Creando el próximo Data Warehouse: Integración y calidad de datos

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1 Creando el próximo Data Warehouse: Integración y calidad de datos Caso práctico Pei-Yung Chan 1 Agenda Procesos de integración y calidad de datos Uso de PowerCenter como herramienta de integración de datos Ejemplo de un Data Warehouse con calidad Utilización de procesos y reglas de calidad de datos Uso de PowerAnalyzer como herramienta de análisis y reporting 2 1

2 Procesos de integración y calidad de datos 3 3 Necesidades de un negocio Incorporar la información recogida en sistemas transaccionales u otras fuentes de datos para: Analizar la evolución de ventas Comparar las tendencias del mercado Analizar el efecto de las promociones de marketing y acciones comerciales Obtención de la información para realizar rápidas decisiones estratégicas, tácticas y operacionales Realizar un análisis de ventas comparativo con otras empresas del sector 4 2

3 Ejemplos de Indicadores obtenidos Ventas en y en unidades Market share del producto respecto el mercado al que pertenece Potencial del producto. Porcentaje que representan las ventas del producto respecto el total de ventas a nivel nacional Ratio de crecimiento de las ventas respecto el mismo periodo del año anterior Ratio de crecimiento del producto analizado respecto a la ratio de crecimiento del mercado Potencial del mercado. Porcentaje que representan las ventas del total del mercado respecto el total de ventas a nivel nacional 5 Problemática habitual Traspasar la información a nuestros sistemas operacionales (CRM, ERP) o decisionales (BI) Verificar la información y adecuarla a nuestros indicadores de negocio Alimentar más de un sistema con la información obtenida Necesidad de programación de procesos de extracción poco flexibles y de costosa implantación 6 3

4 Metodología de extracción de datos Informes e indicadores 7 Proceso de extracción de la información Se realiza la carga a los sistemas de la empresa automáticamente Control de la transferencia por FTP o desde otras ubicaciones Gestión de errores Aviso a los responsables Detección del punto exacto donde se detecta el error Permite la reejecución del proceso en el punto donde se ha detectado el error Programar el proceso para su ejecución en diferentes momentos del día 8 4

5 Proceso de validación de la información Garantizar la coherencia de la información Es necesaria una comprobación que la información es correcta y no hayan alteraciones Comprobación de indicadores de la calidad de los datos 9 Proceso de transformación Cabe destacar la importancia de complementar datos con datos producidos por la compañía Incorporación de la información de la red comercial propia de la compañía Incorporar agrupaciones de productos, presentaciones, etc. que es mantenido por los tomadores de decisión de la compañía 10 5

6 Proceso de carga Incorporación de información adicional en otras bases de datos, hojas EXCEL, ficheros planos, etc. Proceso de carga de Staging Area para ser origen de otras cargas (Data marts, etc.) Tratamiento gran volumen de información producidos generalmente por Muchas combinaciones de datos para asegurar la velocidad de ejecución de informes Generación de agregados para todos los elementos y niveles de las redes comerciales 11 Uso de PowerCenter como herramienta de integración de datos

7 Solución propuesta Fuentes de Datos Extracción y carga de datos Aplicaciones de negocio Desarrollo / Programación SalesForce Tiempo de desarrollo / corrección de errores Flexibilidad / reutilización Auditoria / Documentación Trazabilidad Programadores Lenguajes de programación 13 Ejemplo de un Data Warehouse con calidad

8 Ejemplo PEPEPHONE Empresa ejemplo de telefonía móvil Tiene la necesidad de realizar análisis sobre las llamadas y los servicios contratados por sus clientes Es necesario aplicar reglas de calidad en sus datos 15 Modelo de datos PEPEPHONE Versión inicial 16 8

9 Procesos de calidad Selección de diferentes campos importantes de las diferentes tablas de datos Incorporación de indicadores de calidad Índice de calidad con valor de 0 a 1 Procesos periódicos que miden la calidad del registro Actualización del índice de calidad de los datos 17 Modelo de datos PEPEPHONE Versión con indicadores de calidad de datos 18 9

10 Procesos de integración de datos Extracción de los diferentes orígenes Comprobación de datos Trasformaciones y cálculos Filtrado de los registros con indicadores de calidad inadecuados Escritura y carga en el Data Warehouse 19 Proceso de extracción y carga 20 10

11 Procesos de calidad de datos 21 Uso de Data Analyzer como herramienta de análisis y reporting

12 Lo que nos comunican nuestros clientes Problemas para los consumidores de información: Problemas tradicionales BI para usuarios avanzados Funcionalidad Web limitada; Dificultad de manejo; Muchas y diferentes interfaces; Extenso entrenamiento. Limitación de análisis Análisis causa-efecto complejo, limitación en el desglose de la información. Integración con Excel Desconectado de las fuentes de datos Tiempo-Real Disponible unicamente en refresco de información Nuestra Solución BI para todos los usuarios Facilidad de uso; Procesos guiados de desarrollo; cuadros de mando personalizados, mínima formación necesaria. Análisis guiados Avanzado análisis causa-efecto; workflows analíticos, ayuda para la toma de decisiones. Total integración con Excel Integración bidireccional con excel, funcionalidad embebida, exportación dinámica. Integración en Tiempo-Real Alertas interactivas real-time, contextual right-time metrics; actualización de infraestructura analítica 23 Informatica Data Analyzer: Plataforma Unificada: Todo en uno Ad hoc Query Report & Report Viewing Viewing Report Layout Admin & Design Software Performance Development Management Kit Authentication APIs & SDK Embedded Excel Integration Excel Mobile & Broadcasting Portal Integration Real-Time Dashboards Dashboards Analytic Analytic Apps Interface Tools Analytic Workflow, Ad Hoc Slice Analysis & Dice Administration Enterprise Communications Data Analyzer PowerAnalyzer 4 Unificación en las capacidades de funcionamiento y administración Thin-client para administración, desarrollo e interfaces de usuario final Reducción de costes de licenciamiento, implementación, formación e integración de producto 24 Copyright 2003 Informatica Corporation. All rights reserved. 12

13 Democratizar la información: Responsabilidad y Visibilidad ALMACEN DE DATOS Aplicaciones Datos Locales Ficheros, Excel, etc Integración con portal corporativo Bases de Datos Multidispositivo Data Formats DW / ODS Usuarios Finales Partners Clientes 25 Copyright 2003 Informatica Corporation. All rights reserved. Data Analyzer Arquitectura Es la Plataforma más escalable de BI basada en un servidor de aplicaciones J2EE ; no servidor propietario Soporta BEA, IBM, Sun, JBOSS Arquitectura ROLAP Soporta: arquitectura en clustering y tolerancia a fallos Sistemas operativos soportados: NT, Unix, Linux Bases de Datos Soportadas: Oracle, DB2, SQLServer, Teradata, Sybase Integración estandares de seguridad: LDAP, Active Directory, SiteMinder, etc. Portales (BEA, WebSphere, Plumtree, Custom) 26 Copyright 2003 Informatica Corporation. All rights reserved. 13

14 Características generales Creación de cuadros de mando Informes personalizados Filtros según el perfil de usuario Asistentes para la creación de informes Métricas y alertas en tiempo real 27 Autoaprendizaje, facilidad de uso Mínima formación, extrema productividad Usuarios finales Asistente de creación de informes en base a métricas Visualización Excel Integración total en PowerAnalyzer Informes libres de errores Analytics Workflows Toma de decisiones más rápida 28 14

15 Toda la funcionalidad BI Reducción de coste de aprendizaje Users Add alerts Add indicators Add columns to table Add attribute and time filters Add charts Add exception highlighting Drill up, down and across 29 Conclusiones Plataforma de Business Intelligence de propósito general Fácil de usar Fácil de aprender Adaptable a los sistemas existentes de la compañía Integrado con EXCEL y otras plataformas móviles 30 15

16 Demostración de la plataforma Muchas gracias

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