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Page 1: Componentes de Business Intelligence

CAPÍTULO 04: COMPONENTES DE

BI

Isis Lay 12003204

Carlos Escobar 12003202

Page 2: Componentes de Business Intelligence

Índice Introducción Componentes de BI Fuentes de Información Calidad de datos ETL DWH Data Marts Herramientas de BI OLAP Datamining Visualización Preguntas Conclusión Recomendación Bibliografía

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IntroducciónActualmente, gran número de compañías requieren una adecuada toma de decisiones, por lo que la información que se quiere investigar sobre los diferentes elementos de la organización se encuentran en bases de datos u otras fuentes que posee la empresa. Es por ello que nace la necesidad de un esquema de solución de BI.

¿Cuál es la información requerida para gestionar y tomar decisiones?

¿Cuál debe ser el formato y composición de los datos a utilizar?

¿De dónde proceden esos datos y cual es la disponibilidad y periodicidad requerida?

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Componentes de BI

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Componentes de BI•A

limentan de información el DWH

Fuentes de información

•Extracción, transformación y carga de los datos en el DWH. Los datos se transforman, limpian, filtran y redefinen

ETL

•Almacena los datos logrando su flexibilidad, facilidad de acceso y administración

DWH

•Herramientas de visualización, análisis y navegación

Herramientas

•Cálculos, consultas, planeamiento, pronostico y análisis de escenarios en big data

OLAP

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Fuentes de información

ETL

Externas

Operacio-nales

Departa-mentales

Page 7: Componentes de Business Intelligence

Fuentes de información

Sistemas operacionales

Sistemas departamentales

Fuentes externas

ERP

CRM

SCM

Legacy

Previsiones

Presupuestos

Hojas de cálculo

Otros

Estudios de mercado

Índices de la industria

Estadísticas y censos

WWW

Page 8: Componentes de Business Intelligence

Calidad de los datos

Calidad

Precisión

Integridad

CoherenciaTotalidad

Validez

Disponibili-dad

Accesibili-dad

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Extracción, transformación y carga (ETL)

•Recuperar los datos físicamente de las fuentes de información. Datos en brutoExtracción

•Corregir errores, eliminar duplicados, completar vacíos.Limpieza

•Estructurar y sumariar los datos en modelos de análisis de las áreas.Transformación

•Validar la consistencia e integrar en distintos modelos de datosIntegración

•Añadir nuevos datos al DWHActualización

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Proceso de limpieza de datos

• Identifica y aísla elementos individuales:• Separa nombre completo en nombre, primer

apellido, segundo apellido.

• Corrige valores individuales usando algoritmos• Comprueba dirección y código postal

correspondiente

• Transforma valores en formatos definidos y consistentes.

• Busca y relaciona los registros, corrigiéndolos y estandarizándolos.

• Elimina duplicados.

Depurar

Estandarizar

Relacionar

Corregir

Consolidar • Analiza e identifica relaciones entre registros relacionados y los consolida

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Herramientas de ETL

ETL

Diseño gráfico

Gestión de Metadata

ExtracciónTransforma-

ción CargaServicios de transporteAdministra-ción

y operación

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Datawarehouse (DWH)

Hugh J. Watson

• “Un Datawarehouse es una colección de información creada para soportar las aplicaciones de toma de decisiones”

Bill Inmon

• “Es un conjunto no volátil de información que soporta la toma de decisiones, Orientado sobre un área, integrado al tiempo.”

Ralph Kimbal

• “El Datawarehouse da acceso a la información de la corporación o área funcional. El alcance del Datawarehouse puede ser bien un departamento o bien corporativo.”

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Datawarehouse (DWH)

Hugh J. Watson

• “Datawarehousing es el proceso completo de extraer información, transformarla y cargarla en un Datawarehouse y el acceso a esta información por los usuarios finales y las aplicaciones”

Sharon Sibigthroth

• “Descubres el valor real de un Datawarehouse cuando alguien puede encontrar los detalles importantes en la información, y te dice algo que puede generar la diferencia”.

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Data Marts Dependientes

Fuentes de datos

Datawarehouse

Data Marts

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Data Marts Independientes

Fuentes de datos

Data Marts

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Estrategias de construcción de un DWH

W.H Inmon

• Definir un DWH corporativo y a partir de él ir construyendo los modelos de análisis para los distintos niveles y departamentos de la organización; es decir, una estrategia de arriba abajo, desde la estrategia a lo más operativo.

R. Kimball

• Construir distintos Data Marts que cubran las distintas necesidades de la organización, sin la necesidad de construir un Datawarehouse.

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Componentes y factores de DWH

MetadataInformación de la información. Contiene el significado de los componentes que residen en el Datawarehouse (o Data Mart) y sus atributos. Es útil para tecnología y los usuarios funcionales.

Operational Data Store (ODS)Consolidan datos de distintas fuentes y sistemas no integrados y facilitan un acceso online integrado sobre esa información. Proporciona información integrada con el fin de facilitar la toma de decisiones en entornos operacionales. Sus datos son volátiles (dos o tres meses) y se actualizan en tiempo real. Es una fuente de datos para el DWS.

Factores para implementar DHW1. Tamaño y volumen de datos del Datawarehouse 2. Complejidad de los esquemas de datos. 3. Número de usuarios concurrente. 4. Complejidad de las consultas

Gestión del DatawarehouseLos usuarios de negocio necesitan tomar decisiones por lo que debemos asegurar: 1. Alta disponibilidad. 2. Rendimiento. 3. Copias de seguridad y recuperación. 4. Recuperación física en caliente.

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Herramientas de BIHerramienta Descripción

Generadores de informes

Utilizadas por desarrolladores profesionales para crear informes estándar para grupos, departamentos o la organización.

Herramientas de usuario final de consultas e informes

Empleadas por usuarios finales para crear informes para ellos mismos o para otros; no requieren programación.

Herramientas OLAP Permiten tratar la información de forma multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.

Herramientas de Dashboard y Scorecard

Muestran información crítica de rendimiento utilizando iconos gráficos pudiendo ver más detalle e informes.

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Herramientas de BIHerramienta Descripción

Herramientas de planificación, modelización y consolidación

Permiten crear planes de negocio, simulaciones, planificación, presupuestos, previsiones, etc. Proveen a los dashboards y Scorecard de objetivos y umbrales de las métricas

Herramientas Datamining

Permiten crear modelos estadísticos de las actividades de los negocios. Descubren e interpretan patrones desconocidos en la información para resolver problemas de negocio.

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Procesamiento analítico en línea (OLAP)

FAST

SHARED

MULTIDIMEN-SIONAL

ANALYSIS

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Tipos de OLAPTipo Descripción

Relational OLAP (ROLAP)

Acceden directamente a la base de datos relacional. No tiene limitaciones en cuanto al tamaño, pero es más lento que MOLAP.

Multimensional OLAP (MOLAP)

Accede directamente a una base de datos multidimensional. Es muy rápida en los tiempos de respuesta, pero si queremos cambiar las dimensiones, debemos cargar de nuevo el cubo

Hybrid OLAP (HOLAP)

Accede a los datos de alto nivel en una base de datos multidimensional y a los atómicos directamente sobre la base de datos relacional. Utiliza las ventajas del ROLAP y del MOLAP.

Desktop OLAP (DOLAP)

Crea un cubo en la memoria del ordenador y cuando finaliza lo elimina de memoria. El usuario sólo recibe y analiza las dimensiones en los que está interesado y en forma local.

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Datamining

Page 23: Componentes de Business Intelligence

Visualización

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Usuarios de herramientas de BI

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Preguntas capítulo 04

¿Que entendemos por proceso ETL? ¿Cuál es la utilidad de los

Datawarehouse o almacenes de datos? ¿Qué son los Data Mart? ¿En que consisten los cubos OLAP?

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Conclusiones BI se compone de diversos elementos, como lo son:• Fuentes de información• Herramientas de ETL• Data Warehouse y Data Mart• Herramientas de BI

• Queries y reports• OLAP• Interfaz y visualización (Scorecards y Dashboards)• Data Mining

Gracias a BI, podemos identificar lo que está pasando, entender por qué pasa, ayudar a predecir que va a pasar y tomar las medidas necesarias.

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Recomendaciones Adecuada planificación Contemplar elementos como la información que

se necesita Detallar el uso de la misma, Determinar a quien va dirigido Analizar minuciosamente los aspectos técnicos

como lo son tiempo de respuesta, integración, seguridad, navegación, entorno gráfico.

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Bibliografía

Cano, Josep. 2007. Business Intelligence: Competir con Información. España, Barcelona. Banesto, Fundación Cultural.

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Gracias!