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ANTECEDENTES Y MARCO TEORICO:

Antecedentes de las carreras informticas en Argentina y en la UNJu

Para llegar a comprender la situacin actual de la carrera Licenciatura en Sistemas de la

Facultad de Ingeniera, mbito en el cual se desarrollan los temas vistos en el actual

Proyecto de Trabajo Final de Memoria Docente, se plantea una lnea de tiempo con los

principales antecedentes de computacin, de las carreras informticas en el pas y en la

UNJu (Universidad Nacional de Jujuy):

1.955: El Doctor Manuel Sadosky se incorpora a la Facultad de Ciencias Exactas y

Naturales como profesor del Departamento de Matemtica de la UBA (Universidad

de Buenos Aires) y comienza a plantearse el desarrollo de la matemtica aplicada

en el pas (Jacovskis, 2.004).

1.956: el Ingeniero Jorge Santos en Baha Blanca de la Universidad Nacional del

Sur constituye el Seminario de Computadores con alumnos avanzados de la

carrera de Ingeniero Electricista

1957: la UBA (Universidad de Buenos Aires) comienza la construccin de su nuevo

edificio, el Pabelln I, en la Ciudad Universitaria, en donde el doctor Manuel

Sadosky plantea obtener una computadora para la Facultad, que sirviera tanto para

tareas cientficas como servicio para diversos usuarios, y crear un Instituto de

Matemtica Aplicada, que sirva de base institucional al uso de la computadora,

aprobndose un ao despus el presupuesto de dicho Pabelln gracias al Doctor

Rolando Garca Vicepresidente del CONICET

1.960: comienza a funcionar el primer Instituto de Clculo de la UBA siendo

aprobado por el Consejo Superior en 1962 y su director es el Dr. Manuel Sadosky

1.961: se incorpora la primer computadora al Pabelln I, la misma es utilizada

hasta 1.966 (Czemerinski y Jacovkis: 2.012)

1.961: comienza el proyecto CEUNS (Computadora Electrnica de la Universidad

Nacional del Sur) dirigido por el Ing. Jorge Santos (Carnota y Rodriguez: 2.010)

cuyo desafo es disear y construir la primer computadora en Argentina

1.962: se crea la primera Carrera de Computador Cientfico, la cual es aprobada

por el Consejo Directivo de la Facultad de Ingeniera de la UBA en dicho ao, y por

el Consejo Superior en 1963. Tiene menor duracin que las tradicionales

licenciaturas, y su objetivo es formar "auxiliares de cientficos": programadores,

analistas, etc.

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1.966: se crea la primera Carrera de Computador Cientfico,

En el ao 1966 la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) creo la carrera de

Calculista Cientfico, en el Departamento de Matemticas de la Facultad de

Ciencias Exactas. Es una carrera con fuerte contenido matemtico, orientada a

incorporar la programacin de aplicaciones sobre computadoras, especialmente

dentro del mbito cientfico.1

1.982: Creacin de la licenciatura en computacin en Buenos Aires.

A partir de estas fechas se crean innumerables carreras de grado y postgrados en

informtica a lo largo del pas.

1.992: la Facultad de Ingeniera de la Universidad Nacional de Jujuy crea la primer

carrera universitaria informtica en Jujuy, de pregrado Tcnico Universitario en

Informtica, posteriormente convalidada por el Ministerio de Cultura y Educacin

por Resolucin N724/97 y del Consejo Superior Resolucin de la UNJu N150/952

1.995: en la Universidad Nacional de Jujuy el Consejo Acadmico de la Facultad de

Ingeniera aprueba la primer carrera universitaria informtica en Jujuy de grado

Ingeniera en Informtica mediante Resolucin CAFI N 151/95 y posteriormente

convalidada por el Ministerio de Cultura y Educacin por Resolucin N722/97 y del

Consejo Superior de la UNJu Resolucin N204/963. En dicha Resolucin del

Ministerio de Cultura y Educacin tambin se le otorga reconocimiento oficial a la

carrera de pregrado Analista Programador Universitario solicitado por el Consejo

Superior de la UNJu Resolucin N150/95

2.002: por Resolucin N5784 del Ministerio de Educacin, Ciencia y Tecnologa

otorga el reconocimiento oficial y validez nacional a la carrera Licenciatura en

Sistemas, aprobada previamente por resolucin del Consejo Superior de la UNJu

N 049/01. Es importante mencionar que uno de los alcances que el mismo plantea

es Investigar fenmenos desarrollados con los procesos de diseos conceptuales

de sistemas, as como para valorar estrategias de bsqueda de fuentes de

1 Pgina de la Universidad Nacional de la Plata. Disponible en http://www.info.unlp.edu.ar/resena_historica. Accedido

en Julio del 2.013 2 Resolucin 724 del ministerio de cultura y educacin. Disponible en

http://repositorio.educacion.gov.ar/dspace/bitstream/handle/123456789/83297/5645.pdf?sequence=1. Accedido en Julio

del 2.013. 3Resolucin 722 del ministerio de cultura y educacin. Disponible en

http://repositorio.educacion.gov.ar/dspace/bitstream/handle/123456789/83294/5643.pdf?sequence=1. Accedido en Julio

del 2.013. 4 Resolucin N578 del Ministerio de Educacin, Ciencia y Tecnologa. Disponible en

http://repositorio.educacion.gov.ar:8080/dspace/bitstream/handle/123456789/86065/8884.pdf?sequence=1. Accedido en

Julio del 2.013.

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informacin de manera de lograr comunicar en forma efectiva los resultados de la

investigacin, ya que este plantea las bases de conceptos que luego dieron lugar

al Data Warehouse.

2.012: la Facultad de Ingeniera de la de la UNJu acredita la carrera de Licenciatura

en Sistemas mediante Resolucin de la CONEAU N 1230/12, por un perodo de

tres (3) aos con los compromisos de desarrollar proyectos de investigacin,

incrementar la cantidad de docentes con postgrados e incrementar las

dedicaciones de los docentes5

Data Warehouse y Cubos de Informacin OLAP como exigencia de la CONEAU

En el punto 3 del actual Proyecto de Trabajo Final de Memoria Docente se mencion que

el tema de Data Warehouse y Cubos de Informacin OLAP, son considerados como un

punto clave que se requiere a las Facultades con Carreras Informticas para su

Acreditacin. Esto se afirma cuando en la memoria anual del ao 2.0056 solicita en los

proyectos de acreditacin que sean tenidos en cuenta otros aspectos concernientes a

su integracin con futuros proyectos. Se detallan a continuacin dos posibles vas de

desarrollo en donde uno de ellos menciona la utilizacin de los datos enviados por las

instituciones para discernir relaciones entre los datos y extraer conclusiones de los

mismos a travs del uso de herramientas de datawarehousing (tales como Anlisis

estadstico, consultas OLAP, etc.). Esto muestra a las claras las necesidades de

incorporar dicho tema a la competencia del profesional informtico.

En el ao 2.009 CONEAU7 exige como contenido mnimo especfico para la acreditacin

de la carrera Licenciatura en Sistemas en el rea Ingeniera de Software, Base de Datos y

Sistemas de Informacin (cantidad de horas para el rea 650 en total), se incorpore los

temas de Data Warehouse y Data Mining. El autor del actual Proyecto de Trabajo Final

es integrante de la subcomisin de autoevaluacin en la acreditacin de la carrera

Ingeniera en Informtica, y participe en mltiples reuniones para la acreditacin de la

Licenciatura en Sistemas de la Facultad de Ingeniera en el ao 2.009 (Resolucin de la

Facultad de Ingeniera N159/10). En dichas reuniones los referentes nombrados por el

seor decano con la gua de la CONEAU informan a todos los participantes los contenidos

5Resolucin CONEAU N1230/12. Disponible en http://www.coneau.gov.ar/archivos/resoluciones/Res1230-

12E804086610.pdf. Accedido en Julio del 2.013. 6 Resolucin CONEAU N657/05. Disponible en http://www.coneau.gob.ar/archivos/657.pdf. Accedido en Julio del

2.013. 7 Resolucin CONEAU N789/09. Disponible en http://www.coneau.gov.ar/archivos/Res786_09.pdf. Accedido en Julio

del 2.013.

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mnimos especficos y las horas que deban cumplir las ctedras que incluyan Data

Warehouse y Data Mining.

En el ao 2.010 la Facultad de Ingeniera de la Universidad Nacional de Jujuy mediante

resolucin CAFI 005/10 agrega el nuevo plan de estudios 2.010 para la carrera

Licenciatura en Sistemas8, en el cual incorpora un 5to.ao y en el mismo, la materia

Aplicacin de Base de Datos 1 en el primer cuatrimestre, con una carga horaria semanal

de 5 hs. y una carga horaria total de 75 hs. Dicha materia actualmente es dictada por la

persona que escribe el actual Proyecto de Trabajo Final de Memoria Docente; tiene como

contenido mnimo fundamental el tema de Data Warehouse, con todos los conceptos

que el mismo involucra, en donde unos de los tems principales que posee son los Cubos

de Informacin OLAP y Business Intelligence.

Como se mencion antes, en el ao 2.012 se acredita la carrera Licenciatura en Sistemas

de la Facultad de Ingeniera, Universidad de Jujuy, donde uno de los puntos ms

importantes de dicha resolucin de la CONEAU es que ante la falta de dichos temas en

los planes de estudios anteriores, solicita que con el objeto de subsanar los dficits

detectados se agreguen al plan de transicin anterior Mdulos Complementarios a los

aprobados por Resolucin CAFI N 086/11, con lo cual, requiere, entre otras cosas la

creacin de un Taller de Aplicacin de Base de Datos que tenga como contenido mnimo

principal Data Warehouse para los planes de estudios anterior de la licenciatura 2.001 y

2.007.

Relacin en Business Intelligence de Base de Datos Relacionales, Data Marts, Data

Warehouse, Cubos de Informacin OLAP y ETL

Para comprender en profundidad los diferentes conceptos que rodean a Business

Intelligence, los cuales se detallan a continuacin se muestra el Grfico N1 en el cual se

observa una primera aproximacin en la relacin entre Base de Datos Relaciones, Data

marts, Data Warehouse, Cubos de Informacin OLAP y ETL.

8 Plan de Estudios de la carrera Licenciatura en Sistemas, aprobado por resolucin CAFI 005 del 2.010. Disponible en

http://www.fi.unju.edu.ar/component/option,com_docman/task,doc_download/gid,183/. Accedido en Julio del 2.013.

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Grfico N1: Relacin en Business Intelligence de

Base de Datos Relacionales, Data marts,

Data Warehouse, Cubos de Informacin OLAP y ETL

Base de Datos (BD)

Diversas son las definiciones que mencionan distintos autores sobre Base de Datos:

Date (2.001: 10) sostiene que una BD es un conjunto de datos persistentes, que se

emplean en los sistemas informticos de alguna organizacin.

Elmasri y Navathe (2.007: 4) y Silberschatz, Korth y Sudarshan (2.002: 1)

mencionan definiciones similares al afirma que las BD estn formadas por una

coleccin de datos, que se encuentran con una relacin lgica, y que al mismo

tiempo necesitan de Sistemas de Informacin para acceder a ellos.

Para todos estos autores este conjunto o coleccin de datos es tan ampliamente usado

por todas las organizaciones de la sociedad que se pierde nocin de la importancia

significativa que tienen dentro de cada una de ellas; se pueden ver en todos aquellos

lugares en donde se necesite almacenar informacin, desde las principales instituciones

modernas que conforman la sociedad tales como hospitales, bancos, universidades, etc

hasta las ms pequeas como un kiosco o un almacn. Todas requieren almacenar

registros de la informacin que se procesan dentro de ella. Es impensado creer que una

institucin como un Hospital puede existir en la actualidad sin llevar registros de sus

pacientes, tratamientos o remedios. O que un banco puede realizar cualquier operacin

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crediticia sin conocer fehacientemente la situacin financiera de sus clientes. A pesar de

lo expresado en general no se es consciente de la gran importancia que tienen las BD en

la vida diaria. Por ejemplo, sin ellas las empresas telefnicas no podran registrar las

llamadas que se realizan a diario y por lo tanto no habra comunicaciones, o las compras

que se realizan tan naturalmente en un supermercado no existiran como tales. El mismo

internet que se usa a diario no podra almacenar informacin alguna y dejara de existir

como tal.

Conjuntamente con la BD debe existir un software de aplicacin para el usuario (tal como

se mencion anteriormente), del tipo Cliente-Servidor que permita acceder a ellas

desarrollado tanto en ambientes de escritorios como en ambientes web.

Base de Datos Relacionales

Las Bases de Datos Relacionales son BD que cumplen con un modelo bien formado de

datos, lo que implica cumplir con aspectos estructurales, de integridad y de manipulacin

que forman un tipo de relacin especial, con cierto vnculo entre las diferentes tablas de

informacin que forman las BD (Date, 2.001: 59-82), tal como se puede ver en el Grfico

N2.

Grfico N2: Caso de una Base de Datos Relacional de Ventas

En dicho grfico se observan los componentes principales en los que se basa el modelo

relacional: tabla, fila, columna y relaciones. Estos componentes se encuentran

especialmente desarrollados en el libro de Elmasri y Navathe (2.007: 123-144)) donde se

hace fuerte hincapi en las restricciones que se le imponen a la Base de Datos Relacional

para ser considerada como tal, distinguiendo claramente los conceptos de Dominio,

Atributos, Tuplas o Registros y Relaciones.

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Este modelo relacional se basa en una lgica de predicados y teora de conjunto cuyos

principios se postularon en 1970 por Edgar Frank Codd y que a partir de esa fecha se ha

convertido en el estndar usado en BD (Silberschatz et al., 2002: 1-3). Si bien existen

antes otros modelos para el manejo de datos como el Modelo Jerrquico y el de Red, los

mismos tienen innumerables inconvenientes que se superaron con el Modelo Relacional.

Actualmente el modelo que est empezando a tener auge es el Modelo Orientado a

Objetos, el cual puede ser llegado a considerar como una extensin del Modelo

Relacional, ya que adems de las caractersticas definidas por este incorpora los

conceptos de Objetos, Clases y Herencia, permitiendo que unos objetos se construyan a

partir de otros objetos con un comportamiento especfico. En la actualidad el Modelo

imperante en gran parte de las BD del mundo sigue siendo el Relacional.

Business Intelligence (BI)

Laudon y Laudon (2.008: 12-19) afirman que muchos gerentes operan en un banco de

niebla en relacin con la informacin, ya que nunca tienen la informacin correcta en el

momento adecuado para tomar una decisin informada. Por el contrario, se apoyan en

pronsticos, buenos deseos y la suerte, esto lo dicen para remarcar la necesidad que

existe en una toma de decisiones gerencial mejorada, en obtener una ventaja competitiva

en relacin con sus competidores y sobrevivir en el competitivo mundo actual. Remarcan

las caractersticas que deben satisfacer los sistemas de informacin gerenciales.

Edison Medina la Plata (2009:2-3) define BI o Inteligencia de Negocios como el conjunto

de estrategias y herramientas enfocadas a la administracin y creacin de conocimiento

mediante el anlisis de datos existentes en una organizacin es decir que la misma

organizacin se gestiona en base a los registros que ella misma genera a diario. Se debe

tener en cuenta que la informacin de una organizacin puede clasificarse en

Operacional, Tctica y Estratgica segn el usuario que la utilice tal cual lo muestra el

Grfico N3:

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Grfico N3: Tipos de Informacin y Usuarios que la emplean

Los sistemas de BI toman los datos diarios registrados por los Sistemas Operacionales y

los convierte en informacin valiosa usada en los niveles tcticos y estratgicos. Es muy

difcil que esta transformacin que sea realizada por los Sistemas de Informacin (SI)

tradicionales por las siguientes razones (Sinnexus, 2007):

Gran rigidez a la hora de extraer datos: porque el usuario utiliza los informes ya

definidos

Necesidad de conocimientos tcnicos: ya que la generacin de nuevos informes

necesita de personal tcnico

Largos tiempos de respuesta: porque consultas complejas requieren la unin de

grandes tablas complejas

Deterioro en el rendimiento del SI: debido a que las consultas antes mencionadas

pueden causar grandes degradaciones del sistema

Falta de integracin que implica islas de datos: porque por lo general las

instituciones trabajan sus base de datos sin estar integradas

Datos errneos, obsoletos o incompletos: por la calidad de los datos de la

organizacin

Problemas para adecuar la informacin al cargo del usuario: porque la informacin

se debe adecuar al usuario segn la posicin que el mismo ocupe en la

organizacin

Ausencia de informacin histrica: en los sistemas operacionales se trabaja con la

informacin diaria, no permitindose comparar con la de aos anteriores

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Es por ello que las BI se basan en la integracin y universalizacin de la informacin, no

solo de la informacin que se genera en cada sector o departamento del mismo sino en

toda la organizacin en su conjunto.

Existen una serie de factores que se deben cumplir para garantizar el xito de las BI

(Medina la Plata, 2009:6-7):

Apoyo de la Gerencia: sin el soporte del personal directivo o de la/s persona/s que

toman las decisiones en la organizacin el BI est destinado a fracasar

Compromiso de los usuarios: hay usuarios que son claves para el proyecto, sin

ellos no se puede recopilar la informacin necesaria

Metodologa de la Implementacin: los primeros proyectos de BI fracasaron por no

contar con una metodologa que defina claramente los pasos que a seguir, porque

se intenta en muchos casos realizar la implementacin de forma similar a la de los

sistemas de informacin tradicionales

Seleccin de la Herramienta analtica: existen en la actualidad diferentes

herramientas que facilitan el anlisis gerencial y directivo, cada una con sus

caractersticas propias, es por ello que se debe seleccionar el ms adecuado para

el proyecto de estudio.

Rapidez de Implementacin: el realizar un proyecto de BI, si su implementacin

demora una excesiva cantidad de tiempo har fracasar al mismo. Los cambios que

se producen en la organizacin obligan a que el sistema que se desarrolle para la

toma de decisin se realice con la mayor celeridad posible

Experiencia: realizar un proyecto de este tipo necesita de profesionales con

experiencia en BI que garanticen el mejor aprovechamiento de los recursos

disponibles

Tambin existen una serie de errores comunes que se realizan en la implementacin de

las BI y que se deben evitar (Medina la Plata, 2012:2-6):

Enfoque netamente tcnico: implementar una solucin de BI no es solamente

generar un nuevo repositorio de datos (Data Warehouse o Data Smart), con

informacin ms limpia y preparada; implica adems sumar un valor agregado que

se obtiene de un estudio de las necesidades de la gestin de la organizacin

Mala seleccin del equipo de trabajo o de la tecnologa que se emplee: ya sea que

el proyecto de BI se desarrolle en forma interna o por una empresa externa, el

mismo debe contar con expertos en el tema, no basta con que sean expertos en

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soluciones transaccionales sino que deben serlo en soluciones de BI. La eleccin

de la tecnologa que se utilice tambin es clave ya que han aparecido varias y la

tecnologa elegida debe cubrir las necesidades globales de la organizacin y no

solamente la de un departamento o sector en particular

Mala calidad de datos: si el origen del cual se obtienen los datos no tienen la

calidad suficiente el proyecto de BI se ver comprometido, por lo cual al inicio del

mismo se debe analizar este problema y trabajar en atenuarlos

Falta de Planificacin de la iniciativa de BI: antes de empezar con el proyecto de BI

se debe analizar y planificar cuales son las reas de la empresa que demandan

este tipo de iniciativa, cual es la tecnologa a usar, cuales son las necesidades de

informacin, las funcionalidades que se solicitan y la calidad de los datos existentes

Presupuesto inadecuado: una iniciativa de BI demanda un adecuado clculo de los

costos que el mismo involucra: licencias, infraestructura tecnolgica, consultora,

ampliacin de requerimientos, etc

Mala seleccin de herramientas: existen muchas herramientas a utilizar para BI, es

por ello que se debe elegir cuidadosamente la que mejor se adapta al proyecto en

cuestin

No propiciar el cambio: las variaciones que implica BI debe atender a las

necesidades de gestin, propiciando e impulsando cambios en la organizacin

centralizando la informacin en BI, alineando las expectativas en una estrategia de

negocios, fortaleciendo los equipos tcnicos, mostrando adems a los usuarios del

negocio las ventajas del BI y generando proyectos que sean dinmicos, con un

rea dedicada al soporte de estas soluciones

Data Warehouse

El mismo Edgar Codd afirma que las Base de Datos Relacionales no son suficientes para

trabajar en BI, es por ello que se comienza a hablar de Data Warehouse (DWH) con dos

importantes autores que escriben libros sobre este tema (considerados como los pilares

del DWH) Ralph Kimball y William Inmon, con muchos puntos en comn pero con

filosofas muy distintas a la hora de disear la estrategia de datos.

William H. Inmon (al cual tambin se lo conoce en mucha bibliografa como Bill Inmon y el

padre del DWH), acu el trmino de Data WareHouse en 1.992 en su libro Building the

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Data Warehouse como aplicaciones para la toma de decisiones, afirmando que el mismo

es un almacn de datos con ciertas caractersticas (Inmon, 2.005: 29-33):

Orientado al sujeto: Los datos de la BD estn organizados de manera que todos los

elementos de datos relativos al mismo evento u objeto del mundo real quedan

unidos entre s

Integracin: esta caracterstica refiere al hecho de que la misma se obtiene a partir

de diferentes Base de Datos Operacionales, las cuales pueden no tener siempre la

misma estructura y encontrarse sobre distintos motores de BD (SQL Server,

Oracle, MySql, PostgreSQL, etc)

De Tiempo Variante: en el ambiente operacional la informacin solicitada es

obtenida en el momento en el que se realiz el requerimiento, mientras que en una

Base de Datos DWH el almacenamiento es usado como un depsito en el que el

horizonte de tiempo de la informacin obtenida, ronda de 5 a 10 aos, lo cual

implica adems que la informacin almacenada no puede sufrir modificaciones,

como en cambio si lo hacen continuamente las Base de Datos Operacionales

No voltil: en una Base de Datos Operacional la informacin cambia o se actualiza

continuamente en tiempo real, a diferencia de una Base de Datos DWH en la cual

la informacin una vez cargada no sufre modificaciones

Inmon utiliza un enfoque Top-down o ir de arriba hacia abajo, en donde la informacin

debe estar en los mximos niveles de detalle, los Data marts (concepto que se explicar

en los siguientes prrafos), son tratados como subconjuntos del DWH. Es decir que lo

primero a la hora de desarrollar el DWH es establecer una estructura de datos en 3FN

(tercera forma normal), perfectamente normalizada y limpia. Los datos se insertan en esta

estructura, siendo depurados antes de pasar a la estructura normalizada del DWH.

A partir de esa estructura, se pueden establecer una serie de Data marts que agrupen de

una forma ms lgica (y si se quiere multidimensional) la informacin del DWH principal.

A continuacin se muestra el grfico N4 con el diseo Top-down planteado por Inmon

Grfico N4 Diseo Top-down aplicando Inmon

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El otro gran autor de DWH es Ralph Kimball (1.996: 310) quien afirma que el DWH es a

copy of transaction data specifically structured for query and analysis o una copia de las

transacciones de datos especficamente estructurada para la consulta y el anlisis,

tambin menciona que un DWH no es ms que la unin de todos los Data marts de una

entidad. Por lo tanto lo que este autor plantea a la hora de disear un DWH es que la

metodologa que se emplee sea la ascendente o bottom-up o ir de abajo a arriba, es decir

que las partes individuales se disean con detalle y luego se enlazan para formar

componentes ms grandes, que a su vez se enlazan hasta que se forma el sistema

completo. A continuacin se muestra el grfico N5 con el diseo Bottom-up de Kimball

Grfico N5 Diseo Bottom-up aplicando Kimball

Kimball parte de los datos y procesos existentes y modela el DWH para que se adapte a

ellos, tomando como premisas la eficiencia en tiempo y la representacin natural de datos

a costa de la normalizacin. El clculo de los datos sirve para que la toma de decisiones

sea rpida, por lo que estructura los datos del DWH sigue patrones dimensionales. Esto

mejora el rendimiento a la hora de realizar consultas y organiza los datos de una forma

ms intuitiva y natural para los usuarios.

Roberto Espinosa el cual es un escritor muy reconocido sobre BI afirma en su artculo

Kimball vs Inmon. Ampliacin de conceptos del Modelado Dimensional (2.010) que el

enfoque Inmon es ms apropiado para sistemas complejos, donde adems queremos

asegurar su perdurabilidad y consistencia aunque cambien los procesos de negocio en la

organizacin. Pero para pequeos proyectos, donde adems queremos asegurar la

usabilidad de los usuarios con un sistema fcil de entender y el rpido desarrollo de la

solucin, el enfoque Kimball es ms apropiado, es decir que segn sean las

caractersticas del proyecto de BI que se encare conviene seguir con el enfoque de Inmon

o el de Kimball.

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Data marts (DM)

Inmon, Imhoff y Sousa definen DM como as a subset of a data warehouse that has been

customized to fit the needs of a department" (1.998, 70) o sea un subconjunto de un DW

que se ha hecho a la medida de un departamento. Lo que afirma es que un DM es un

subconjunto de los datos del DWH con el objetivo de responder a un determinado anlisis,

funcin o necesidad y con una poblacin de usuarios especfica.

Kimball tambin trabaja con DM, pero para el se define por procesos y no por

departamentos. Tambin insiste en que las dimensiones deben ser

conformadas/compartidas entre los distintos DM, a lo que llama bus architecture.

Un DM puede ser dependiente o independiente de un DWH, tal cual puede observarse en

el Grfico N6 que se muestra a continuacin, lo cual depende si el DM se encuentra en el

mismo equipo del DWH (imagen de la derecha) o si el DM est en otro equipo

independiente del DWH (imagen de la izquierda) (Inmon, 2.005: 384-385):

Grfico N6 DM independiente de un DWH DM dependiente de un DWH

Dependiendo el tipo de proyecto esta independencia puede ser o no conveniente para

algunos casos y para otros no.

Entonces la principal diferencia entre un DM y un DWH es el alcance. El DM est pensado

para cubrir las necesidades de un grupo de trabajo o de un determinado departamento

dentro de la organizacin, mientras que el mbito del DWH es la organizacin en su

conjunto o sea que trabajan con los datos corporativos comunes.

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ETL

ETL son las siglas en ingles de Extract, Transform y Load o sea extraccin,

transformacin y carga. Kimball y Ross (2.002, 401) define ETL como el conjunto de

procesos mediante los cuales los datos origen son preparados para el DWH Consiste

en extraer los datos operacionales de una aplicacin de origen , transformarlo, cargarlo e

indexarlo, asegurando su alta calidad y publicacin.

Inmon (2.005, 18) por su parte menciona la grandes ventajas que tiene el uso del ETL el

cual puede automatizar gran parte del tedioso proceso de la integracin de datos

complejos. Adems, este proceso de integracin se debe realizar slo una vez.

Adzic, Fiore y Sisto (2.006, 89-90) sealan claramente el ambiente donde trabaja ETL al

afirmar que se lleva a cabo en una amplia zona entre el origen de datos y una base de

datos de destino en el sistema de gestin (DWH); en el medio, estn todos las

condiciones necesarias para llevar y mantener los datos histricos en una forma

adecuada para el anlisis. A continuacin en el Grfico N7 puede observarse el

escenario con el que se trabaja en ETL:

Grfico N7 Escenario de ETL

Espinosa Roberto cuando escribe en DATAPRIX (2.010) afirma que ETL es el proceso

que permite a las organizaciones mover datos desde mltiples fuentes, reformatearlos y

limpiarlos, cargndolos en otra BD, DM, o DWH para analizar, o en otro sistema

operacional para apoyar el BI. Este proceso ETL se caracteriza por:

Extraccin: realizar un proceso de extraccin con un software ETL consiste en

EXTRAER los datos de los sistemas de origen, los cuales generalmente provienen

de diferentes sistemas de origen que pueden tener formatos distintos (Base de

Datos Relacionales, ficheros planos, Base de Datos no Relacionales, etc). Esta

fase de extraccin convierte los datos a un formato diseado para el proceso de

transformacin, analizando los mismos y rechazndolos si correspondiera. Este

proceso debe ser diseado cuidadosamente ya que debido al volumen de datos

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puede ocasionar que el sistema operacional tenga una sobrecarga y los usuarios

del personal operativo no puedan trabajar, es por ello que generalmente se

programa en horarios de poca o ninguna actividad

Transformacin: transformar los datos usando herramientas ETL significa aplicar

funciones a los datos extrados con el fin de convertirlos a un formato til para su

carga, estas funciones tambin se les llama reglas de negocio, ya que describe las

definiciones de la informacin en la organizacin. Esta transformacin puede incluir

manipulaciones sobre las mismas que pueden ser de tipos variados tales como

juntar columnas o desagregarlas, aplicar funciones de agrupamiento (realizar

conteos, sumarizaciones, promedios, etc), generacin de claves, unificacin de

mltiples fuentes, transformar valores de los campos, etc.

Carga: en este proceso los datos ya transformados de la etapa anterior se cargan

en la nueva Base de Datos del DWH. Dependiendo de cmo se disee esta fase se

puede sobreescribir la informacin antigua o agregar solamente los nuevos

registros. Existen incluso reglamentaciones legales de esta fase, ya que la

modificacin de registros ya existentes no es permitida porque las decisiones

gerenciales se basan en las mismas y una modificacin en ella puede provocar

cambios en el rumbo de la organizacin. Hay dos formas de desarrollar este

proceso, por acumulacin simple que consiste en realizar funciones de

agrupamiento y guardar esos resultados en la Base de Datos del DWH o realizar

un rolling en donde se opta por mantener un cierto nivel de granularidad,

manteniendo informacin resumida por niveles jerrquicos en una o ms

dimensiones del DWH.

Los procesos ETL son generalmente complejos y deben ser planificados cuidadosamente

para evitar inconvenientes. Se debe estudiar la calidad de datos existente en las Base de

Datos Operacionales y las diferentes herramientas existentes en el mercado, tanto

Software Propietario como Software Libre (u Open Source). Las herramientas ms

populares en el momento en el que se escribe el actual Proyecto Final de Memoria

Docente son:

IBM Webspher

Pentaho Data Integration (Kettle ETL) (Herramienta Open Source BI)

SAS ETL Studio

Oracle Warehouse Builder

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Informatica PowerCenter

Cognos Decisionstream

Ab Initio

BusinessObjects Data Integrator (BODI)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Cubos de Informacin OLAP

Una de las herramientas ms importantes a la hora de trabajar con Data Warehouse es

el llamado Cubo de Informacin OLAP, el trmino original OLAP (Date, 2.001:715)

("Procesamiento Analtico en Lnea") fue acuado en el artculo Providing OLAP (Online

Analytic Processing) to User-Analysts: An IT Mandate escrito por el mismo Edgar Codd

para Arbor Software Corp. en 1993 y puede ser definido como "el proceso interactivo de

crear, mantener, analizar y elaborar informes sobre datos". Es usual asumir que los datos

en cuestin son percibidos y manejados como si estuvieran almacenados en un "arreglo

multidimensional", a diferencia del modelo relacional que plantea las tablas con filas y

columnas.

Hurtado y Gutierrez (2.006, 37) define que un cubo de datos es el conjunto de todas las

posibles vistas del cubo definidas sobre una lista de dimensiones, una tabla base y

medidas agregacin, aqu tambin se observa que aparecen conceptos nuevos como

dimensiones y medidas de agregacin, que se vern en detalle a continuacin.

Bernabeu (2.010: 33) simplifica este concepto afirmando que un Cubo de Datos

representa o convierte los datos planos que se encuentran en filas y columnas, en una

matriz de N dimensiones. Es decir, que la informacin deja de considerarse en dos

dimensiones, tal cual sera el caso de una planilla Excel, y pasa a tener N dimensiones de

anlisis, en donde la cantidad de dimensiones depende del estudio del problema en

cuestin.

La definicin clsica que menciona Roberto Espinosa en El Rincn del BI (2.009) es que

son las herramientas que se basan en la capacidad de analizar y explorar por los datos,

y que tiene un enfoque, el cual a travs de las herramientas OLAP de reportes, permite

analizar el por qu est pasando? a travs de navegar y profundizar en los datos y ya

no solamente observar el qu est pasando? tradicional.

Estas herramientas OLAP permite hacer un anlisis interactivo de las dimensiones e

indicadores (estos conceptos tambin se explicarn a continuacin), permitiendo

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moverse en ellas, es decir se seleccionan las dimensiones e indicadores que se tengan

disponibles y en base a eso obtendr diferentes reportes de los datos, resultando esto

totalmente transparente al usuario. Inclusive no es necesario que el usuario directivo o

gerencial tenga conocimientos avanzados de informtica (aunque es recomendable que

tenga cierto manejo del mismo) ya que con un conocimiento de las reglas del negocio

podr navegar entre las diferentes dimensiones que tenga disponible, obteniendo

distintas visiones del negocio.

Como se mencion arriba para trabajar con cubos OLAP es necesario operar con los

siguientes conceptos:

Indicadores o Coeficientes de Gestin: son variables que se obtienen por medio de

operaciones matemticas que se realizan sobre algn hecho o expresiones

basadas en estas, pertenecientes a una tabla de hechos.

Atributos: hacen referencia a los campos o criterios de anlisis, pertenecientes a

tablas de dimensiones.

Nivel de Agregacin o Jerarqua de la Dimensin: las cuales representan una

relacin lgica entre dos o ms atributos.

Existen una serie de acciones que se pueden realizar con los conceptos arriba

mencionados:

Swap: rota filas por columnas o sea permuta dos dimensiones de anlisis

Down: bajar el nivel de visualizacin en las filas a una jerarqua inferior

Drilldown: genera un detalle de una fila en concreto, de datos a un nivel inferior

Expand: similar al anterior sin perder la informacin a nivel superior para ste y el

resto de los valores.

Collapse: operacin inversa de la anterior

A continuacin en el Grfico N8 se muestra la forma de representar un indicador a travs

de los atributos en un cubo de informacin multidimensional.

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Grfico N8: Cubos de Informacin Multidimensional

En el Grfico N9 se muestra un caso con el uso de fecha en la aplicacin de jerarquas

en un Data Warehouse

Grfico 9: Jerarqua de fecha en un Cubo de Informacin

Es importante mencionar que tal como afirman Elmasri y Navathe (2.007: 854) el

rendimiento de la consulta en las matrices multidimensionales puede ser mucho mejor

que en el modelo de datos relacional y este es el objetivo principal que se persigue al

utilizar cubos multidimensionales de informacin en Base de Datos DWH sobre el empleo

de las BD Operativas. Es cierto que se pueden obtener los mismos resultados, pero no es

lo mismo para un gerente tomar una decisin crtica en el que est en juego el futuro en la

organizacin en un par de segundos con cubos multidimensionales a tener una espera de

minutos o hasta horas de consulta en las tradicionales Base de Datos Operativas. En este

nivel los sistemas de informacin deben dar respuestas acordes a las circunstancias, que

permitan obtener estadsticas, proyecciones y consultas en forma rpida y eficiente.

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11.- BIBLIOGRAFIA CITADA Y DE CONSULTA

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