Inteligencia de Negocios

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1 Inteligencia de Negocios Necesidades y arquitectura de la solución Clase 3

2 Esquema de la clase 1. OLTP vs OLAP 2. Los tres problemas del OLTP 3. La arquitectura del BI 4. Fuentes de datos. 6. Herramientas de exploración. 5. Data warehouse.

3 OLTP y OLAP On Line Transactional Analytical Processing OLAP vs OLTP -Procesamiento Herramienta de análisis multidimensional -Bases de datos

4 Táctico Estratégico Los sistemas OLTP Insetar el pago de un cliente, registrando las facturas que está pagando. Consulta el precio de un producto que está por comprar un cliente. Muchos cajeros de una línea de caja, facturando al mismo tiempo. Operativo Abastecimiento Ventas Suc. Bs. As Ventas Suc. Córdoba Sistemas Operacionales Transacciones Actualizan y/o consultan un conjunto de pocos registros. Alto nivel de concurrencia de las transacciones que consultan y actualizan. Actualización y consultas en línea ( on line ), que deben tener una respuesta instantánea para no trabar las operaciones de la organización.

5 Preparadas para recibir muchas transacciones de pocos registros, con alto desempeño en el acceso a los registros y a su actualización. Alta disponibilidad. Normalizadas, para favorecer la actualización en línea, y disminuir la probabilidad de inconsistencias que podrían generarse. Índices que favorezcan la actualización en línea (principalmente índices B+). Incluyen métodos de recuperación y protocolos de control de concurrencia que aseguren la consistencia de la base de datos ante fallos y actualizaciones concurrentes. Táctico Operativo Inteligencia de Negocios Estratégico Abastecimiento Ventas Suc. Bs. As Las bases de datos OLTP Ventas Suc. Córdoba Insetar el pago de un cliente, registrando las facturas que está pagando. Consulta el precio de un producto que está por comprar un cliente. Muchos cajeros de una línea de caja, facturando al mismo tiempo.

6 Los tres problemas del OLTP es Táctico y Estratégico Operativo Ganancia bruta de los productos vendidos en Rosario respecto de Córdoba en el último año de los 10 productos que más se produjeron los últimos 6 meses. Establecer relación con sus respectivas cantidades de habitantes. Ventas Sucursal Rosario 1. INFORMACION NO INTEGRADA Producción Importe vendido Importe Cuanto vendido vendió Buenos $ Aires $ el último año? Habitantes por ciudad Importe vendido $ Compras Ventas Sucursal Bs.As. Ventas Sucursal Córdoba Marketing Finanzas

7 es Tácticos y Estratégico Los tres problemas del OLTP Importe y cantidad vendida de los productos del rubro indumentaria durante octubre a diciembre de los tres últimos años para los clientes de sexo femenino 2. INADECUADOS TIEMPOS DE RESPUESTA de registros Operativo Ventas Sucursal Bs.As.

8 es Tácticos y Estratégico Los tres problemas del OLTP Analizar dichas ventas, pero solo para dos zonas Analizar Obtener y profundizando ahora la Cantidad como por se de comportaron trimestre ventas realizadas, del los año clientes 2008 y sus que importes, representen agrupadas el 80 % por de año nuestras y zona ventas, del cliente y analizar el costo para los de dichas años 2002 ventas, al para saber el ganancia bruta. Ventas 3. CONSULTAS AD-HOC NO AMIGABLES SELECT COUNT(DISTINCT VENTA.Numero_factura) AS CANTIDAD_VENTAS, SUM(ITEM_VENTA.Cantidad_vendida * ITEM_VENTA.Precio_unitario) AS IMPORTE, CLIENTE.zona AS ZONA, YEAR(VENTA.fecha_venta) AS ANIO FROM VENTA INNER JOIN ITEM_VENTA ON VENTA.Numero_factura = ITEM_VENTA.Numero_factura INNER JOIN CLIENTE ON VENTA.Codigo_cliente = CLIENTE.Codigo_cliente GROUP BY CLIENTE.zona, YEAR(VENTA.fecha_venta) HAVING YEAR(VENTA.fecha_venta) in (2002, 2003, 2004, 2005, 2006,2007,2008 ) ORDER BY YEAR(VENTA.fecha_venta), CLIENTE.zona

9 La solución a los tres problemas Estratégico Táctico Información para la toma de decisiones Operativo Compras Ventas Sucursal Rosario Ventas Sucursal Bs.As.... Producción DATA Ventas Sucursal Córdoba Marketing WAREHOUSE

10 La arquitectura de la solución Fuentes de datos Sistema operacional A Extracción Área del Data warehouse Transformación Area de trabajo Herramientas de acceso y exploración Sistema operacional B Carga (Load) Sistema operacional N Datos Externos Datos Internos no Sistematizados Data warehouse detallado u objetivo T, L Data warehouse agregado o subjetivo A B Análisis Multidimensional Datamining Tablero de comando Balance scorecard Alertas Reporting Etc. C Datamart A Datamart B Datamart N

11 El BI: Las categorías Reportes (Reporting) Análisis multidimensional (exploración OLAP) OLAP) Tableros de de Control // Balance Scorecard Minería de de datos datos (Data (Data Mining) Distribución proactiva

12 Reporting

13 Tableros / Balance scorecards

14 Análisis multidimensional - OLAP Dimensiones (y jerarquías) Ventas Costos Costos Ventas de del y las costos producto ventas de de ventas todos de los Heladeras, todos productos los electrodomesticos, en realizadas todas las en Diciembre regiones, para el segundo de para 2008 el año semestre y En de la 2008, región del sur, producto provincias Heladeras, de Santa en la Cruz región y Rio Norte. Negro Medidas

15 Minería de datos (Data Mining) Algorítmos y Técnicas estadísticas Patrones Modelos predictivos Monto y cantidad de Incobrables o de morosos para el año próximo. Ventas para el próximo año. Clientes que responderán afirmativamente a una campaña de marketing. Porcentaje de cancelaciones. Modelos descriptivos Análisis de canasta de compra por tipo de cliente. Segmentación de clientes. Segmentación de empleados.

16 Distribución proactiva Ocurrencia de un evento Planificación temporal A solicitud de otro usuario

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