°°MAPA MENTAL DE UN DATA WAREHOUSE (MindManager)°°

El siguiente mapa mental es sobre el ciclo de vida de un data warehouse el cual fue creado con la aplicación MindManager.

°°CICLO DE VIDA DE UN DATA WAREHOUSE (resumen)°°

Un almacén de datos (del ingles data warehouse) es un expediente completo de una organización, mas allá de la información transaccional y operacional, almacena en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos.

• PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO.

La planificación busca identificar la definición y el alcance del proyecto de datawarehouse, incluyendo justificaciones del negocio y evaluaciones de factibilidad. La planificación del proyecto se focaliza sobre recursos, perfiles, tareas, duraciones y secuencialidad. El plan de proyecto resultante identifica todas las tareas asociadas con el BDL e identifica las partes involucradas.Esta etapa se concentra sobre la definición del proyecto (identificación del escenario del proyecto para saber de dónde surge la necesidad del data warehouse).

• DEFINICIÓN DE LOS REQUERIMIENTOS DE NEGOCIOS

Un factor determinante en el éxito de un proceso de Data Warehousing es la interpretación correcta de los diferentes niveles de requerimientos expresados por los diferentes niveles de usuarios. La técnica utilizada para relevar los requerimientos de los analistas del negocio difiere de los enfoques tradicionales guiados por los datos [Inm92] [Gol99]. Los diseñadores de los data warehouses deben entender los factores claves que guían al negocio para determinar efectivamente los requerimientos y traducirlos en consideraciones de diseño apropiadas.

• DISEÑO DE LA ARQUITECTURA TÉCNICA.

Los ambientes de data warehousing requieren la integración de numerosas tecnologías. Se debe saber  tres factores: los requerimientos del negocio, los actuales ambientes técnicos y las directrices técnicas estratégicas futuras planificadas para de esta forma poder establecer el diseño de la arquitectura técnica del ambiente de data warehousing.

• MODELO DIMENSIONAL.

La definición de los requerimientos del negocio determina los datos necesarios para cumplir los requerimientos analíticos de los usuarios. Diseñar los modelos de datos para soportar estos análisis requiere un enfoque diferente al usado en los sistemas operacionales. Básicamente se comienza con una matriz donde se determina la dimensionalidad de cada indicador y luego se especifican los diferentes grados de detalle (atributos) dentro de cada concepto del negocio (dimensión), como así también la granularidad de cada indicador (variable o métrica) y las diferentes jerarquías que dan forma al modelo dimensional del negocio (BDM) o mapa dimensional.

• ESPECIFICACIÓN DE IMPLEMENTACIÓN PARA USUARIOS FINALES.

No todos los usuarios del warehouse necesitan el mismo nivel de análisis. Es por ello que en esta etapa se identifican los diferentes roles o perfiles de usuarios para determinar los diferentes tipos de aplicaciones necesarias en base al alcance de los diferentes perfiles (gerencial, analista del negocio, vendedor, etc.)Kimball se concentra sobre el proceso de creación de aplicaciones “templates”. Comienza definiendo el concepto de la aplicación para usuario final y su rol en el acceso a la información del negocio. Brinda un marco metodológico bastante estándard en lo que ha desarrollo de aplicaciones (como piezas de software) se refiere.

• SELECCIÓN DEL PRODUCTO E INSTALACIÓN.

Utilizando el diseño de arquitectura técnica como marco, es necesario evaluar y seleccionar componentes específicos de la arquitectura como ser la plataforma de hardware, el motor de base de datos, la herramienta de ETL o el desarrollo pertinente, herramientas de acceso, etc. Una vez evaluados y seleccionados los componentes determinados se procede con la instalación y prueba de los mismos en un ambiente integrado de data warehousing.

• DISEÑO FÍSICO.

El diseño físico de las base de datos se focaliza sobre la selección de las estructuras necesarias para soportar el diseño lógico. Algunos de los elementos principales de este proceso son la definición de convenciones estándares de nombres y seteos específicos del ambiente de la base de datos. La indexación y las estrategias de particionamiento son también determinadas en esta etapa.

• DISEÑO Y DESARROLLO DE PRESENTACION DE DATOS.

Esta etapa es típicamente la más subestimada de las tareas en un proyecto de data warehouse. Las principales subetapas de esta zona del ciclo de vida son: la extracción, la transformación y la carga (ETL process). Se definen como procesos de extracción a aquellos requeridos para obtener los datos que permitirán efectuar la carga del Modelo Físico acordado.Así mismo, se definen como procesos detransformación los procesos para convertir o recodificar los datos fuente a fin poder efectuar la carga efectiva del Modelo Físico.

• DESARROLLO DE APLICACIÓN PARA USUARIOS  FINALES.

Siguiendo a la especificación de las aplicaciones para usuarios finales, el desarrollo de las

aplicaciones de los usuarios finales involucra configuraciones del metadata y construcción de reportes específicos.Una vez que se ha cumplido con todos los pasos de la especificación y se tiene la posibilidad de trabajar con algunos datos de prueba, comienza el desarrollo de la aplicación.

Selección de un enfoque de implementación,  Desarrollo de la aplicación y Prueba y verificación de datos

• IMPLEMENTACION.

La IMPLEMENTACIÓN representa la convergencia de la tecnología, los datos y las aplicaciones deusuarios finales accesible desde el escritorio del usuario del negocio. Hay varios factores extras que aseguran el correcto funcionamiento de todas estas piezas, entre ellos se encuentran la capacitación, el soporte técnico, la comunicación, las estrategias de feedback. Todas estas tareas deben ser tenidas en cuenta antes de que cualquier usuario pueda tener acceso al data warehouse.

• MANTENIMIENTO Y CRECIMIENTO

Como se remarca siempre, Data Warehousing es un proceso (de etapas bien definidas, con comienzo y fin, pero de naturaleza espiral) pues acompaña a la evolución de la organización durante  toda su historia. Se necesita continuar con los relevamientos de forma constante para poder seguir la evolución de las metas por conseguir. Según afirma Kimball. Al contrario de los sistemas tradicionales, los cambios en el desarrollo deben ser vistos como signos de éxito y no de falla. Es importante establecer las prioridades para poder manejar los nuevos requerimientos de los usuarios y de esa forma poder evolucionar y crecer.

°°SISTEMAS DEL MUNDO REAL OLAP Y OLTP.°°

OLAP es un acrónimo en ingles de procesamiento analitico en linea (On-Line Analitytical Processing). es una solucion utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o business intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.

VÍDEO DE OLAP Y OLTP.

°°TABLA COMPARATIVA DE OLAP Y OLTP.°°

CONCEPTOS	OLAP	OLTP
DEFINICION	El procesamiento analítico en línea es diseñado para cumplir con un conjunto de metas. Se puede decir que es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial.	El procesamiento de transacciones en línea es un tipo de proceso especialmente rápido en el que las solicitudes de los usuarios son resueltos de inmediato.
OBJETIVOS	Apuntan a asistir en el análisis del negocio, identificando   tendencias,   comparando   períodos,   gestiones,   mercados,   índices,   etc.   Mediante  el almacenamiento  de datos históricos [Bed97].	Los OLTP tienen como objetivos principales  asistir a aplicaciones  específicas, p.e. ATM, y mantener integridad de los datos.
ALINEACION DE DATOS	Los sistemas  OLAP están  alineados  por  dimensión. Todos los  tipos  de  datos integrados  en un solo sistema. Los datos son organizados  definiendo  dimensiones  del negocio (áreas temáticas o sujetos). Se focaliza en el cumplimento de requerimientos  del análisis del negocio.	Los OLTP están alineados por aplicación. Diferentes sistemas tienen distintos tipos de datos, los cuales son estructurados  por aplicación. Se focaliza en el cumplimiento  de requerimientos de una aplicación en especial o una tarea específica.
INTEGRACION DE DATOS	En los ambientes OLAP, los datos deben estar integrados. Son conocidos como datos derivados  o datos DSS dado que provienen de sistemas transaccionales  o sistemas de archivos maestros  preexistentes  en las mismas organizaciones  o de sistemas  externos  de información.	En los OLTP, los datos se encuentran típicamente no integrados, son calificados como datos primitivos  o datos operacionales. Los mismos  son estructurados  independientemente uno de  otros,   pudiendo   tener   diferentes   estructuras   de  claves   y  convenciones   de   nombres.
HISTORIA	Los  OLAP  almacenan  tanta  historia  como  sea  necesario  para  el  análisis  del negocio,  típicamente  dos  a cinco  años  de  datos  históricos.	Los OLTP  usualmente  retienen  datos para 60  a 90  días,  después  son resguardados  por  los administradores  de base de datos en almacenamientos  secundarios fuera de línea.
ACCESO Y MANIPULACION  DE LOS DATOS	Los sistemas  operacionales  realizan  una  manipulación  de  datos  registro  por  registro  con grandes  cantidades  de  inserts,  updates  y  deletes.	tienen  una  carga  y acceso  masivo  de  datos,  no se  realizan  inserts, updates o deletes. La carga y refresco es batch.
PATRONES DE USO	Tienen  un  patrón  de  uso  liviano  con  picos  de  usos Eventuales en el tiempo (afectados por la disponibilidad  de los datos y el flujo de trabajo del negocio).	Los sistemas transaccionales  normalmente  mantienen un patrón de uso constante requiriendo grandes cantidades de recursos y consumiendo sólo el tiempo referido a la transacción.
GRANULARIDAD DE DATOS	Puede tener información  a nivel transaccional, el objetivo de esta granularidad mínima está asociado con el deseo de realizar ciertos tipos de análisis que requieren que la información esté a es ese nivel de detalle.	En los sistemas operacionales se encuentran los datos a nivel detallado o nivel transaccional. Una  transacción  incluye  a nivel atómico  cada uno de los componentes  de su estructura.
PERFIL DE USUARIO	Dado el objetivo estratégico  y el nivel de información  que manejan los DW, el perfil de usuario sobre este tipo de sistemas  corresponde  a la comunidad  gerencial, la cual esta a cargo de la toma de decisiones.	Los  OLTP  tienen  como  objetivo  asistir  a aplicaciones  específicas  y asegurar  la integridad de los datos, el perfil de usuario que interactúa con dichos sistemas se encuadra dentro de los empleados operacionales de una organización (comunidad operativa).

°°INVESTIGACIÓN DE AMAZON°°

DEFINICIÓN.

AMAZON es una empresa estadounidense de comercio electrónico, dedicada a la venta de por objetos  en  Internet. comenzó con la venta de libros y hoy en día se ha convertido en una de las empresas mas grandes de Internet con toda clase de productos en sus largas listas. 

Es la empresa minorista mas grande de Estados Unidos y uno de los sitios mas populares de Internet, preferida como destino de compras.

Lo primero que atrae de AMAZON es la gran variedad de productos que pone al alcance de todos sus clientes.En el sitio se pueden encontrar libros, música, artículos deportivos, de casa, de jardín, computacionales, ropa, comida, joyas, productos de belleza, juguetes y en fin, todo lo que se necesite. Por eso, se considera a AMAZON como un centro comercial virtual, en el que las personas pueden explorar hasta encontrar lo que buscan.

FUNCIONA DE LA SIGUIENTE MANERA.

  La persona se registra en el sitio con sus datos personales y una vez hecho eso, no importa la experiencia que tenga en Internet ya que en AMAZON se asiste al usuario como si hubiese un vendedor personal preparado para ayudar a quien lo necesite. Entonces, las personas no sólo encuentran variedades enormes de ofertas y productos, sino la guía y recomendaciones especiales para tener una buena experiencia. AMAZON se esfuerza en conocer al cliente y hacerle el seguimiento apropiado. Por eso, además, se basa en experiencias anteriores de compra para recomendar qué hacer en la siguiente ocasión de visita. También hay guías de personas que ya han comprado lo mismo que se está buscando.

VÍDEO SOBRE AMAZON S3.

°°LICENCIATURA EN INFORMÁTICA°° ITSAO

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

Por sus siglas en Ingles La Inteligencia de Negocios es un concepto que abarca metodologías, técnicas, herramientas de cómputo y procesos de toma de decisiones con el fin de dotar a una organización de tomar una decisión inteligente basada en tecnología de punta.

El futuro del concepto de Inteligencia de Negocios cada vez está rodeado por más herramientas, y las existentes mejoran por mucho la interfaz con el usuario y sus aplicaciones. Las consultorías se especializan día con día en ofrecer estas soluciones con técnicas y métodos cada vez más sofisticados.

BIENVENIDOS HA ESTE BLOG, LOS TEMAS EXPRESADOS SON TAREAS ENCOMENDADAS POR EL LIC. ELOY MARTINEZ PARRA DEL INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE ACATLAN DE OSORIO PUEBLA (http://www.itsao.edu.mx/default/) SON TEMAS RELACIONADOS A LAS UNIDADES PERTENECIENTES A LA MATERIA DE BASE DE DATOS AVANZADA.

ITSAO.

MONUMENTO AL TECUAN.

POBLADO DE ACATLAN DE OSORIO, PUEBLA.

IGLESIA DE ACATLAN DE OSORIO.

Quieres Un Reproductor Como Este? Entra Aqu�