Diseño de un Datawarehouse, para análisis de información en ciencia y tecnología, en el estado de Baja California, México.

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1 Diseño de un Datawarehouse, para análisis de información en ciencia y tecnología, en el estado de Baja California, México. Dra. Margarita Ramírez Ramírez Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Autónoma de Baja California Instituto Tecnológico de Tijuana Tijuana, B.C. México c.p M.C. Nora C. Osuna Millán Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Autónoma de Baja California Tijuana, B.C. México. Mtro. Ricardo Javier Ibarra Ibarra Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Autónoma de Baja California Tijuana, B.C. México. RESUMEN El estado de Baja California se ha comprometido en la promoción del desarrollo tecnológico en la región, para lograrlo ha implementado varias estrategias, entre las cuales se encuentra la implementación del sistema de información y documentación científica y tecnológica de recursos humanos, materiales de organización y financieros,, el cual gestiona la información de los investigadores miembros del sistema nacional de investigadores, los proyectos y la productividad en general, llevados a cabo en el estado. La productividad generada se da a conocer por medio de indicadores, con el fin de gestionar mejor la información, los datos se migran a un almacén de datos, a través de herramientas de Inteligencia de negocios (Business Intelligence), de esta manera la información es observada y utilizada en la toma de decisiones. En este trabajo se presenta un panorama general de las actividades realizadas para elaborar el diseño de un almacén de datos que permite generar los informes y la documentación del sistema de ciencia y tecnología en el estado de Baja California. Palabras clave. Data warehouse, investigación, ciencia, tecnológia. I. INTRODUCCIÓN En la actualidad el avance en una sociedad esta ligado al desarrollo de la ciencia y la tecnología, de modo especial a la innovación, vivimos en un periodo de rápida evolución, un momento en el que es necesario estudiar con mayor profundidad temas actuales y dedicar recursos adecuados a las áreas que propician mejores condiciones de vida en una sociedad. Una actividad importante para lograr de manera eficiente el avance de una región es concentrar la información del conocimiento que demandan las empresas y la productividad relativa a ciencia y tecnología que se desarrolla en una región, esto se logra mediante sistema de indicadores, los cuales son el principal soporte en la innovación. En Baja California se trabaja para convertir a la ciencia, la tecnología y la innovación en los pilares del crecimiento económico, uno de los esfuerzos realizados para lograr esto fue la creación de un sistema que concentra datos e indicadores relativos a este tema. Se diseñó e implementó un sistema de información denominado Sistema estatal de Información y documentación científica y tecnológica e recursos humanos, materiales de organización y financieros (SIEDCyT), sistema desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad Autónoma de Baja California, apoyados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología en México (CONACYT), el Gobierno del Estado de Baja California a través del Consejo de Ciencia y Tecnología (COCYT) este sistema permite integrar y dar seguimiento a los indicadores de la productividad generada por los investigadores dedicados al desarrollo de Ciencia y Tecnología; Sin embargo como en cada sistema, es importante efectuar mejoras y avances en las funcionalidades del mismo. En este trabajo se presenta el diseño de un data warehouse, que permite analizar la información almacenada en el sistema SIEDCyT, el cual sirve de apoyo en la toma de decisiones. El presente proyecto abarca el análisis de la fuente de información (base de datos normalizada), el diseño de los modelos dimensionales, el diseño de extracción, transformación y carga de datos, el diseño de cubos OLAP (On-Line Analytical Processing), el diseño de reportes clave. II. ALMACEN DE DATOS (DATA WAREHOUSE) Las soluciones basadas en almacenes de datos e inteligencia empresarial, buscan proveer al usuario del negocio las herramientas e información necesaria para operar y tomar las decisiones basadas en datos reales y correctos. Para lograrlo es necesario contar con una plataforma enfocada a obtener reportes e información de valor de manera eficiente y oportuna. Un almacén de datos es un repositorio grande de información y su propósito principal es apoyar a herramientas de inteligencia empresarial en la presentación de información.

2 Permite la integración de datos organizados, almacenados en un dispositivo de memoria, los datos provienen de diversas fuentes. Cuando una base de datos es grande, el desempeño de los reportes se ve afectado. Un almacén de datos permite al usuario crear sus propios reportes mediante las herramientas de inteligencia empresarial. Esto es posible aun sin tener conocimientos técnicos de programación y sin conocer los detalles las bases de datos. Con la cantidad de información que se almacena en el Sistema estatal de Información y documentación científica y tecnológica e recursos humanos, materiales de organización y financieros y d ebido a la importancia y el crecimiento que puede llegar a tener en un futuro, se plantea una solución basada en herramientas de inteligencia empresarial para obtener una mejor explotación de los datos del sistema. Los almacenes de datos tienen el propósito de analizar y poder realizar una toma de decisiones que apoyen la función de mejorar la gestión de un negocio. Contiene un conjunto de cubos de datos, los cuales permiten a través de técnicas de procesamiento analítico en línea OLAP (On-Line Analytical Processing) [1], resumir y observar los datos de acuerdo a diferentes dimensiones o requerimientos. En la figura no. 1 se observa la estructura básica de un data warehouse o almacén de datos, en los que se clasifican los datos en datos resumidos, datos históricos, datos actuales. Datos resumidos Datos actuales IV.DESARROLLO a.definición de requerimientos. Durante el desarrollo del proyecto SIEDCyT se realizaron diversas actividades con el objetivo de identificar las necesidades de información del cliente. Además de la información recopilada de forma directa en las entrevistas y pláticas con los usuarios, se diseño un cuestionario, para apoyo en la recopilación de la información La información que podrá ser analizada, mediante la base de datos es la siguiente: Perfil del investigador: Es necesario conocer el perfil del investigador, institución de adscripción, sexo, rango de ingresos, nivel de SNI, grados académicos adquiridos, ciudad en que radica, investigaciones, pertenencia al Programa de Mejoramiento del Profesorado (PROMEP), libros, artículos, patentes generadas y grupo de investigación al que pertenece. Investigaciones: También es importante conocer datos específicos de las investigaciones que se han llevado a cabo en Baja California. Los datos comprenden: fechas de inicio y fin, equipo e infraestructura utilizada, líneas de investigación, reconocimientos, financiamientos y su tipo (privado, federal) y estatus (aprobado, en proceso, concluido). La información ya se encuentra en la base de datos, pero puede ser más fácil para los usuarios obtenerla. Una manera de facilitar este proceso es llevando la información a un almacén de datos para su fácil uso y análisis mediante herramientas BI. b.diseño de arquitectura Datos históricos Figura No. 1 Estructura de un data warehouse. III. METODOLOGÍA Existen diferentes metodologías para desarrollar proyectos de Data Warehouse /Business Intelligence (BI), entre ellas: la de William Inmon y la de Ralph Kimball. Este trabajo abarca el análisis de la fuente de información (base de datos normalizada), el diseño de los modelos dimensionales, el diseño de la extracción, transformación y carga de datos, el diseño ode cubos OLAP, el diseño de reportes clave. La información que proporcione el almacén de datos permitirá conocer el desempeño, el grado de a ctividad en investigación y desarrollo tecnológico de Baja California. A partir de esta información, será posible tomar decisiones con respecto a las áreas de investigación prioritarias y con mayor seguridad otorgar recursos para el impulso de proyectos que beneficien al estado. En consideración con los requerimientos de información de los usuarios del sistema, se determinaron las siguientes necesidades: Necesidad de un portal BI. Herramientas para análisis. Información histórica. Tiempo de respuesta optimo por cada reporte. Integración del DW/BI con otros sistemas. De acuerdo a los requerimientos siguientes hechos: se identificaron los Grados académicos adquiridos por investigador. Patentes registradas. Investigaciones realizadas. Vinculación entre investigadores y grupos de investigación. Artículos generados por investigadores. Participación de investigadores en la generación de libros. Los hechos sin dimensiones no informan. Es necesario apoyarse de las dimensiones para conocer el que, cuando, donde, quien y como. En un almacén de datos las dimensiones pueden ser utilizadas o compartidas por

3 diferentes hechos y para ello no es necesario crear duplicados. De acuerdo a los hechos identificados, se determinó el uso de las siguientes dimensiones: Investigaciones Institución Zona geográfica Grados Académicos Patentes Líneas de investigación Financiamientos Libros Grupos de investigación Artículos Participación en libros Investigador Los hechos de investigadores vinculados a grupos de investigación presentados en la figura 4, permite conocer de manera muy general que investigadores pertenecen a un grupo de investigación, en que institución y ciudad se encuentra. A continuación se presenta un diseño dimensional de alto nivel y se clarifica el uso de cada dimensión con respecto a los hechos. Figura No.4 Investigadores participantes en grupos de investigación. Figura No.2 Grados académicos adquiridos por investigador Este modelo puede resolver un gran número de preguntas pero se destacan las más importantes a continuación: Para que estos modelos funcionen de acuerdo a los requerimientos establecidos, es necesario definir el nivel de detalle con el que se almacenará la información. Se define el nivel de granularidad por cada hecho relacionado con sus dimensiones. En la tabla No.1 se establece el nivel de granularidad en función de los requerimientos establecidos. Una vez establecidas las dimensiones a utilizar con el nivel de granularidad, se definen a detalle cada uno de los hechos y dimensiones, las cuales se implementaran en el manejador de base de datos. Tabla No. 1 Busmatrix: Referencia de granularidad y uso de dimensiones por cada hecho. Cantidad de grados académicos adquiridos en Baja California Institución que emite el grado académico Investigador que adquiere el grado académico. Cantidad de licenciaturas, maestrías y doctorados Mayor incidencia de grados académicos adquiridos en Baja California. Entidades Hechos Granularidad Investigadores Institución ZonaGeográfica GradosAcadémicos Patentes Investigaciones LíneasInvestigación Financiamientos Libros Gruposdeinvestigación Artículos Participaciónenlibros Grados Adquiridos 1registro X X X X Patentes generadas 1registro por patente Investiga ción 1 reg. investig. X X X Investigadores en Grupos de inv. 1reg c X X X X X X grupo X X X X Artículos generados 1reg por c articulo X X X LibrosGenerados 1 registro por libro X X X X Figura No.3 Investigaciones realizadas.

4 Este tipo de tabla en donde se identifica el uso de las dimensiones con los hechos, también es conocido como bus matrix en la metodología de Ralph Kimball, el cual brinda un nivel importante de detalle para modelar y almacenar la información. A continuación se presenta una muestra, del detalle de una tabla de hechos. Tanto para tablas de dimensiones y hechos se utilizan los siguientes sufijos en los campos: SK: Llave subrogada. PK: Llave primaria. FK: Llave foránea. Figura No.5 Investigaciones Tabla No. 2 Referencia de granularidad y uso de dimensiones por cada hecho Tabla: Tipo de table Alias: Descripción FACT_GRADOS_ADQUIRIDOS Hechos (Facts) Grados adquiridos Grados adquiridos por investigador Tabla No.3 Referencia de granularidad y uso de dimensiones por cada hecho. Nombre Atributo del Descripción Nombre Alternativo Valores ejemplo GradoSK Llave primaria subrogada 1,2,3,4 GradoFK Investigador FK AñoInicio Llave primaria del grado académico Llave primaria de investigador Inicio en programa académico AñoTermino Fecha en que adquirió el grado Creación de base de datos. Clave de grado 1,2,3,4 Clave de investigador 1,2,3,4 Año de inicio 1995, 1999, 2000 Año terminación 1995, 1999, 2001 Se creará la base de datos DWSiedcyt para alojar las tablas necesarias, el desarrollo se realiza en un servidor que por defecto aplica SQL Server Creación de tablas Para crear las tablas se utilizará la herramienta Microsoft SQL Server Management Studio. Esta herramienta permite crear tablas por medio de comandos de SQL o por medio de una interface gráfica. A continuación se muestra un ejemplo de descripción de las tablas. Dimensiones Figura No.4 Grupos de investigación Figura No.6 Investigador Las tablas ya definidas serán el fundamento de la base de datos OLAP. A partir de los hechos identificados y sus dimensiones se crearan cubos OLAP los cuales servirán a las herramientas BI como base para aplicar inteligencia de negocios. c.extracción Transformación y carga de datos. El proceso de extracción, transformación y carga de los datos también conocido como ETL por sus siglas en inglés extract, transform and load, es la actividad que más tiempo consume en un proyecto de DW/BI. Este proceso se crea en dos vertientes: Carga de la información histórica. En esta parte del proyecto se toma toda la información desde los inicios de la operación hasta la fecha y se carga en el almacén de datos. Este proceso se ejecuta una sola vez y tiene implicaciones muy específicas. Dependiendo de la cantidad de la información, la extracción, transformación y carga de los datos puede tomar desde algunas horas hasta semanas sin contar el tiempo posterior para la verificación de la carga exitosa. Carga incremental de información (Posterior a la carga histórica). Con el tiempo los sistemas de información incorporan nuevos datos o actualizan los existentes. Debido a esto, es necesaria la implementación de un proceso de carga incremental, el cual consiste en identificar los registros nuevos o actualizados desde la última sincronización. Dependiendo del tipo de

5 actualización es como se tratan los datos. En el caso de nuevos registros, estos simplemente se cargan al almacén, en el caso de actualizaciones; es necesario verificar si se trata de un cambio correctivo o de una dimensión que cambia lentamente. Se diseñó una plantilla de reportes para la presentación de la información procesada. Figura No.9 Plantilla de reportes Figura No.7 Dimensión libros Una herramienta de Microsoft SQL Server, la cual es una plataforma para crear soluciones de integración de datos de alto rendimiento, el cual incluye paquetes de extracción, transformación y carga de datos (ETL) para el almacenamiento de datos. Integration Services incluye herramientas gráficas y asistentes para crear y depurar paquetes; tareas para realizar funciones de flujo de trabajo, ejecutar instrucciones SQL y mostrar los datos solicitados por el usuario. En la figura No. 8, se muestran las dimensiones definidas en este almacén de datos, de las cuales se puede extraer la información y presentarla mediante la estructura de reportes, mostrada en la figura no. 9. V.CONCLUSIONES. Una solución DW/BI es un gran complemento para cualquier sistema de información. Sin embargo no es tarea fácil desarrollarlo e implementarlo. Los beneficios que se logran con el éxito de un proyecto de este tipo permite la maduración de un sistema. Todos los sistemas maduros utilizan este tipo de tecnologías para apoyar el crecimiento del negocio y aumentar la productividad de sus usuarios. Al proveer información correcta, oportuna y de manera fácil, permite a los usuarios aplicar inteligencia empresarial. Sin información de valor, una institución educativa, un centro de investigación, una empresa y/o cualquier institución gubernamental puede llegar a perder oportunidades. Una organización destinada a promover el desarrollo científico y tecnológico de un estado como es el caso del COCYT, puede apoyarse con información veraz, actualizada que le permita alcanzar sus objetivos y promover programas de desarrollo e innovación. Este almacén de datos permitirá al COCYT conocer con el mayor detalle posible la productividad científica y tecnológica del estado. El SIEDCYT como todo sistema de información provee reportes, aun así dista mucho de ser una solución tan completa como un almacén de datos con herramientas de inteligencia empresarial. VI. REFERENCIAS Figura No.8 Paquete ETL para carga de modelo grados adquiridos. (Vista general) [1] Robert Wrembel,Christian Koncilia. DATA WAREHOUSES AND OLAP Concepts, Architectures and Solutions, 1fst. ed, IRM Press, USA [2] Cameron, Scott. Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services: Step by Step, Microsoft, USA,

6 [3] Claudia Imhoff, Nicholas Galemmo, Jonathan G. Geiger. Mastering Data Ware- house Desing, Relational and Dimensional Techniques 2nd ed, WILEY,2003. [4] Galleli Chris, T. Silverstein Alex. Microsoft SQL Server 2008 R2: Unleashed. SAMS, USA, 2011 [5] Golfarelli Matteo, Rizzi Stefano. Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw-Hill Osborne, USA [6] Joy Mundy, Warren Thorntwaite. the Microsoft Data Warehouse Toolkit: With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset. Wiley, USA, [7] Kimball Ralph, Caserta Joe, the Data Warehouse ETL ToolKit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. Wiley Canada, [8] Kimball Ralph, Ross Margy, The Data Warehouse Lifecycle Toolkit 2nd ed, Wiley, Canada, [9] Kimball Ralph, Ross Margy,The Data Warehouse Toolkit The Complete Guide to Dimensional Modeling, 2nd ed, Wiley, Canada, [10] Kimball, Ralph. Ross, Margy, The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical tools for Data Warehousing and Business Intelligence. Wiley USA and Canada, [11] HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto, Fundamentos de metodología de la investigación, McGraw-Hill, 2007 [12] KENDALL KENNETH, E, Análisis y diseño de sistemas, Pearson educación, [13] LÓPEZ GARCÍA, Xosé Sistemas digitales de información, Pearson Prentice Hall, [14] O'BRIEN JAMES, A.: Sistemas de información gerencial, McGraw-Hill, [15] PLASCENCIA LÓPEZ Ismael, Actitudes públicas acerca de la ciencia en Baja California, México, [16] Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología(2008, 1 ene), (CONACYT.MX), Disponible: 8-01/ FOMIX-BajaCalifornia_ _Demandas- Especificas.pdf (Consultado: 2012, Febrero 27).

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