Data Warehousing. Introducción. Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

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1 Data Warehousing Introducción

2 Introducción Indice (I) Propiedades de un dw Arquitectura de procesos en un sistema de data warehousing Puntos clave Diseño de la base de datos de un data warehouse

3 Indice (II) Proceso de diseño e implementación de un data warehouse El dw en funcionamiento. Gestión del catálogo. Metadatos Data marts Ejemplo recapitulatorio

4 Introducción Grandes volúmenes de datos almacenados en las organizaciones Información oculta en dichos datos Métodos de análisis tradicionales desbordados Entornos competitivos Necesidad de nuevas tecnologías, herramientas, métodos de acceso y de almacenamiento

5 surgen técnicas de Data Mining para búsqueda del conocimiento y proceso de Data Warehousing como soporte a los datos objetivo de las búsquedas

6 Qué es un Data Warehouse? Es una colección de datos con las siguientes características (Inmon, 1996): Orientado a las materias Integrado No volátil Variante en el tiempo Soporte a consultas de ayuda la decisión

7 Otra definición Copia de datos transaccionales estructurados específicamente para consultas y generación de informes Aunque a veces se almacenen datos no transaccionales, el 95%-99% lo son La principal salida de un data warehouse son listados en forma de tabla o informes elaborados

8 Conceptos erroneos La forma de los datos almacenados no tiene nada que ver con el hecho de ser o no un data warehouse Puede estar normalizado o no, puede ser una base de datos relacional, multidimensional, ficheros planos... Un data warehouse no tiene necesariamente que apoyar la toma de decisiones

9 Propiedades del DW (I) No se organiza en base a las aplicaciones Se utiliza para el análisis Los métodos de optimización difieren de los de las bases de datos transaccionales Interfaz de usuario para no expertos Grandes volúmenes

10 Propiedades del DW (II) Datos no volátiles Los contenidos son estables durante largos periodos de tiempo Las modificaciones suelen a menudo ser simples concatenaciones Se almacena la variación en el tiempo El atributo fecha es importante

11 Razones para el data warehousing Hacer consultas/informes sobre servidores/discos no usados por los sistemas de proceso transaccionales Usar modelos de datos que aceleren la ejecución de las consultas y que no son apropiados para el procesamiento de transacciones

12 Razones para el data warehouse (II) Proporcionar un entorno en el que se requiera poco conocimiento sobre bases de datos para escribir y mantener consultas e informes Proporcionar un repositorio de datos limpios de los sistemas transaccionales que permita generar informes sin tocas los sistemas transaccionales

13 Razones para el data warehouse (II) Ofrecer un repositorio de datos de los sistemas transaccionales con datos de un periodo de tiempo mayor, de modo que se puedan realizar consultas históricas

14 Razones para no hacer data warehousing Los sistemas de data warehousing complican enormemente los procesos del negocio La curva de aprendizaje de un sistema de data warehousing es excesiva para empresas impacientes En muchas organizaciones no se permiten las consultas ad hoc Existen muy pocos profesionales que hayan trabajado en sistemas de data warehousing durante el ciclo de vida completo del producto

15 Razones para no hacer data warehousing (II) Los sistemas de data warehousing requieren gran cantidad de mantenimiento que muchas empresas no pueden o no quieren soportar El costo de capturar datos, limpiarlos y entregarlos en un tiempo aceptable para el usuario es excesivo para la empresa Muchas empresas exigen la puesta en marcha de un sistema de data warehousing en muy poco tiempo,

16 Factores para el éxito de un data warehouse Un data warehouse es un proyecto conjunto entre usuario y desarrollador Calidad de datos esfuerzo PERMANENTE y conjunto de usuario/desarrollador Entrenar a los usuarios poco a poco

17 Factores para el éxito de un data warehouse (II) Proceso de extracción, limpieza y carga se lleva la mayor parte del esfuerzo y del tiempo Acostumbrar a los usuarios a probar las consultas complejas y no asumirlas como correctas Trabajar primero en proyectos pequeños, pero que den resultados rápidos

18 Libros principales Building the datawarehouse W. H. Inmon The datawarehouse toolkit R. Kimball Data warehousing from Architecture to Implementation B. Devlin Data warehousing in the real world S. Anahory, D. Murray

19 En la red An introduction to data warehousing The Chess Pieces http :// Data Warehousing for managers The Data Warehouse LifeCycle pdf

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