Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10

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2 Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10

3 Medidas Una medida es un tipo de dato cuya información es usada por los analistas (usuarios) en sus consultas para medir la perfomance del comportamiento de un proceso o un objeto del negocio. Por ejemplo: cantidades, tamaños, montos, etc. Las medidas candidatas son los datos numéricos, pero no cada atributo numérico es una medida candidata./

4 Medidas Calculadas Los miembros calculados son miembros de una dimensión o un grupo de medida que se definen según una combinación de datos del cubo, operadores aritméticos, números y funciones. Por ejemplo: puede crear un miembro calculado que: calcule la suma de dos medidas físicas en el cubo. Las definiciones de miembros calculados se almacenan en cubos pero sus valores se calculan en el momento de la consulta./

5 Medidas Calculadas Puede crear un miembro calculado dentro de cualquier dimensión, incluida la dimensión de medidas. También puede colocar un miembro calculado en una carpeta para mostrar en el cuadro de diálogo Propiedades de cálculo./

6 Esquemas Estrella Las tablas de Dimensiones tienen sólo la conexión a la tabla fact y ninguna más./ En general, el modelo multidimensional también se conoce con el nombre de esquema estrella, pues su estructura base es similar: una tabla central y un conjunto de tablas que la atienden radialmente. El centro de la estrella consiste de una o más tablas fact, y las puntas de la estrella son las tablas de Dimensiones. Este modelo entonces, resulta ser asimétrico, pues hay una tabla dominante en el centro con varias conexiones a las otras tablas. /

7 Copo de Nieve Esquemas La diferencia del esquema Copo de Nieve (snowflake) comparado con el esquema estrella, está en la estructura de las tablas de Dimensiones: las tablas de Dimensiones en el esquema Copo de Nieve están normalizadas. Cada tabla de Dimensiones contiene sólo el nivel que es clave primaria en la tabla y la foreign key de su parentesco del nivel más cercano del diagrama./

8 Transformación de la información Convirtiendo Datos en Información Sabemos que la materia prima que utilizan los sistemas DSS (sistema de soporte a las decisiones) para la toma de decisiones son los "datos". Sin embargo, no es suficiente. Es necesario aplicar BI (Business Intelligence). De hecho, muchas veces, para explicar lo que es Business Intelligence se recurre a describir la transformación que sufren los datos brutos hasta convertirse en conocimiento útil. Es habitual describir los significados de las palabras "dato", "información" y "conocimiento" para evidenciar que es necesario un proceso de transformación de uno a otro, y que mediante estas transformaciones la información numérica va ganando valor (dinero)./

9 Transformación de la información Convirtiendo Datos en Información Según esta aproximación, el "valor " es sólo un dato, y cuando lo contextualizamos y decimos que son " pesos vendidos durante un mes" lo hemos transformado en información, y se convierte finalmente en conocimiento cuando lo comparamos con los meses anteriores, y con la evolución de otros productos y mercados, y nos sirve para mejorar nuestro negocio de alguna manera./

10 Transformación de la información Convirtiendo Datos en Información Sin duda, se trata de una visión interesante, aunque la distinción entre dato e información parece un poco artificiosa. En la vida real, las palabras "dato" e "información" se pueden usar indistintamente, y así se hace habitualmente para evitar reiteraciones de una misma palabra, por ejemplo. Denominamos Business Intelligence a la utilización de las nuevas tecnologías para automatizar el paso del dato a información y de la información a conocimiento. Para ejecutar esta transformación utilizamos herramientas como data warehouse./

11 Transformación de la información Convirtiendo Datos en Información La misma idea subyace al hablar del "ciclo de vida de la información", aunque en este caso se enfatiza el hecho de que las acciones que ejecutamos a partir del conocimiento obtenido, proporcionan: nuevos datos, que son susceptibles de volverse a analizar, para obtener nueva información y nuevo conocimiento./

12 Transformación y agrupación de datos ETL Beneficios de los procesos ETL A cualquier empresa u organización le beneficia poner en marcha un proceso ETL para mover y transformar los datos que maneja por los siguientes motivos: Poder crear un repositorio central estandarizado de todos los datos de la organización. Posibilita a los directivos tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de los datos cargados en las bases nuevas y actualizadas: la Data Mart o data warehouse. Sirve para integrar sistemas. Las organizaciones crecen de forma orgánica y cada vez se van agregando más fuentes de datos. Poder tener una visión global de todos los datos consolidados en una data warehouse. Por ejemplo, crear una estrategia de marketing basándose en el análisis de los datos anteriores./

13 Transformación y agrupación de datos ETL Extraer La primera parte del proceso ETL consiste en extraer los datos desde los sistemas de origen. La mayoría de los proyectos de almacenamiento de datos fusionan datos provenientes de diferentes sistemas de origen. Cada sistema separado puede usar una organización diferente de los datos o formatos distintos. La extracción convierte los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformación./

14 Transformación y agrupación de datos ETL Extraer Una parte intrínseca del proceso de extracción es la de analizar los datos extraídos, de lo que resulta un chequeo que verifica si los datos cumplen la pauta o estructura que se esperaba. De no ser así los datos son rechazados./

15 Transformación y agrupación de datos ETL Extraer Un requerimiento importante que se debe exigir a la tarea de extracción es que ésta cause un impacto mínimo en el sistema origen. Si los datos a extraer son muchos, el sistema de origen se podría ralentizar e incluso colapsar, provocando que éste no pueda utilizarse con normalidad para su uso cotidiano. Por esta razón, en sistemas grandes las operaciones de extracción suelen programarse en horarios o días donde este impacto sea nulo o mínimo.

16 Transformar Transformación y agrupación de datos ETL

17 Transformación y agrupación de datos ETL Transformar La fase de transformación aplica una serie de reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados. Algunas fuentes de datos requerirán alguna pequeña manipulación de los datos. No obstante en otros casos pueden ser necesarias aplicar algunas de las siguientes transformaciones: Seleccionar sólo ciertas columnas para su carga (por ejemplo, que las columnas con valores nulos no se carguen). Traducir códigos (por ejemplo, si la fuente almacena una "H" para Hombre y "M" para Mujer pero el destino tiene que guardar "1" para Hombre y "2" para Mujer). Codificar valores libres (por ejemplo, convertir "Hombre" en "H" o "Sr" en "1"). Obtener nuevos valores calculados (por ejemplo, total_venta = cantidad * precio). Unir datos de múltiples fuentes (por ejemplo, búsquedas, combinaciones, etc.). Calcular totales de múltiples filas de datos (por ejemplo, ventas totales de cada región). Generación de campos clave en el destino. Transponer o pivotar (girando múltiples columnas en filas o viceversa). Dividir una columna en varias (por ejemplo, columna "Nombre: García López, Miguel Ángel"; pasar a tres columnas "Nombre: Miguel Ángel", "Apellido1: García" y "Apellido2: López")./

18 Transformación y agrupación de datos ETL Transformar La aplicación de cualquier forma, simple o compleja, de validación de datos, y la consiguiente aplicación de la acción que en cada caso se requiera: Datos OK: Entregar datos a la siguiente etapa (Carga). Datos erróneos: Ejecutar políticas de tratamiento de excepciones (por ejemplo, rechazar el registro completo, dar al campo erróneo un valor nulo)./

19 Transformación y agrupación de datos ETL Carga La fase de carga es el momento en el cual los datos de la fase anterior (transformación) son cargados en el sistema de destino. Dependiendo de los requerimientos de la organización, este proceso puede abarcar una amplia variedad de acciones diferentes. En algunas bases de datos se sobrescribe la información antigua con nuevos datos. Los data warehouse mantienen un historial de los registros de manera que se pueda hacer una auditoría de los mismos y disponer de un rastro de toda la historia de un valor a lo largo del tiempo.

20 Transformación y agrupación de datos ETL Interfaz Grafica herramienta ETL

21 Transformación y agrupación de datos ETL Existen dos formas básicas de desarrollar el proceso de carga: Acumulación simple Rolling

22 Transformación y agrupación de datos ETL Acumulación simple Es la más sencilla y común, consiste en realizar un resumen de todas las transacciones comprendidas en el período de tiempo seleccionado y transportar el resultado como una única transacción hacia el data warehouse, almacenando un valor calculado que consistirá típicamente en un sumatorio o un promedio de la magnitud considerada./

23 Transformación y agrupación de datos ETL Rolling El proceso de Rolling por su parte, se aplica en los casos en que se opta por mantener varios niveles de granularidad (jerarquías). Para ello se almacena información resumida a distintos niveles, correspondientes a distintas agrupaciones de la unidad de tiempo o diferentes niveles jerárquicos en alguna o varias de las dimensiones de la magnitud almacenada (por ejemplo, totales diarios, totales semanales, totales mensuales, etc.)./

24 Transformación y agrupación de datos ETL La fase de carga interactúa directamente con la base de datos de destino Aspectos a tener presente: La carga puede consumir mucho tiempo. En la carga inicial del DW se mueven grandes volúmenes de datos. En los mantenimientos periódicos del DW se mueven pequeños volúmenes de datos. La frecuencia del mantenimiento periódico está determinada por el gránulo del DW y los requisitos de los usuarios./

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27 ???Ruegos y Preguntas???. No es fácil aguantar tantas definiciones despierto!!!!!!

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