MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE

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1 MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Cncepts y Estrategias de Desarrll Publicad pr el Institut Nacinal de Estadísticas e Infrmática INEI/1997 (Lima) Revisad y Editad pr Prf. J. Ellitt Cntenid Presentación Prefaci 1. ASPECTOS TEORICOS 1.1 Intrducción al Cncept Data Warehusing 1.2 Sistemas de Infrmación Sistemas Técnic-peracinales Sistemas de Sprte de Decisines 1.3 Características de un Data Warehuse Orientación a Temas Integración De Tiemp Variante N Variante 1.4 Estructura de un Data Warehuse 1.5 Arquitectura de un Data Warehuse Elements cnstituyentes de una Arquiteectura Data Warehuse Operacines en un Data Warehuse 1.6 Tranfrmación de Dats y Metadata Transfrmación de Dats Metadata 1.7 Fluj de Dats 1.8 Medis de Almacenamient para la Infrmación Antigua 1.9 Uss de Data Warehuse 1.10 Cnsideracines Adicinales 1.11 Ejempl de un Data Warehuse 1.12 Anmalías en un Data Warehuse 2. PROYECTO DE ELABORACION DE UN DATA WAREHOUSE 2.1 Fase: Organización Factres en la Planificación de un Data Warehuse Estrategias para el Desarrll de un Data Warehuse Estrategias para el Diseñ de un Data Warehuse Estrategias para la Gestión de un Data Warehuse MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 1 de 93

2 2.2. Fase: Desarrll Prqué cnstruir blque de Data Warehuse? Cnsideracines previas al Desarrll de un Data Warehuse Alcance del Data Warehuse Redundancia de Dats Tip de Usuari final Elements claves para el desarrll de un Data Warehuse Diseñ de la Arquitectura Sistemas de Gestión de Bases de Dats Nuevas Dimensines Cmbinacines de la Arquitectura cn el Sistema de Gestión de Bases de Dats Planes de Expansión Cnfiabilidad de ls Dats Limpieza de ls Dats Tips de Limpieza de Dats Factres decisivs para deducir el desarrll de un Data Warehuse 2.3 Fase: Implementación Elements a cnsiderar en la implementación Estrategias para el prces de Implementación Estrategias en la Implementación 2.4 Fase: Evaluación Evaluación de Rendimient de la Inversión Csts y Beneficis Beneficis a btener 3. SOFTWARE EN UN DATA WAREHOUSE 3.1 Herramientas de Cnsulta y Reprte 3.2 Herramientas de Base de Dats Multidimensinales/OLAP 3.3 Sistemas de Infrmación Ejecutivs 3.4 Herramientas Data Mining 3.5 Sistemas de Gestión de Bases de Dats 3.6 Elección de Herramientas ANEXOS Nº 1 Sftware en una Data EWarehuse 1-A Herramientas de Cnsulta y Reprte 1-B Herramientas de Base de Dats 1-C Sistemas de Infrmación Ejecutivs 1-D Bases de Dats usads para Data Warehuse Nº 2 Glsari de Termins Glsari MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 2 de 93

3 PRESENTACION El Institut Nacinal de Estadística e Infrmática (INEI), ente rectr de ls Sistemas Nacinales de Estadística e Infrmática, se cmplace en presentar el "Manual para la Cnstrucción de un Data Warehuse". Esta tecnlgía permite que la rganización dispnga, en frma integrada y estandarizada, de la infrmación crrespndiente a la peración de la empresa, así cm, prprcina a ls usuaris, que tienen a su carg la tma de decisines, las herramientas adecuadas, para que a través de cnsultas rápidas, ells misms accedan la infrmación requerida. El dcument cnsta de tres capítuls. En el primer, "Aspects Teórics", se dan ls cncepts y el fundament de la tecnlgía data warehusing. En el segund, "Pryect de Elabración de un Data Warehuse", se definen las estrategias para su planificación, desarrll, diseñ y gestión, además de ls punts que deben cnsiderarse en la evaluación de la inversión. El tercer capítul, "Sftware en un Data Warehuse", permite cmparar las herramientas de análisis adecuadas para ls usuaris del data warehuse. Asimism, en ls Anexs, se prprcina una relación de ls diverss Sftwares que se usan en el manej de un Data Warehuse, seguid de un Glsari de Términs utilizads en la publicación. El INEI, en su prpósit de cntribuir cn la mdernización de la gestión de ls Servicis Infrmátics, pne a dispsición de las Institucines Públicas, Privadas, estudiantes y públic en general, este dcument, agradeciend a las persnas que han cntribuid a la realización de la presente publicación. Lima, Setiembre de 1997 Ecn. Félix Murill Alfar Jefe INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA E INFORMATICA MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 3 de 93

4 PREFACIO Desde que se inició la era de la cmputadra, las rganizacines han usad ls dats desde sus sistemas peracinales para atender sus necesidades de infrmación. Algunas prprcinan acces direct a la infrmación cntenida dentr de las aplicacines peracinales. Otras, han extraíd ls dats desde sus bases de dats peracinales para cmbinarls de varias frmas n estructuradas, en su intent pr atender a ls usuaris en sus necesidades de infrmación. Ambs métds han evlucinad a través del tiemp y ahra las rganizacines manejan una data n limpia e incnsistente, sbre las cuales, en la mayría de las veces, se tman decisines imprtantes. La gestión administrativa recnce que una manera de elevar su eficiencia está en hacer el mejr us de ls recurss de infrmación que ya existen dentr de la rganización. Sin embarg, a pesar de que ést se viene intentand desde hace muchs añs, n se tiene tdavía un us efectiv de ls misms. La razón principal es la manera en que han evlucinad las cmputadras, basadas en las tecnlgías de infrmación y sistemas. La mayría de las rganizacines hacen l psible pr cnseguir buena infrmación, per el lgr de ese bjetiv depende fundamentalmente de su arquitectura actual, tant de hardware cm de sftware El data warehuse, es actualmente, el centr de atención de las grandes institucines, prque prvee un ambiente para que las rganizacines hagan un mejr us de la infrmación que está siend administrada pr diversas aplicacines peracinales. Un data warehuse es una clección de dats en la cual se encuentra integrada la infrmación de la Institución y que se usa cm sprte para el prces de tma de decisines gerenciales. Aunque diversas rganizacines y persnas individuales lgran cmprender el enfque de un Warehuse, la experiencia ha demstrad que existen muchas dificultades ptenciales. Reunir ls elements de dats aprpiads desde diversas fuentes de aplicación en un ambiente integral centralizad, simplifica el prblema de acces a la infrmación y en cnsecuencia, acelera el prces de análisis, cnsultas y el menr tiemp de us de la infrmación. Las aplicacines para sprte de decisines basadas en un data warehusing, pueden hacer más práctica y fácil la expltación de dats para una mayr eficacia del negci, que n se lgra cuand se usan sól ls dats que prvienen de las aplicacines peracinales (que ayudan en la peración de la empresa en sus peracines ctidianas), en ls que la infrmación se btiene realizand prcess independientes y muchas veces cmplejs. Un data warehuse se crea al extraer dats desde una más bases de dats de aplicacines peracinales. La data extraída es transfrmada para eliminar incnsistencias y resumir si es necesari y lueg, cargadas en el data warehuse. El prces de transfrmar, crear el detalle de tiemp variante, resumir y cmbinar ls extracts de dats, ayudan a crear el ambiente para el acces a la infrmación Institucinal. Este nuev enfque ayuda a las persnas individuales, en tds ls niveles de la empresa, a efectuar su tma de decisines cn más respnsabilidad. La innvación de la Tecnlgía de Infrmación dentr de un ambiente data warehusing, puede permitir a cualquier rganización hacer un us más óptim de ls dats, cm un ingrediente clave para un prces de tma de decisines más efectiv. Las rganizacines tienen que aprvechar sus recurss de infrmación para crear la infrmación de la peración del negci, per deben cnsiderarse las estrategias tecnlógicas necesarias para la implementación de una arquitectura cmpleta de data warehuse. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 4 de 93

5 1. ASPECTOS TEÓRICOS 1.1 INTRODUCCION AL CONCEPTO DATA WAREHOUSING Data warehusing es el centr de la arquitectura para ls sistemas de infrmación en la década de ls '90. Sprta el prcesamient infrmátic al prveer una platafrma sólida, a partir de ls dats histórics para hacer el análisis. Facilita la integración de sistemas de aplicación n integrads. Organiza y almacena ls dats que se necesitan para el prcesamient analític, infrmátic sbre una amplia perspectiva de tiemp. Un Data Warehuse Depósit de Dats es una clección de dats rientad a temas, integrad, n vlátil, de tiemp variante, que se usa para el sprte del prces de tma de decisines gerenciales. Se puede caracterizar un data warehuse haciend un cntraste de cóm ls dats de un negci almacenads en un data warehuse, difieren de ls dats peracinales usads pr las aplicacines de prducción. Base de Dats Operacinal Dats Operacinales Orientad a la aplicación Actual Detallada Cambia cntinuamente Data Warehuse Dats del negci para Infrmación Orientad al sujet Actual + históric Detallada + más resumida Estable Diferentes tips de infrmación El ingres de dats en el data warehuse viene desde el ambiente peracinal en casi tds ls cass. El data warehuse es siempre un almacén de dats transfrmads y separads físicamente de la aplicación dnde se encntrarn ls dats en el ambiente peracinal. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 5 de 93

6 1.2 SISTEMAS DE INFORMACION En las metdlgías anterires, publicadas pr el Institut Nacinal de Estadística e Infrmática - INEI y cn el fin de prprcinar una visión más clara, ls sistemas de infrmación se han dividid de acuerd al siguiente esquema: Sistemas Estratégics, rientads a sprtar la tma de decisines, facilitan la labr de la dirección, prprcinándle un sprte básic, en frma de mejr infrmación, para la tma de decisines. Se caracterizan prque sn sistemas sin carga periódica de trabaj, es decir, su utilización n es predecible, al cntrari de ls cass anterires, cuya utilización es periódica. Destacan entre ests sistemas: ls Sistemas de Infrmación Gerencial (MIS), Sistemas de Infrmación Ejecutivs (EIS), Sistemas de Infrmación Gereferencial (GIS), Sistemas de Simulación de Negcis (BIS y que en la práctica sn sistemas experts de Inteligencia Artificial - AI). Sistemas Táctics, diseñads para sprtar las actividades de crdinación de actividades y manej de dcumentación, definids para facilitar cnsultas sbre infrmación almacenada en el sistema, prprcinar infrmes y, en resumen, facilitar la gestión independiente de la infrmación pr parte de ls niveles intermedis de la rganización. Destacan entre ells: ls Sistemas Ofimátics (OA), Sistemas de Transmisión de Mensajería ( y Fax Server), crdinación y cntrl de tareas (Wrk Flw) y tratamient de dcuments (Imagen, Trámite y Bases de Dats Dcumentaris). Sistemas Técnic-Operativs, que cubren el núcle de peracines tradicinales de captura masiva de dats (Data Entry) y servicis básics de tratamient de dats, cn tareas predefinidas (cntabilidad, facturación, almacén, presupuest, persnal y trs sistemas administrativs). Ests sistemas están evlucinand cn la irrupción de censres, autómatas, sistemas multimedia, bases de dats relacinales más avanzadas y data warehusing. Sistemas Interinstitucinales, este últim nivel de sistemas de infrmación recién está surgiend, es cnsecuencia del desarrll rganizacinal rientad a un mercad de carácter glbal, el cual bliga a pensar e implementar estructuras de MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 6 de 93

7 cmunicación más estrechas entre la rganización y el mercad (Empresa Extendida, Organización Inteligente e Integración Organizacinal), td ést a partir de la generalización de las redes infrmáticas de alcance nacinal y glbal (INTERNET), que se cnvierten en vehícul de cmunicación entre la rganización y el mercad, n imprta dónde esté la rganización (INTRANET), el mercad de la institución (EXTRANET) y el mercad (Red Glbal). Sin embarg, la tecnlgía data warehusing basa sus cncepts y diferencias entre ds tips fundamentales de sistemas de infrmación en tdas las rganizacines: ls sistemas técnic-peracinales y ls sistemas de sprte de decisines. Este últim es la base de un data warehuse Sistemas técnic-peracinales Cm indica su nmbre, sn ls sistemas que ayudan a manejar la empresa cn sus peracines ctidianas. Ests sn ls sistemas que peran sbre el "backbne" (clumna vertebral) de cualquier empresa institución, entre las que se tiene sistemas de ingres de órdenes, inventari, fabricación, planilla y cntabilidad, entre trs. Debid a su vlumen e imprtancia en la rganización, ls sistemas peracinales siempre han sid las primeras partes de la empresa a ser cmputarizads. A través de ls añs, ests sistemas peracinales se han extendid, revisad, mejrad y mantenid al punt que hy, ells sn cmpletamente integrads en la rganización. Desde lueg, la mayría de las rganizacines grandes de td el mund, actualmente n pdrían perar sin sus sistemas peracinales y ls dats que ests sistemas mantienen Sistemas de Sprte de Decisines Pr tra parte, hay tras funcines dentr de la empresa que tienen que ver cn el planeamient, previsión y administración de la rganización. Estas funcines sn también críticas para la supervivencia de la rganización, especialmente en nuestr mund de rápids cambis. Las funcines cm "planificación de marketing", "planeamient de ingeniería" y "análisis financier", requieren, además, de sistemas de infrmación que ls sprte. Per estas funcines sn diferentes de las peracinales y ls tips de sistemas y la infrmación requerida sn también diferentes. Las funcines basadas en el cncimient sn ls sistemas de sprte de decisines. Ests sistemas están relacinads cn el análisis de ls dats y la tma de decisines, frecuentemente, decisines imprtantes sbre cóm perará la empresa, ahra y en el futur. Ests sistemas n sól tienen un enfque diferente al de ls peracinales, sin que, pr l general, tienen un alcance diferente. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 7 de 93

8 Mientras las necesidades de ls dats peracinales se enfcan nrmalmente hacia una sla área, ls dats para el sprte de decisines, cn frecuencia, tma un númer de áreas diferentes y necesita cantidades grandes de dats peracinales relacinadas. Sn ests sistemas sbre ls se basa la tecnlgía data warehusing. 1.3 CARACTERISTICAS DE UN DATA WAREHOUSE Entre las principales se tiene: Orientad al tema Integrad De tiemp variante N vlátil MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 8 de 93

9 1.3.1 Orientad a Temas Una primera característica del data warehuse es que la infrmación se clasifica en base a ls aspects que sn de interés para la empresa. Siend así, ls dats tmads están en cntraste cn ls clásics prcess rientads a las aplicacines. En la Figura N 1 se muestra el cntraste entre ls ds tips de rientacines. El ambiente peracinal se diseña alrededr de las aplicacines y funcines tales cm préstams, ahrrs, tarjeta bancaria y depósits para una institución financiera. Pr ejempl, MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 9 de 93

10 una aplicación de ingres de órdenes puede accesar a ls dats sbre clientes, prducts y cuentas. La base de dats cmbina ests elements en una estructura que acmda las necesidades de la aplicación. En el ambiente data warehusing se rganiza alrededr de sujets tales cm cliente, vendedr, prduct y actividad. Pr ejempl, para un fabricante, ésts pueden ser clientes, prducts, prveedres y vendedres. Para una universidad pueden ser estudiantes, clases y prfesres. Para un hspital pueden ser pacientes, persnal médic, medicaments, etc. La alineación alrededr de las áreas de ls temas afecta el diseñ y la implementación de ls dats encntrads en el data warehuse. Las principales áreas de ls temas influyen en la parte más imprtante de la estructura clave. Las aplicacines están relacinadas cn el diseñ de la base de dats y del prces. En data warehusing se enfca el mdelamient de dats y el diseñ de la base de dats. El diseñ del prces (en su frma clásica) n es separad de este ambiente. Las diferencias entre la rientación de prcess y funcines de las aplicacines y la rientación a temas, radican en el cntenid de la data a nivel detallad. En el data warehuse se excluye la infrmación que n será usada pr el prces de sistemas de sprte de decisines, mientras que la infrmación de las rientadas a las aplicacines, cntiene dats para satisfacer de inmediat ls requerimients funcinales y de prces, que pueden ser usads n pr el analista de sprte de decisines. Otra diferencia imprtante está en la interrelación de la infrmación. Ls dats peracinales mantienen una relación cntinua entre ds más tablas basadas en una regla cmercial que está vigente. Las del data warehuse miden un espectr de tiemp y las relacines encntradas en el data warehuse sn muchas. Muchas de las reglas cmerciales (y sus crrespndientes relacines de dats) se representan en el data warehuse, entre ds más tablas. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 10 de 93

11 1.3.2 Integración El aspect más imprtante del ambiente data warehusing es que la infrmación encntrada al interir está siempre integrada. La integración de dats se muestra de muchas maneras: en cnvencines de nmbres cnsistentes, en la medida unifrme de variables, en la cdificación de estructuras cnsistentes, en atributs físics de ls dats cnsistentes, fuentes múltiples y trs. El cntraste de la integración encntrada en el data warehuse cn la carencia de integración del ambiente de aplicacines, se muestran en la Figura N 2, cn diferencias bien marcadas. A través de ls añs, ls diseñadres de las diferentes aplicacines han tmad sus prpias decisines sbre cóm se debería cnstruir una aplicación. Ls estils y diseñs persnalizads se muestran de muchas maneras. Se diferencian en la cdificación, en las estructuras claves, en sus características físicas, en las cnvencines de nmbramient y trs. La capacidad clectiva de muchs de ls diseñadres de aplicacines, para crear aplicacines incnsistentes, es fabulsa. La Figura N 2 mencinada, muestra algunas de las diferencias más imprtantes en las frmas en que se diseñan las aplicacines. Cdificación. Ls diseñadres de aplicacines cdifican el camp GENERO en varias frmas. Un diseñadr representa GENERO cm una "M" y una "F", trs cm un "1" y un "0", trs cm una "X" y una "Y" e inclusive, cm "masculin" y "femenin". N imprta much cóm el GENERO llega al data warehuse. Prbablemente "M" y "F" sean tan buenas cm cualquier tra representación. L imprtante es que sea de cualquier fuente de dnde venga, el GENERO debe llegar al data warehuse en un estad integrad unifrme. Pr l tant, cuand el GENERO se carga en el data warehuse desde una aplicación, dnde ha sid representad en frmat "M" y "F", ls dats deben cnvertirse al frmat del data warehuse. Medida de atributs. Ls diseñadres de aplicacines miden las unidades de medida de las tuberías en una variedad de frmas. Un diseñadr almacena ls dats de tuberías en centímetrs, trs en pulgadas, trs en millnes de pies cúbics pr segund y trs en yardas. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 11 de 93

12 Al dar medidas a ls atributs, la transfrmación traduce las diversas unidades de medida usadas en las diferentes bases de dats para transfrmarlas en una medida estándar cmún. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 12 de 93

13 Cualquiera que sea la fuente, cuand la infrmación de la tubería llegue al data warehuse necesitará ser medida de la misma manera. Cnvencines de Nmbramient.- El mism element es frecuentemente referid pr nmbres diferentes en las diversas aplicacines. El prces de transfrmación asegura que se use preferentemente el nmbre de usuari. Fuentes Múltiples.- El mism element puede derivarse desde fuentes múltiples. En este cas, el prces de transfrmación debe asegurar que la fuente aprpiada sea usada, dcumentada y mvida al depósit. Tal cm se muestra en la figura, ls punts de integración afectan casi tds ls aspects de diseñ - las características físicas de ls dats, la disyuntiva de tener más de una de fuente de dats, el prblema de estándares de denminación incnsistentes, frmats de fecha incnsistentes y trs. Cualquiera que sea la frma del diseñ, el resultad es el mism - la infrmación necesita ser almacenada en el data warehuse en un mdel glbalmente aceptable y singular, aun cuand ls sistemas peracinales subyacentes almacenen ls dats de manera diferente. Cuand el analista de sistema de sprte de decisines bserve el data warehuse, su enfque deberá estar en el us de ls dats que se encuentre en el depósit, antes que preguntarse sbre la cnfiabilidad cnsistencia de ls dats. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 13 de 93

14 1.3.3 De Tiemp Variante Tda la infrmación del data warehuse es requerida en algún mment. Esta característica básica de ls dats en un depósit, es muy diferente de la infrmación encntrada en el ambiente peracinal. En ésts, la infrmación se requiere al mment de accesar. En tras palabras, en el ambiente peracinal, cuand usted accesa a una unidad de infrmación, usted espera que ls valres requerids se btengan a partir del mment de acces. Cm la infrmación en el data warehuse es slicitada en cualquier mment (es decir, n "ahra mism"), ls dats encntrads en el depósit se llaman de "tiemp variante". Ls dats histórics sn de pc us en el prcesamient peracinal. La infrmación del depósit pr el cntraste, debe incluir ls dats histórics para usarse en la identificación y evaluación de tendencias. (Ver Figura N 3). El tiemp variante se muestra de varias maneras: 1 La más simple es que la infrmación representa ls dats sbre un hriznte larg de tiemp - desde cinc a diez añs. El hriznte de tiemp representad para el ambiente peracinal es much más crt - desde valres actuales hasta sesenta a nventa días. Las aplicacines que tienen un buen rendimient y están dispnibles para el prcesamient de transaccines, deben llevar una cantidad mínima de dats si tienen cualquier grad de flexibilidad. Pr ell, las aplicacines peracinales tienen un crt hriznte de tiemp, debid al diseñ de aplicacines rígidas. 2 La segunda manera en la que se muestra el tiemp variante en el data warehuse está en la estructura clave. Cada estructura clave en el data warehuse cntiene, implícita explícitamente, un element de tiemp cm día, semana, mes, etc. El element de tiemp está casi siempre al pie de la clave cncatenada, encntrada en el data warehuse. En casines, el element de tiemp existirá implícitamente, cm el cas en que un archiv cmplet se duplica al final del mes, al cuart. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 14 de 93

15 3 La tercera manera en que aparece el tiemp variante es cuand la infrmación del data warehuse, una vez registrada crrectamente, n puede ser actualizada. La infrmación del data warehuse es, para tds ls prpósits práctics, una serie larga de "snapshts" (vistas instantáneas). Pr supuest, si ls snapshts de ls dats se han tmad incrrectamente, entnces pueden ser cambiads. Asumiend que ls snapshts se han tmad adecuadamente, ells n sn alterads una vez hechs. En alguns cass puede ser n étic, e inclus ilegal, alterar ls snapshts en el data warehuse. Ls dats peracinales, siend requerids a partir del mment de acces, pueden actualizarse de acuerd a la necesidad. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 15 de 93

16 1.3.4 N Vlátil La infrmación es útil sól cuand es estable. Ls dats peracinales cambian sbre una base mment a mment. La perspectiva más grande, esencial para el análisis y la tma de decisines, requiere una base de dats estable. En la Figura N 4 se muestra que la actualización (insertar, brrar y mdificar), se hace regularmente en el ambiente peracinal sbre una base de registr pr registr. Per la manipulación básica de ls dats que curre en el data warehuse es much más simple. Hay ds únics tips de peracines: la carga inicial de dats y el acces a ls misms. N hay actualización de dats (en el sentid general de actualización) en el depósit, cm una parte nrmal de prcesamient. Hay algunas cnsecuencias muy imprtantes de esta diferencia básica, entre el prcesamient peracinal y del data warehuse. En el nivel de diseñ, la necesidad de ser precavid para actualizar las anmalías n es un factr en el data warehuse, ya que n se hace la actualización de dats. Est significa que en el nivel físic de diseñ, se pueden tmar libertades para ptimizar el acces a ls dats, particularmente al usar la nrmalización y denrmalización física. Otra cnsecuencia de la simplicidad de la peración del data warehuse está en la tecnlgía subyacente, utilizada para crrer ls dats en el depósit. Teniend que sprtar la actualización de registr pr registr en md n-line (cm es frecuente en el cas del prcesamient peracinal) requiere que la tecnlgía tenga un fundament muy cmplej debaj de una fachada de simplicidad. La tecnlgía permite realizar backup y recuperación, transaccines e integridad de ls dats y la detección y slución al estancamient que es más cmplej. En el data warehuse n es necesari el prcesamient. La fuente de casi tda la infrmación del data warehuse es el ambiente peracinal. A simple vista, se puede pensar que hay redundancia masiva de dats entre ls ds MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 16 de 93

17 ambientes. Desde lueg, la primera impresión de muchas persnas se centra en la gran redundancia de dats, entre el ambiente peracinal y el ambiente de data warehuse. Dich raznamient es superficial y demuestra una carencia de entendimient cn respect a qué curre en el data warehuse. De hech, hay una mínima redundancia de dats entre ambs ambientes. Se debe cnsiderar l siguiente: Ls dats se filtran cuand pasan desde el ambiente peracinal al de depósit. Existe mucha data que nunca sale del ambiente peracinal. Sól ls dats que realmente se necesitan ingresarán al ambiente de data warehuse. El hriznte de tiemp de ls dats es muy diferente de un ambiente al tr. La infrmación en el ambiente peracinal es más reciente cn respect a la del data warehuse. Desde la perspectiva de ls hrizntes de tiemp únics, hay pca superpsición entre ls ambientes peracinal y de data warehuse. El data warehuse cntiene un resumen de la infrmación que n se encuentra en el ambiente peracinal. Ls dats experimentan una transfrmación fundamental cuand pasa al data warehuse. La mayr parte de ls dats se alteran significativamente al ser seleccinads y mvids al data warehuse. Dich de tra manera, la mayría de ls dats se alteran física y radicalmente cuand se mueven al depósit. N es la misma data que reside en el ambiente peracinal desde el punt de vista de integración. En vista de ests factres, la redundancia de dats entre ls ds ambientes es una currencia rara, que resulta en mens de 1%. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 17 de 93

18 1.4 ESTRUCTURA DEL DATA WAREHOUSE Ls data warehuses tienen una estructura distinta. Hay niveles diferentes de esquematización y detalle que delimitan el data warehuse. La estructura de un data warehuse se muestra en la Figura N 5. En la figura, se muestran ls diferentes cmpnentes del data warehuse y sn: Detalle de dats actuales Detalle de dats antigus Dats ligeramente resumids Dats cmpletamente resumids Meta data Detalle de dats actuales.- En gran parte, el interés más imprtante radica en el detalle de ls dats actuales, debid a que: Refleja las currencias más recientes, las cuales sn de gran interés Es vlumins, ya que se almacena al más baj nivel de granularidad. Casi siempre se almacena en disc, el cual es de fácil acces, aunque su administración sea cstsa y cmpleja. Detalle de dats antigus.- La data antigua es aquella que se almacena sbre alguna frma de almacenamient masiv. N es frecuentemente accesada y se almacena a un nivel de detalle, cnsistente cn ls dats detallads actuales. Mientras n sea priritari el almacenamient en un medi de almacenaje altern, a causa del gran vlumen de dats unid al acces n frecuente de ls misms, es pc usual utilizar el disc cm medi de almacenamient. Dats ligeramente resumids.- La data ligeramente resumida es aquella que prviene desde un baj nivel de detalle encntrad al nivel de detalle actual. Este nivel del data warehuse casi siempre se almacena en disc. Ls punts en ls que se basa el diseñadr para cnstruirl sn: Que la unidad de tiemp se encuentre sbre la esquematización hecha. Qué cntenids (atributs) tendrá la data ligeramente resumida. Dats cmpletamente resumids.- El siguiente nivel de dats encntrad en el data warehuse es el de ls dats cmpletamente resumids. Ests dats sn cmpacts y fácilmente accesibles. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 18 de 93

19 A veces se encuentra en el ambiente de data warehuse y en trs, fuera del límite de la tecnlgía que ampara al data warehuse. (De tds mds, ls dats cmpletamente resumids sn parte del data warehuse sin cnsiderar dnde se aljan ls dats físicamente.) MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 19 de 93

20 Metadata.- El cmpnente final del data warehuse es el de la metadata. De muchas maneras la metadata se sitúa en una dimensión diferente al de trs dats del data warehuse, debid a que su cntenid n es tmad directamente desde el ambiente peracinal. La metadata juega un rl especial y muy imprtante en el data warehuse y es usada cm: Un directri para ayudar al analista a ubicar ls cntenids del data warehuse. Una guía para el mapping de dats de cóm se transfrma, del ambiente peracinal al de data warehuse. Una guía de ls algritms usads para la esquematización entre el detalle de dats actual, cn ls dats ligeramente resumids y ésts, cn ls dats cmpletamente resumids, etc. La metadata juega un papel much más imprtante en un ambiente data warehusing que en un peracinal clásic. A fin de recrdar ls diferentes niveles de ls dats encntrads en el data warehuse, cnsidere el ejempl mstrad en la Figura N 6. El detalle de ventas antiguas sn las que se encuentran antes de Tds ls detalles de ventas desde 1982 ( cuand el diseñadr inició la clección de ls archivs) sn almacenads en el nivel de detalle de dats más antigu. El detalle actual cntiene infrmación desde 1992 a 1993 (supniend que 1993 es el añ actual). En general, el detalle de ventas n se ubica en el nivel de detalle actual hasta que haya pasad, pr l mens, veinticuatr hras desde que la infrmación de ventas llegue a estar dispnible en el ambiente peracinal. MANUAL PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Pag. 20 de 93

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