no puede ser hasta un año después de que el almacén está en la producción uso que de repente descubre que la información no está disponible o se celebró en un nivel inadecuado, lo que prohíben o limitan los tipos de consultas que puede ejecutar en su almacén Una de las decisiones difíciles para el diseñador es determinar qué nivel de datos se almacenarán en el almacén. Con frecuencia, el almacenamiento de cada transacción, puede parecer excesiva, y, porque podría significar fácilmente el almacén crece hasta muchos terabytes. La gestión de un almacén con terabytes requiere ser controlados, cuidadosa y rigurosamente los procedimientos que deben seguirse. Cuanto más grande sea la base de datos se convierte, más difícil es la gestión y consulta de la misma. Sin embargo, con la disponibilidad de dispositivos más baratos de almacenamiento y mantenimiento de grandes cantidades de datos en un nivel detallado es cada vez más viable. Dado que la agregación es una de las principales decisiones de diseño, el diseñador sería prudente solicitar la aprobación de los usuarios del almacén antes de adoptar una estrategia de este tipo. También debe explicarse claramente a los usuarios de las limitaciones que pueden producirse debido a la agregación de los datos. Con la disminución de los discos en precio, es de esperar la mayoría de los sitios almacenará todos los datos que necesitan. 20

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