Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse AMDE. Fundamentos de un Proyecto De.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse AMDE. Fundamentos de un Proyecto De. www.e-cronia.com. www.e-cronia.com. www.eduardoleyton."

Transcripción

1 Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse Fundamentos de un Proyecto De Almacenamiento Masivo de Datos Estratégicos AMDE 1

2 EL PROPOSITO DE LA TECNOLOGIA INFORMATICA VA MAS ALLA DE SIMPLEMENTE ALINEARSE CON EL NEGOCIO; DEBE AYUDAR AL NEGOCIO A GENERAR OPORTUNIDAD! mediante la identificación de patrones, conductas, sesgos, tendencias que provee el cúmulo de información transaccional. EL CICLO DE VIDA DE LAS BODEGAS DE DATOS (DataWareHouse - DWH) 2

3 Ciclo de Benson & Parker Ambiente de Negocios Planeación del Negocio Impacto Ambiente de Tecnología Planeación de Tecnología Organización Oportunidad Operación del Negocio Alineación Operación de Tecnología Empresa Inteligente Inteligencia CONOCIMIENTO = Información + Gente INFORMACION = Datos + Dimensiones DATOS = Medidas, Valores Ambiente de Tecnología 3

4 Definición - Bodega de Datos Bodega de Datos es un proceso del negocio orientado a facilitar el acceso y a mejorar la calidad de la información para la toma de decisiones. Esta información es de caracter analítica y que permite construir los pilares de nuevas oportunidades de negocios o reducir las brechas de componentes diferenciadores de la competencia. Estrategia de Implantación MONUMENTAL Vs. ACCIDENTAL Top Down Demora mucho Cuesta Mucho Requerimientos Desactualizados Bottom up Corto plazo Datos redundantes Mantenimiento complejo Problemas de sincronización Diferentes vistas de la realidad 4

5 Estrategia de Implantación Bodega de Datos El esquema de solución Proceso gradual de construcción de la Bodega. Principales Objetivos Vista integrada - Corporativa - Minimizando el impacto sobre las aplicaciones operativas y garantizando la calidad de la información Proveer un Canal empresarial de Datos Depósito para datos de largo plazo THINK GLOBAL, ACT LOCAL Metodología de DW Análisis de Necesidades Información Prototipo Inicial Plan DW Apoyo a Alto Nivel Construcción de un Segmento de la Bodega Exploración y Evolución por parte del Usuario Soporte Actual al proceso de Toma de Decisiones Ambiente de Tecnología Administración de los Meta-Datos Infraestructura de Soporte 5

6 Equipo de Trabajo Integrador Gerente de Proyecto Arquitecto Líder Técnico Analista(s) Backend Analista(s) Frontend Documentación Equipo Interno Gerente de Proyecto Líder Usuarios Líder Técnico Analista(s) de Sistemas Analista(s) Area Funcional Metodología Práctica Diseño Global - Modelo del Negocio Diseño Detallado - Primer alcance Construcción y validación de prototipo Construcción y validación de proyecto piloto Automatización del proceso Mejoramiento Continuo! 6

7 Ambiente de Bodega de Datos Datos de Producción 1 REFINACION Legacy Data 2 Fuentes Externas Extracción Depuración Transformación Integración Bodega de Datos Data Mart METADATOS Requerimientos del Negocio Usuario Final Metodología Práctica Diseño Global - Modelo del Negocio Diseño Detallado - Primer alcance Construcción y validación de prototipo Construcción y validación de proyecto piloto Automatización del proceso Mejoramiento Continuo! 7

8 Diseño Global - Modelo de Negocio Entrevistas: ejecutivos (toma de decisiones) analistas (nivel táctico) informáticos (fuentes) Contenido: Breve descripción de su función... Cuál es la misión de su equipo/área de trabajo? Cómo lo hace? Cómo mide el cumplimiento de sus metas? Qué soporte de información recibe hoy día? Es confiable? Qué información necesita diariamente para evaluar su negocio?... Temas MODELO GLOBAL Areas/Procesos Finanzas Producción Tiempo Producto Cliente Empleado... Medidas: Volumen Ventas ($$$)... 8

9 Temas MODELO GLOBAL Objetivos Estratégicos Objetivo 1 Objetivo 2 Tiempo Producto Cliente Empleado... Medidas: Volumen Ventas ($$$)... Modelo Multidimensional Dimensiones Son los temas de negocio que de alguna manera son generadores o consumidores de recursos. Los atributos de una dimensión suelen ser: Discretos Textuales 9

10 Modelo Multidimensional Medidas Son los datos, hechos o eventos que relacionan los temas de negocio reflejando un desempeño del negocio. Suelen ser: Numéricos Medidos regularmente Aditivos PREFERIBLEMENTE (también hay semiaditivos y simplemente no aditivos!) MODELO MULTIDIMENSIONAL - Diseño en Estrella TIEMPO_MES Año Trimestre Mes Descripción Mes No Dias del Mes CODIGO TIEMPO_MES CODIGO TIEMPO_MES CODIGO PRODUCTO CODIGO CAMPO CODIGO OPERADOR PRODUCTO Producto Clasificación Producto Descripción Producto Descripción Clasificación Producto CODIGO PRODUCTO OPERADOR Operador Descripción Operador Gerencia/Contrato Descripción Gerencia/Contrato CODIGO OPERADOR DIMENSIONES Volumen de Producción FACT TABLE Tabla de Hechos CAMPO Descripción Campo CODIGO CAMPO DIMENSIONES 10

11 ALCANCE INICIAL CRITERIOS DE SELECCION Area de decisión clave para el negocio. Información que represente valor agregado para la toma de decisiones. Fuentes automáticas y reconocidas oficialmente. Metodología Práctica Diseño Global - Modelo del Negocio Diseño Detallado - Primer alcance Construcción y validación de prototipo Construcción y validación de proyecto piloto Automatización del proceso Mejoramiento Continuo! 11

12 Diseño Detallado OBJETIVOS Determinar las fuentes de los datos que son necesarias para satisfacer las necesidades de información estratégica. Definir la factibilidad de generación del diseño global y especificamente de la primera prioridad identificada, según la disponibilidad de las fuentes y establecer los ajustes necesarios en la estructura de los datos para adaptarse a los requerimientos de este tipo de análisis, entrando en el detalle de las dimensiones y especificando las medidas. Los 9 Puntos de Decisión Ralph Kimball La identidad de las tablas de hechos - procesos La granularidad de cada tabla de hechos Las dimensiones que intervienen en c/tabla Las medidas Los atributos que intervienen en las dimensiones Dimensiones que cambian lentamente Agregaciones Historia Periodicidad de las actualizaciones 12

13 Metodología Práctica Diseño Global - Modelo del Negocio Diseño Detallado - Primer alcance Construcción y validación de prototipo Construcción y validación de proyecto piloto Automatización del proceso Mejoramiento Continuo! Ambiente de Bodega de Datos Datos de Producción 1 REFINACION Legacy Data 2 Fuentes Externas Extracción Depuración Transformación Integración Bodega de Datos Data Mart METADATOS Requerimientos del Negocio Usuario Final 13

14 Prototipo OBJETIVOS Realizar una prueba de concepto para validar, los diseños global y detallado y definir ajustes para establecer los diseños definitivos. Piloto OBJETIVOS Construir, en un ambiente real de producción el sistema de soporte para la toma de decisiones de la primera área temática definida en el plan de desarrollo del proceso. Instalación en las áreas de trabajo del primer grupo de usuarios seleccionados. 14

15 Automatización del Proceso OBJETIVOS Robustecer la bodega de datos y facilitar su mantenimiento y administración, mediante la utilización de herramientas automáticas de extracción, transformación, cargue y administración del proceso. Definición clara de roles dentro del proceso. FUENTES Datos en Bases de Datos Estructuradas Legacy Data Otras Fuentes Internas Fuentes Externas Metadatos de las Fuentes 15

16 FUENTE FACT TABLE 4 EMPLEADO Base de Datos XX HISTORICO AUSENCIAS CONTRATO REGISTRO FECHA AUSENCIA MOTIVO AUSENCIA HORAS AUSENCIA Registro CODIGO EMPLEADO TIEMPO_MES Año Mes CODIGO TIEMPO_MES FACT TABLE 4 CODIGO TIEMPO_MES CODIGO EMPLEADO CODIGO CAUSA CODIGO CENTRO DE RESPONSABILIDAD Base de Dastos YY CONTRATOS REGISTRO CENTRO DE RESPONSABILIDAD... CAUSA Causa CODIGO CAUSA CENTRO DE RESP. Horas de Sobretiempo/Ausentismo NOTA: HORAS AUSENCIA alimentan la medida Horas de Sobretiempo/Ausentismo CODIGO C.RESP. EXTRACCION REFINACION Datos de Producción 1 Legacy Data 2 Extracción Estandarización Aplicación de Filtros Depuración Fuentes Externas Actualización - Tiempo METADATOS Verificación de la Calidad Metadatos de la Extracción 16

17 REFINACION REINGENIERIA Datos de Producción 1 REFINACION Integración Agregación Legacy Data 2 Fuentes Externas Extracción Depuración Transformación Integración Precálculo Derivación Traducción Formateo METADATOS Mapeo Metadatos de la Creación EXTRACCION/TRANSFORMACION Funcionalidad Depuración: Remover los datos que no sean necesarios dentro de la bodega y de la base operacional. Reestructurar registros y/o campos. Completar los datos que hagan falta. Revisar la consistencia de los datos (tipo de datos, atributos de medida, etc). Arreglar las anomalías encontradas en el contenido de los datos. Revisar la integridad de los datos. 17

18 EXTRACCION/TRANSFORMACION Funcionalidad Transformación: Descodificar/traducir valores de campos. Calcular datos derivados. Hacer agregación de datos. Creación de nuevos campos. Transporte: Bidireccional. Programación automática de la ejecución. EXTRACCION/TRANSFORMACION Funcionalidad Actualización automática del mapa de captura/transformación de datos hacia la Bodega dentro del repositorio de los metadatos (ej.: formato de la fuente, formato del destino y reglas de transformación aplicadas). 18

19 EXTRACCION/TRANSFORMACION... para tener en cuenta... Cantidades Códigos Texto estructurado Texto libre Calidad de los Datos...algunas Leyes de Calidad de Datos de Ken Orr La calidad de los datos es una función directa de su utilización, no de su recolección. Los problemas en la calidad de los datos crecen con la antiguedad de los sistemas. Mientras menos probable sea que algo ocurra, más grave será en el momento que ocurra. 19

20 Modelamiento Sumarización Agregación BODEGA DE DATOS Validación Construcción de Consultas Glosario del Negocio Metadatos para Navegación Base de Datos para la Bodega Funcionalidad Multidimensional Vs Relacional OLAP Vs. OLTP? 20

21 Base de Datos para la Bodega Funcionalidad Relacional Diseño? Relacional Vs. Multidimensional RELACIONAL MULTIDIMENSIONAL 21

22 REFINACION REINGENIERIA Aplicación de Filtros Integración Agregación Precálculo Derivación Actualización - Tiempo Metadatos de Extracción - Creación Modelamiento Sumarización DATAMARTS Agregación Validación Construcción de Consultas Glosario del Negocio Metadatos para Navegación 22

23 ACCESO Acceso Directo a la Bodega Acceso a través de DataMarts Reingeniería Validación Construcción de Consultas Glosario del Negocio Metadatos para Navegación Herramientas de Usuario Final Consulta y Reportes Soporte de Decisiones (DSS) Análisis Multidimensional Sistemas de Información Ejecutivos (EIS) Visualización Data Mining Simulaciones, Análisis estadístico... 23

24 ANALISIS & REPORTES Herramientas de Reportes Herramientas de Análisis - DSS Herramientas de Modelamiento del Negocio Herramientas de Data Mining Herramientas OLAP Nuevas Aplicaciones Metadatos para Admin. y Reportes Metodología Práctica Diseño Global - Modelo del Negocio Diseño Detallado - Primer alcance Construcción y validación de prototipo Construcción y validación de proyecto piloto Automatización del proceso Mejoramiento Continuo! 24

25 Mejoramiento Continuo La Bodega de Datos es un proceso - no un proyecto Respuesta dinámica a los cambios en el ambiente de negocio Claro soporte a un proceso iterativo Requerimientos Plan Implementación Implementación plan revisado Ajuste al Plan Nuevos Requerimientos Mejoramiento Continuo Adaptarse al cambio Nuevas iniciativas estratégicas Reorganizaciones Corporativas Acciones de los competidores Monitoreo y tunning 25

26 Mejoramiento Continuo Monitorear nuevos avances de la tecnología de DWH Balance beneficio-costo continuo La tecnología avanza muy rápidamente Mejoramiento Continuo Número de usuarios creciente Adopción gradual por nuevas áreas del negocio en la medida en que se desarrolla la cultura de DWH Cambio en los perfiles técnicos de los usuarios 26

27 ADMINISTRACION BODEGA DE DATOS Administración de Metadatos PROCESO DE TRANSFORMACION BODEGA DE DATOS FUENTES INFLOW UPFLOW DOWNFLOW OUTFLOW METADATOS METAFLOW Modelo Técnico USUARIO FINAL METAFLOW Modelo del Negocio 27

28 ROLES PM - Project Manager FEM - Front End Manager DWAR -DWH Architect DSA - Decision Support Analyst BEM - DWH Back End Manager DSP - Decision Support Programmer DWP -DWH Programmer DWA - Data Warehouse Auditor DBA - Data Base Administrator SA - System Administrator DA - Data Administrator SE - Security Manager IMPLICACIONES ECONOMICAS EQUIPOS SOFTWARE RECURSOS HUMANOS 28

29 CONCLUSIONES Objetivo Del Proyecto DWH Su propósito fundamental es soportar el aprendizaje gerencial acerca de la organización, los procesos y su interacción con el entorno. Mantener informada a la organización, de forma que se enriquece el proceso de análisis y toma de decisiones. Convertirse en el Canal Empresarial de consulta. 29

30 DWH: NO es un ejercicio de tecnología... Debe alinearse con las estrategias claves del negocio!!! Apoyo de los líderes del negocio Requerimientos de negocio que se traducen en verdadero valor para los ejecutivos Compromiso de todos para lograr la ventaja competitiva Permanente input del pensamiento de los ejecutivos mejorará cada implementación Compromiso de los ejecutivos para asegurar una arquitectura e infraestructura adecuadas 30

31 Foco de un proyecto de DWH El proyecto DEBE orientarse hacia un objetivo de negocio claramente definido El grupo de usuarios objetivo debe estar claramente identificado Cual es el objetivo? Mejores reportes Soporte a decisiones Reportes más rápidos Data-mining Iteraciones El tradicional método de cascada asegura un rotundo fracaso Alternativa típica: RAD Esquema de desarrollo por fases Beneficios incrementales - Costos incrementales Prototipo Integración de Herramientas Planeación DWH Datamart Arquitectura Administración 31

32 Diferentes Tipos de Usuarios Un único esquema de acceso y/o análisis no satisface a todos los usuarios Diferentes paradigmas requieren diferentes herramientas OLAP Consultas y Reportes EIS Fuentes La Arquitectura es Clave Aplicaciones Datos externos ODS DWH / DataMart DSS-EIS Metadatos CALIDAD!! 32

33 Orientación por Metadatos... No son sólo una inquietud técnica Para el usuario final representan el mapa general de la oferta de datos Información disponible Significado Descripción de los campos de los datos en el ambiente OLAP. Tengamos en cuenta... La búsqueda de la perfección le hace perder eficiencia al proceso Prioridad en la entrega mas que en el 100% correcto Conocimiento de la infraestructura es vital Proceso de ensayo y error (buscando lo mas eficiente) Evitar la parálisis por análisis 33

34 Lo que NO es crítico Herramientas altamente especializadas en DWH (no se necesariamente deben utilizarse desde el inicio...) Tecnología de punta para el proceso Presupuestos requeridos elevados en las primeras etapas Preguntas 34

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA Qué es inteligencia de negocios? (BI) Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en

Más detalles

Ciclo Evolutivo - Fundamentos

Ciclo Evolutivo - Fundamentos TECNOLOGIA DE RECURSOS EMPRESARIALES, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATAWAREHOUSE Ciclo Evolutivo - Fundamentos 1 Evolución de los ERP - OLTP 50-60 Cantidad Económica de Pedidos, Stock Mínimo, Punto de Pedido,

Más detalles

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN SISTEMAS GUÍA PARA IMPLEMENTAR UNA SOLUCION

Más detalles

Desafíos de gestionar proyectos de analítica de negocios

Desafíos de gestionar proyectos de analítica de negocios Desafíos de gestionar proyectos de analítica de negocios Desafíos de gestionar proyectos de analítica de negocios Tipología de proyectos BA Complejidad de proyectos BA Proyectos BA versus tradicionales

Más detalles

Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon.

Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon. Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon. 1 Antecedentes Sistemas de Información Los procesos a automatizar son repetibles y previsibles. Modelado Entidad Relación. Atención en una rápida modificación en

Más detalles

UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE

UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE Ponentes: Agreda, Rafael Chinea, Linabel Agenda Sistemas de Información Transaccionales Qué es Business Intelligence? Usos y funcionalidades Business Intelligence Ejemplos

Más detalles

CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES

CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES Un Data Warehouse (DW) es un gran repositorio lógico de datos que permite el acceso y la manipulación flexible de grandes volúmenes de información provenientes tanto de transacciones

Más detalles

CONSTRUCCION DE INDICADORES DE GESTION Y HERRAMIENTAS OLAP PARA PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS

CONSTRUCCION DE INDICADORES DE GESTION Y HERRAMIENTAS OLAP PARA PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS CONSTRUCCION DE INDICADORES DE GESTION Y HERRAMIENTAS OLAP PARA PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS 1. RESEÑA HISTORICA Las exigencias competitivas del mercado hacen que las organizaciones busquen mecanismos

Más detalles

Fundamentos de Data Warehouse

Fundamentos de Data Warehouse Mendez, A., Mártire, A., Britos, P. Y Garcia-Martínez, R. Centro de Actualización Permanente en Ingeniería del Software Escuela de Postgrado Instituto Tecnológico de Buenos Aires Av. Eduardo Madero 399

Más detalles

Botón menú Objetivo de la Minería de datos.

Botón menú Objetivo de la Minería de datos. Titulo de Tutorial: Minería de Datos N2 Botón menú: Introducción. Las instituciones y empresas privadas coleccionan bastante información (ventas, clientes, cobros, pacientes, tratamientos, estudiantes,

Más detalles

Data Warehousing - Marco Conceptual

Data Warehousing - Marco Conceptual Data Warehousing - Marco Conceptual Carlos Espinoza C.* Introducción Los data warehouses se presentan como herramientas de alta tecnología que permiten a los usuarios de negocios entender las relaciones

Más detalles

FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE

FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE 1. Qué es Data Warehouse? El Data Warehouse es una tecnología para el manejo de la información construido sobre la base de optimizar el uso y análisis de la misma utilizado

Más detalles

Definición. Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4

Definición. Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4 Definición Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4 Definición (cont.) Un Data Warehouse es una colección de

Más detalles

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Curso 2012-2013 Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos II http://www.kybele.es ISI/SI - 1 Introducción Nuestra misión: Hacer inteligente el negocio Buenos días. Soy Negocio.

Más detalles

Programa Internacional Business Intelligence

Programa Internacional Business Intelligence Fecha de inicio: 18 de junio de 2012 Programa Internacional Business Intelligence En un ambiente globalizado y de alta competitividad entre las empresas, la adecuada administración del capital intelectual

Más detalles

Business Intelligence y Cuadro de Mando Integral: Herramientas para la Dirección Estratégica de las Organizaciones

Business Intelligence y Cuadro de Mando Integral: Herramientas para la Dirección Estratégica de las Organizaciones Business Intelligence y Cuadro de Mando Integral: Herramientas para la Dirección Estratégica de las Organizaciones Facultad de Ingeniería 2005 Cra. Isabel Rodríguez Ramos Ideasoft AGENDA: 1. Business Intelligence,

Más detalles

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 ANEXO A - Plan de Proyecto 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 2.- Diagrama de Gantt de la Solución DIAGRAMA DE GANTT- FASE INICIAL DOCUMENTACION Y ANALISIS2 DIAGRAMA DE GANTT- FASE FINAL

Más detalles

Sistema de análisis de información. Resumen de metodología técnica

Sistema de análisis de información. Resumen de metodología técnica Sistema de análisis de información Resumen de metodología técnica Tabla de Contenidos 1Arquitectura general de una solución de BI y DW...4 2Orígenes y extracción de datos...5 2.1Procesos de extracción...5

Más detalles

ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS

ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS Estructura de contenidos INTRODUCCIÓN... 3 1. ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS... 3 1.1 PROPIEDADES... 3 1.2 ARQUITECTURA DE UNA CAPA... 4 1.3 ARQUITECTURA DE DOS

Más detalles

TOMA DE DECISIONES II

TOMA DE DECISIONES II TOMA DE DECISIONES II Tema Nº 04 1. LAS HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA LAS TOMA DE DECISIONES GERENCIALES 1.1 Importancia de los ERP. 1.2 Aadministración del desempeño corporativo CPM 1. HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS

Más detalles

TECNOLÓGICAS EMPRESAS

TECNOLÓGICAS EMPRESAS SOLUCIONES TECNOLÓGICAS INTEGRALES PARA LAS EMPRESAS Por: Ivonne Rodríguez CONTENIDO 1. Problemas actuales en las empresas 2. Bussines Intelligence 3. Capa: Data Warehouse 4. Capa: BI en el campo empresarial

Más detalles

Implementando un DataWarehouse.

Implementando un DataWarehouse. Página 1 de 8 Implementando un DataWarehouse. Carmen Wolff Comenzando A Construir Un DW. Para llevar a cabo con éxito un proyecto Datawarehouse, es vital considerar al inicio de su construcción tres factores

Más detalles

Cátedra: BI Business Intelligence. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012.

Cátedra: BI Business Intelligence. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012 programa Plan 2008 Área Complementaria Carga horaria semanal Anual/ cuatrimestral Coordinador de Cátedra Objetivos

Más detalles

BI BUSINESS INTELLIGENCE

BI BUSINESS INTELLIGENCE ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL MAESTRÍA EN SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL 7 ma. PROMOCIÓN BI BUSINESS INTELLIGENCE Grupo No. 1 Geannina Aguirre Henry Andrade Diego Maldonado Laura Ureta MATERIA:

Más detalles

Sistemas de Inteligencia de Negocios

Sistemas de Inteligencia de Negocios Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas Sistemas de Inteligencia de Negocios Leopoldo Quintano Septiembre de 2001 Introducción

Más detalles

GUIA METODOLOGÍCA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE BODEGA DE DATOS CORPORATIVA Y SOLUCIONES DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

GUIA METODOLOGÍCA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE BODEGA DE DATOS CORPORATIVA Y SOLUCIONES DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BODEGA DE DATOS CORPORATIVA Y SOLUCIONES DE Oficina de Informática Departamento Nacional de Planeación Bogotá, 2013 TABLA DE CONTENIDO PÁGINA: 2 de 35 VERSIÓN: 0 1 OBJETIVO... 3 2 ALCANCE... 3 3 REFERENCIAS

Más detalles

Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información. Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos

Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información. Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos ANEXO VI. Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos importantes del negocio y que éstos estén aislados

Más detalles

Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse

Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse Manual SAP BW / BI Business Information Warehouse Página 1 Confidencialidad Este documento es propiedad de E-SAP (CVOSOFT) por lo tanto, no podrá ser publicado

Más detalles

Cómo empezar? Fernando Quesada abcq Solutions fquesada@abcqsolutions.com

Cómo empezar? Fernando Quesada abcq Solutions fquesada@abcqsolutions.com Cómo empezar? Fernando Quesada abcq Solutions fquesada@abcqsolutions.com Retos Actuales BI: Una Analogía - Definición Que no es BI Requisitos Fundamentales para Aprovechar BI Algunos Conceptos de TI (Tecnología

Más detalles

Datawarehouse. Ing. Adan Jaimes Jaimes. Datawarehouse

Datawarehouse. Ing. Adan Jaimes Jaimes. Datawarehouse 1 Ing. Adan Jaimes Jaimes 2 Conceptos : Repositorio completo de datos, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica Data-Marts: Repositorio

Más detalles

REPOSITORIO COR O P R OR O A R T A I T VO V

REPOSITORIO COR O P R OR O A R T A I T VO V REPOSITORIO CORPORATIVO Repositorio Corporativo Que es? Antecedentes? Por que lo necesito? Multiplicidad de sistemas Retraso en obtención de reportes Info 3 Info 2 Info 1 Redundancia Inconsistencia de

Más detalles

Business Intelligence.

Business Intelligence. Business Intelligence. Qué es inteligencia de negocios? Es el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) SYLLABO

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) SYLLABO UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas 1. ESPECIFICACIONES

Más detalles

Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información. I.- Definición del foco estratégico

Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información. I.- Definición del foco estratégico Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información I.- Definición del foco estratégico II.- Establecimiento de mediciones a través del Balanced Scorecard (Tablero de Comando) III.- Despliegue del

Más detalles

CAS-CHILE. Líder en Software de Gestión Pública

CAS-CHILE. Líder en Software de Gestión Pública Líder en Software de Gestión Pública CONSTRUCCIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA UTILIZANDO EL BALANCED SCORECARD: NUEVE PASOS PARA EL ÉXITO -Balanced Scorecard Institute

Más detalles

DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE

DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE Autor: Roberto Abajo Alonso Asignatura: Sistemas Inteligentes, 5º Curso Profesor: José Carlos González Dep. Ing. Sistemas Telemáticos, E.T.S.I. Telecomunicación Universidad

Más detalles

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining Data Warehouse Data Mining Definición de un Data Warehouses (DW) Fueron creados para dar apoyo a los niveles medios y altos de una empresa en la toma de decisiones a nivel estratégico en un corto o mediano

Más detalles

JIAP 2011 Transitando hacia una Organización Gestionada por Procesos. Diego Karbuski - Agosto 2011

JIAP 2011 Transitando hacia una Organización Gestionada por Procesos. Diego Karbuski - Agosto 2011 JIAP 2011 Transitando hacia una Organización Gestionada por Procesos Diego Karbuski - Agosto 2011 Puede convertirse el BPM en un modelo de gestión para el Gobierno? Reducción de costos Transparencia Control

Más detalles

Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología?

Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología? Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología? DUTI 2007 LA PLATA AGOSTO 2007 Ernesto Chinkes Facultad de Ciencias Económicas Universidad de Buenos Aires Esquema del trabajo

Más detalles

MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA BASE DE DATOS Conjunto de datos estructurados, fiables y homogéneos organizados independientemente en máquina, m accesibles en tiempo real, compatible por usuarios

Más detalles

LINEAMIENTOS GENERALES PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE PROCESOS ELECTRÓNICOS

LINEAMIENTOS GENERALES PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE PROCESOS ELECTRÓNICOS LINEAMIENTOS GENERALES PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE PROCESOS LINEAMIENTOS GENERALES PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE PROCESOS Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Programa de Gobierno

Más detalles

Resumen General del Manual de Organización y Funciones

Resumen General del Manual de Organización y Funciones Gerencia de Tecnologías de Información Resumen General del Manual de Organización y Funciones (El Manual de Organización y Funciones fue aprobado por Resolución Administrativa SBS N 354-2011, del 17 de

Más detalles

La Tecnología Datawarehousing

La Tecnología Datawarehousing Página 1 de 12 La Tecnología Datawarehousing Carmen Gloria Wolff cwolf@ing.udec.cl 1.Introducción. Hoy en día las empresas cuentan en su mayoría con la automatización de sus procesos, manejando gran cantidad

Más detalles

Juan Carlos Olarte B Innovation and Business Development Management. BIG DATA & ANALYTICS: El Futuro es Ahora

Juan Carlos Olarte B Innovation and Business Development Management. BIG DATA & ANALYTICS: El Futuro es Ahora Juan Carlos Olarte B Innovation and Business Development Management BIG DATA & ANALYTICS: El Futuro es Ahora Temas a Tratar Evolución y Tendencias Big Data & Analytics Data Mining, Data Science y Big Data

Más detalles

Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos.

Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos. Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos. Ing. Corso Cynthia, Ing. Luque Claudio, Ing. Ciceri Leonardo, Sr Donnet Matías Grupo

Más detalles

Boletín de Asesoría Gerencial* Business Process Management (BPM)

Boletín de Asesoría Gerencial* Business Process Management (BPM) Espiñeira, Sheldon y Asociados * No. 11-2009 *connectedthinking Contenido Haga click en los enlaces para navegar a través del documento Haga click en los enlaces para llegar directamente a cada sección

Más detalles

Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información

Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información 12/13 La organización de datos e información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza (raqueltl@unizar.es) " Guión Introducción: Data Warehouses Características: entornos

Más detalles

Boletín de Asesoría Gerencial* Arquitectura orientada a servicios (SOA)

Boletín de Asesoría Gerencial* Arquitectura orientada a servicios (SOA) Espiñeira, Sheldon y Asociados * No. 12-2009 *connectedthinking Haga click en los enlaces para navegar a través del documento Haga click en los enlaces para llegar directamente a cada sección 4 Introducción

Más detalles

Definir el problema/oportunidad. Desarrollar soluciones alternativas. Seleccionar la solución. Desarrollar / Seleccionar-Adquirirconfigurar

Definir el problema/oportunidad. Desarrollar soluciones alternativas. Seleccionar la solución. Desarrollar / Seleccionar-Adquirirconfigurar 1 Definir el problema/oportunidad Definir problema de negocio o la oportunidad de mejora utilizando el pensamiento sistémico. Mapa Conceptual Desarrollar soluciones alternativas Seleccionar la solución

Más detalles

Business Intelligence. Octubre 2007 1

Business Intelligence. Octubre 2007 1 Business Intelligence 1 1. Introducción al Business intelligence Qué es? En qué nivel de negocio se aplica? 2. Componentes del BI Esquema de una solución BI DataWarehouse Query & Reporting OLAP Cuadro

Más detalles

BPM en la práctica Transitando del BPA al BPM con una metodología probada. Diego Karbuski - Diciembre 2012

BPM en la práctica Transitando del BPA al BPM con una metodología probada. Diego Karbuski - Diciembre 2012 BPM en la práctica Transitando del BPA al BPM con una metodología probada. Diego Karbuski - Diciembre 2012 Qué es BPM? BPM no solo es tecnología informática. Es una disciplina de gestión empresarial impulsada

Más detalles

Inteligencia de Negocios Introducción. Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS

Inteligencia de Negocios Introducción. Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Inteligencia de Negocios Introducción Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Agenda 1.Introducción 2.Definición 3.ETL 4.Bodega de Datos 5.Data Mart

Más detalles

Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. Monografía de Adscripción: Data Warehouse

Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. Monografía de Adscripción: Data Warehouse Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura Monografía de Adscripción: Data Warehouse Rojas, Mariana Isabel LU: 38382 Prof. Director: Mgter. David Luis La Red

Más detalles

Sistema de Información Gerencial para Operaciones Portuarias ÍNDICE

Sistema de Información Gerencial para Operaciones Portuarias ÍNDICE ÍNDICE Pag. Aspectos generales de la investigación 7 Título del proyecto 8 Introducción 9 Definición del problema 10 Objetivo general 11 Objetivos específicos 11 Justificación 13 Alcance del proyecto 15

Más detalles

UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM)

UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM) UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM) Objetivos Al finalizar la unidad el alumno deberá conocer los antecedentes, el origen, los objetivos, los diferentes tipos y las estrategias

Más detalles

Soluciones Estratégicas e Inteligencia Corporativa

Soluciones Estratégicas e Inteligencia Corporativa Soluciones Estratégicas e Inteligencia Corporativa www.interact.com.br Modelo de Gestión Traducir la Visión de futuro de la organización Dividir estrategias en objetivos, metas e iniciativas operacionales

Más detalles

Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Sistemas. Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Plan 1997

Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Sistemas. Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Plan 1997 UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Ciencias Económicas Departamento de Sistemas Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Código: 715 Plan 1997 Cátedra: DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Carrera: Licenciado en

Más detalles

Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única

Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única Noviembre, 2011 Agenda Presentación del Instructor e Integración Grupal Objetivos del Taller Qué es un Datawarehouse? Qué es SAP BW? Estructura / Capas

Más detalles

XXXIII CONGRESO ARGENTINO DE PROFESORES DE COSTOS ERP EN COSTOS. Temario: Gestión Estratégica de Costos. Categoría propuesta: Aportes a la disciplina

XXXIII CONGRESO ARGENTINO DE PROFESORES DE COSTOS ERP EN COSTOS. Temario: Gestión Estratégica de Costos. Categoría propuesta: Aportes a la disciplina XXXIII CONGRESO ARGENTINO DE PROFESORES DE COSTOS ERP EN COSTOS Temario: Gestión Estratégica de Costos Categoría propuesta: Aportes a la disciplina Autores Ricardo Laporta Pomi (Socio activo) Mariela Alonso

Más detalles

TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN. Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres

TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN. Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres Sistemas Informacionales Sistemas informacionales: Sistemas de

Más detalles

Clase 1 Módulo: Data Warehouse & Datamart Docente: Gustavo Valencia Zapata

Clase 1 Módulo: Data Warehouse & Datamart  Docente: Gustavo Valencia Zapata v.1.0 Clase 1 Docente: Gustavo Valencia Zapata Temas Clase 1: El Rol de TI en BI BI Retos de TI en BI Evolución de la Información Arquitectura de BI Referencias www.gustavovalencia.com Evolución de la

Más detalles

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU AGENDA INTRODUCCION PLANTEAMIENTO METODOLOGICO ANTECEDENTES

Más detalles

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI)

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) OFERTAS TECNOLÓGICAS 1) GESTIÓN ORGANIZACIONAL Y LOGÍSTICA INTEGRADA: TÉCNICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN 2) GESTIÓN

Más detalles

DESARROLLO E IMPLANTANCIÓN DE UN SISTEMA ACADEMICO PARA EL ICM

DESARROLLO E IMPLANTANCIÓN DE UN SISTEMA ACADEMICO PARA EL ICM DESARROLLO E IMPLANTANCIÓN DE UN SISTEMA ACADEMICO PARA EL ICM Sergio Bauz Olvera 1, Washington Jama 2 1 Ingeniero en Estadística e Informática 2003 2 Director de Tesis de Grado, Ing. Washington Jama.

Más detalles

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Metodología > 1 Implantación tecnológica de un balanced scorecard Precio 1.000 Este curso introduce al alumno en la metodología de BSC y su implantación tecnológica para el seguimiento

Más detalles

MINERÍA DE DATOS. Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE. Octubre - 2003

MINERÍA DE DATOS. Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE. Octubre - 2003 MINERÍA DE DATOS Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE Octubre - 2003 CONTENIDO Qué es Data Warehousing Data Warehouse Objetivos del Data Warehouse

Más detalles

PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO. ESPEL - Diego Gallardo

PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO. ESPEL - Diego Gallardo PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO TEMA DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE ADMINISTRACIÓN DE TIEMPOS EN PROYECTOS DE DESARROLLO DE SOFTWARE Y CONTROL DE DESEMPEÑO MEDIANTE CUBOS DE INFORMACIÓN PARA

Más detalles

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN Centro Integral de Educación Continua (CIEC) Curso de Educación Continua (CEC) INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN Del 21 de julio al 25 de agosto de 2015 Martes y jueves de

Más detalles

UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CUENCA

UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CUENCA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CUENCA UNIDAD ACADÉMICA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS, ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA ANÁLISIS Y DISEÑO DEL MODELO DE INFORMACIÓN DE EMPRESAS DISTRIBUIDORAS DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN Investigación

Más detalles

CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S.

CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S. HAROLD DARIO JIMENEZ ARBELAEZ DANNE ARLEY RAMIREZ ZAPATA ASESOR: JOSE EUCARIO

Más detalles

DATAMART PASO A PASO WWW.RUEDATECNOLOGICA.COM

DATAMART PASO A PASO WWW.RUEDATECNOLOGICA.COM DATAMART PASO A PASO WWW.RUEDATECNOLOGICA.COM Historial de revisiones Versión Fecha Autor: Descripción del cambio 1.0 31/08/2007 Rayner Huamantumba. Manual para diseño y desarrollo de Datamart INDICE 1-

Más detalles

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS INTELIGENCIA DE NEGOCIOS En tiempos de incertidumbre financiera, la toma de decisiones basada en información es crucial para sobrevivir en el mundo de los negocios. Empresas de todas las industrias dependen

Más detalles

ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II

ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II 53 HORAS DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA: Esta asignatura proporciona al alumno las competencias y herramientas teóricas necesarias para la aplicación

Más detalles

Licencia GNU FDL. Detalle del cambio. Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Versión incial. 05/11/2009

Licencia GNU FDL. Detalle del cambio. Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Versión incial. 05/11/2009 Licencia GNU FDL Copyright 2009 Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Se otorga permiso para copiar, distribuir y/o modificar este documento bajo los términos de la Licencia

Más detalles

Nombre del trabajo: MIS DecisionWare, soporte para la toma de decisiones en las empresas. Temática en que clasifica: Inteligencia Empresarial

Nombre del trabajo: MIS DecisionWare, soporte para la toma de decisiones en las empresas. Temática en que clasifica: Inteligencia Empresarial Nombre del trabajo: MIS DecisionWare, soporte para la toma de decisiones en las empresas. Temática en que clasifica: Inteligencia Empresarial Autores: Grisel Reyes León Yenlis V. González Roblejo Institución:

Más detalles

UTILIZACIÓN DE INFORMACIÓN HISTÓRICA PARA DECISIONES EMPRESARIALES

UTILIZACIÓN DE INFORMACIÓN HISTÓRICA PARA DECISIONES EMPRESARIALES UTILIZACIÓN DE INFORMACIÓN HISTÓRICA PARA DECISIONES EMPRESARIALES Autores: Juan David Peña Rivera Jesús Armando Suárez Daza Proyecto de grado presentado para optar el título de Ingeniero de Sistemas Director:

Más detalles

Sistemas de Datos. Data warehouse y Business Intelligence

Sistemas de Datos. Data warehouse y Business Intelligence Data warehouse y Business Intelligence Esquema de la clase 1. Los tres problemas del OLTP 2. Qué es Data warehouse y Business Intelligence? 3. La arquitectura de la solución. 5. Construcción de la solución

Más detalles

Ingeniería de Software

Ingeniería de Software Ingeniería de Software Tabla de Contenidos PARTE I INTRODUCCIÓN Capítulo 1: Evolución Los hitos en la evolución histórica del Desarrollo de Software Problemas y soluciones... Fallas, malas estimaciones

Más detalles

En la actualidad, el objetivo de las organizaciones es convertir los Datos que posee en Información, para obtener CONOCIMIENTO en torno al negocio.

En la actualidad, el objetivo de las organizaciones es convertir los Datos que posee en Información, para obtener CONOCIMIENTO en torno al negocio. SINUE Construcción de un SIstema NUevo de Estadísticas y de Análisis de Información para la Tesorería General de la Seguridad Social basado en la tecnología de Data Warehousing SEVILLA ESCRIBANO María

Más detalles

POSIBLE APLICACIÓN DE LA MINERÍA DE TEXTOS A LOS TRABAJOS DE LA COMISIÓN MINISTERIAL DE INFORMÁTICA

POSIBLE APLICACIÓN DE LA MINERÍA DE TEXTOS A LOS TRABAJOS DE LA COMISIÓN MINISTERIAL DE INFORMÁTICA POSIBLE APLICACIÓN DE LA MINERÍA DE TEXTOS A LOS TRABAJOS DE LA COMISIÓN MINISTERIAL DE INFORMÁTICA M.ª del Pilar Cantero Blanco Jefa de Servicio de Sistemas Informáticos. Subdirección General de Planificación

Más detalles

VENTAJAS DEL USO DE HERRAMIENTAS DE ETL SOBRE ANSI SQL

VENTAJAS DEL USO DE HERRAMIENTAS DE ETL SOBRE ANSI SQL VENTAJAS DEL USO DE HERRAMIENTAS DE ETL SOBRE ANSI SQL LIC. DIEGO KRAUTHAMER PROFESO R ADJUNTO INTERINO UNIVERSIDAD ABIERTA INTERMERICANA (UAI) SEDE BUENOS AIRES COMISION DE INVESTIGACION Abstract El presente

Más detalles

BI Data Warehouse. Índice UTN FRRO - SISTEMAS DE GESTION II

BI Data Warehouse. Índice UTN FRRO - SISTEMAS DE GESTION II Índice ÍNDICE...2 RESUMEN...3 INTRODUCCIÓN...5 DATOS OPERACIONALES Y DATOS INFORMATIVOS...6 DATA WAREHOUSE...7 SISTEMAS DE SOPORTE DE DECISIONES...8 INTELIGENCIA DE NEGOCIO...8 PROBLEMAS QUE DAN ORIGEN

Más detalles

Juan Luis Kuyeng. Gestión sobre la Relación con los Clientes CRM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT

Juan Luis Kuyeng. Gestión sobre la Relación con los Clientes CRM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT Comision para la Promocion de Exportaciones - PROMPEX Gestión sobre la Relación con los Clientes CRM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT Juan Luis Kuyeng www.prompex.gob.pe www.perumarketplaces.com 1 INTRODUCCION

Más detalles

Ideas generales del Seminario

Ideas generales del Seminario Ideas generales del Seminario IT en la Organización Organizaciones Orientadas a Proyectos Marco de un Proyecto IT Proyectos Metodológicos Profesionales y Perfiles involucrados Caso aplicado: Proyectos

Más detalles

DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO. Versión Valparaíso Inicio de clases: 21 de agosto

DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO. Versión Valparaíso Inicio de clases: 21 de agosto DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO Versión Valparaíso Inicio de clases: 21 de agosto OBJETIVOS GENERALES: El alumno, durante el desarrollo de este diplomado comprenderá la revolución estratégica

Más detalles

Conjunto de informes y gráficos consolidados en un solo objeto que facilita la visualización y análisis de la información. 2

Conjunto de informes y gráficos consolidados en un solo objeto que facilita la visualización y análisis de la información. 2 1. BLOQUE DESCRIPTIVO 1. Título de la Buena Práctica Uso de una base de datos robusta que ayuda en la toma de decisiones (Data Warehouse), como fuente principal del Sistema de apoyo a la gestión (SAG)

Más detalles

LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI

LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI INTRODUCCIÓN Se habla en multitud de ocasiones de Business Intelligence, pero qué es realmente? Estoy implementando en mi organización procesos de Business

Más detalles

El papel de la Programación Financiera dentro de una administración activa de caja en la Nación Argentina

El papel de la Programación Financiera dentro de una administración activa de caja en la Nación Argentina El papel de la Programación Financiera dentro de una administración activa de caja en la Nación Argentina II Seminario Latinoamericano sobre Gestión de Tesorerías Públicas 2011 Jorge Horacio Domper México

Más detalles

Inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: factores críticos de éxito.

Inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: factores críticos de éxito. Tomado de: La inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: retos y tendencias. Informe publicado en TodoBI. Autora: MSc. Ivette Marrero Antunez Consultora de inteligencia empresarial. E-mail:

Más detalles

DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO. Versión Valparaíso Inicio de Clases: Martes 7 de abril de 2015 Cupos Limitados

DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO. Versión Valparaíso Inicio de Clases: Martes 7 de abril de 2015 Cupos Limitados DIPLOMADO EN CONTROL DE GESTIÓN ESTRATÉGICO Versión Valparaíso Inicio de Clases: Martes 7 de abril de 2015 Cupos Limitados OBJETIVOS GENERALES: El alumno, durante el desarrollo de este diplomado comprenderá

Más detalles

HERRAMIENTAS Y ENTORNOS DE PROGRAMACIÓN

HERRAMIENTAS Y ENTORNOS DE PROGRAMACIÓN HERRAMIENTAS Y ENTORNOS DE PROGRAMACIÓN Tema 2. Tecnologías CASE Escuela Superior de Informática 1 Tema 2. Tecnologías CASE. Tecnologías CASE (~ 4 horas) Introducción. Conceptos, Objetivos, Herramientas

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA ESCUELA INGENIERÍA EN SISTEMAS

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA ESCUELA INGENIERÍA EN SISTEMAS ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA ESCUELA INGENIERÍA EN SISTEMAS PROPUESTA METODOLÓGICA PARA APLICAR BUSINESS INTELLIGENCE CASO PRÁCTICO COHERVI S.A. TESIS

Más detalles

SÍLABO. : Electivo : Ingeniería de Sistemas : IS0806. : VIII Ciclo : 2 de Teoría y 2 de Práctica : 03 : Ninguno

SÍLABO. : Electivo : Ingeniería de Sistemas : IS0806. : VIII Ciclo : 2 de Teoría y 2 de Práctica : 03 : Ninguno SÍLABO I. DATOS GENERALES 1.1. Nombre de la Asignatura 1.2. Carácter 1.3. Carrera Profesional 1.4. Código 1.5. Semestre Académico : 2014-I 1.6. Ciclo Académico 1.7. Horas de Clase 1.8. Créditos 1.9. Pre

Más detalles

APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE. Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA.

APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE. Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA. 1 APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA. 2 RESUMEN APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE

Más detalles

Inteligencia de Negocios Teoría

Inteligencia de Negocios Teoría Inteligencia de Negocios Teoría 2 INTELIGENCIA DE NEGOC IOS - TEORÍA 3 Índice Presentación 5 Red de contenidos 6 Sesiones de aprendizaje SEMANA 1 : Data Warehouse: Conceptos básicos. Data Warehousing:

Más detalles

El modelo ebusiness (2) SIE II. Curso 2004/05

El modelo ebusiness (2) SIE II. Curso 2004/05 El modelo ebusiness (2) SIE II. Curso 2004/05 Elemento central en una estrategia ebusiness: capa de aplicaciones Procesos de Negocio (producción, logística, dirección, ) Aplicaciones de Negocio (SCM, ERP,

Más detalles

XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades

XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades Florianópolis, 3 al 5 de Diciembre de 2014 CIGU2014 AREA TEMATICA 9 SISTEMAS DE

Más detalles

Instituto Tecnológico de Durango

Instituto Tecnológico de Durango Instituto Tecnológico de Durango Negocios Inteligentes Unidad 3 Alumno: 05 de Octubre del 2012 I n t r o d u c c i ó n a l o s N e g o c i o s I n t e l i g e n t e s P á g i n a 1 Tabla de Contenido Tema

Más detalles