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✒️SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

Datawarehouse

Es un almacén de datos, ya que se trata de obtener todos los datos de una empresa en un solo lugar, sin importar el origen de los mismos.

Indicadores claves de rendimiento KPI permiten medir el nivel de exito de una empresa. BI sería una actividad para dar apoyo a la toma de decisiones a través de estos indicadores que permiten tomar decisiones bien fundamentadas y determinar objetivos orientados a actividades sobre la base del análisis realizado.

Modelos de Datawarehouse

Estrella clásico. Modelo multidimensional más utilizado para bases de datos relacionales. Clasifica los datos en dos grupos:

Los hechos. valores con los cuales se pueden hacer sumatorias y totalizaciones (medidas). Importes, cantidades. Representan los datos centrales para un análisis.

Atributos de dimensión. Carácteristicas, textos, fechas

Estrella extendido. A diferencia del anterior, no almacena datos maestros dentro de las dimensiones. Separación hasta en tres tablas, atributos, textos y jerarquias. La relación entre ambas viene dada por la tabla de dimensión SID. Los valores son análogos con los datos maestros

Ventajas y desventajas

Clásico.

Ventajas: Acceso a los datos de manera muy eficiente, debido a la baja cantidad de operaciones para enlazar las tablas.

Desventajas: entradas redundantes, el esquema no puede tratar facilmente información multilingue, dificultad para modelar jerarquias, afecta el rendimiento de los querys.

Extendido:

Ventajas

Generación de claves INT4, permite un acceso mas rápido a través de claves alfanuméricas

La tecnología de ID de datos maestros permite suprimir datos maestros de las tablas de dimensión. Lo cual posibilita la gestión del historial de dimensiones, capacidad multilingue y la utilización de datos maestros entre INfoCubos

Mejora el rendimiento de los querys, puestos que los ratios agregados se pueden almacenar en sus propias tablas de hechos.

Por que Business Intelligence?

Permite obtener datos con los cuales se pueden optimizar procesos y asi reaccionar con rapidez ante las nuevas competencias.

Objetivos de BI

Estructuración y visualización estandarizada de toda la información empresarial.

Demanda elevada en el proceso de recopilación de datos de las fuentes de los datos subyacentes.

Acceso sencillo a la información empresarial mediante un solo punto de entrada.

Reporting altamente desarrollado para el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas.

Porque SAP BI?

Proporciona información flexible, análisis y herramientas de planificación para apoyar en la evaluación e interpretación de datos, así como para facilitar su distribución. Las empresas son capaces de tomar decisiones bien fundamentadas y determinar objetivos orientados a actividades sobre la base del análisis realizado.


 

 

 


Sobre el autor

Publicación académica de Jose Alfredo Virguez, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

SAP Senior

Jose Alfredo Virguez

Profesión: Ingeriero en Informática - Estados Unidos - Legajo: VV66J

✒️Autor de: 30 Publicaciones Académicas

🎓Egresado de los módulos:

Disponibilidad Laboral: FullTime

Presentación:

Ingeniero en informática, graduado en venezuela. profesional integral con un plus en administración. dirigí mi propia empresa en venezuela durante 10 años antes de emigrar a ecuador

Certificación Académica de Jose Virguez

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

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SAP Training

Datawarehouse traduce "Almacén de datos." Y el fin de un datawarehouse es consolidar todo tipo de datos desde cualquier fuente y dejarlos de forma homogénea y listos para su análisis. Hay dos maneras de modelar el datawarehouse, que son el modelo estrella que consiste en tablas muy sencillas y concretas que se relacionan, y el modelo estrella extendido que consiste en tablas mas al detalle y mas extendido que se relacionan Un ETL es Extracción, transformación y carga, es un puente entre la información y el datawarehouse, y su función es extraer la información y volverla homogénea para almacenar en el datawarehouse. El BI es mujy importatnte en las empresas debido a que...

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*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

Datawarehouse ---> almacen de datos --> proceso ETL (extraccion, transformacion y carga) Modelos de datawarehouse --> modelo estrella clasico y el modelo estrella extendido (usado por sap bi) La tabla de dimension, dentro del modelo estrella extendido, es llamada SID

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Creado y Compartido por: Rolando Aguilera Dreyse

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SAP SemiSenior

DataWarehouse: Datos de distintas fuentes en un mismo lugar Diferentes sistemas en el tiempo de una empresa dan a lugar por ejemplo a que cambien las codigueras de productos; por lo que se complica para ver datos historicos de un determinado producto. Hay es donde empiezan a jugar los DataWarehouse. Para armar los DataWarehouse se utilizan los ETLs (Extraccion , Transformacino y carga) Dar apoyo a la toma de deicisiones mediante KPIs Por que usar DataWarehouses? El diseño normalizado de las bases de datos nos complica para realizar un análisis complejo de datos. Por este motivo es que el esquema estrella clásico, como veremos en los gráficos siguientes, es el modelo multidimensional que más se utiliza para...

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Creado y Compartido por: Gaston Ashby

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SAP Expert


El DataWarehouse es un almacén de la información corporativa de la empresa derivada directamente de los sistemas operacionales y de otras fuentes externas de datos. En él se reflejan los datos claves de los procesos de negocio con el fin de soportar la toma de decisiones. El DataWarehouse se caracteriza por contener información: - Integrada - Orientada al negocio - De sólo lectura - Histórica Integración de datos de más de un sistema operacional: Los sistemas de DataWarehouse son más efectivos cuando pueden combinar datos desde más de un sistema operacional. Cuando los datos deben ser extraídos desde más de una aplicación fuente, es natural que esta...

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Creado y Compartido por: Juan Pablo Sadoly / Disponibilidad Laboral: FullTime

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Datawarehouse: se traduce como almacén de datos y se utiliza para recopilar información que bien pueden provenir de un solo sistema o fuentes de datos o de diferentes de fuentes de datos. Los datos que provienen de las diferentes fuentes quedan de una manera homogenea en el datawarehouse en cuanto a su estructura.

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SAP SemiSenior

Datawarehouse es una bodega o almacén de datos que lo que busca es reunir en un mismo lugar, todos los datos que posee una empresa sin importar de donde provienen. Datawarehouse ayuda a homogenizar o depurar la información, cuando esta contiene datos con varios nombres o identificadores. Dentro de las maneras de modelar un datawarehouse están: El modelo estrella clásico siendo el más utilizado en bases de datos relacionales ya que busca clasificar los datos en dos grupos, los hechos (FACT) que agrupa los valores, cantidades, etc., útiles para los análisis de los datos empresariales. El grupo de los atributos de dimensión es donde agrupa las características de datos como proveedor,...

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Creado y Compartido por: Carlos Arturo Herrera Lugo / Disponibilidad Laboral: PartTime + Carta Presentación

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SAP Master

DATAWAREHOUSE: concentra los datos de la empresa, indistintamente del sistema que provengan, ni las características de configuración que tengan los mismos. Para configurar un Datawarehouse se realiza un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga). MODELOS DE DATAWAREHOUSE ESTRELLA CLÁSICO Es el modelo más utilizado en DB de datos relacionales. Clasifica los datos en dos grupos: Los Hechos (FACT). Valores o medidas. La tabla de hechos contiene los datos centrales Los atributos de dimensión. Caractéristicas ESTRELLA EXTENDIDO No almacena los datos en tabla de dimensiones sino en tablas específicas de atributos, textos y jerarquías. Todas éstas...

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Creado y Compartido por: Julio Genaro Ponciano Mantilla

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SAP SemiSenior

-Datawarehouse: almacén de datos. Tiene todos los datos de una empresa, indistintamente su fuente de origen, obtenidos a través de procesos ETL. -KPI (indicadores clave de rendimiento): indicador que mide el éxito de una empresa o negocio.BI es un proceso que permite a las empresas dar apoyo en la toma de decisiones, apoyándose en estos indicadores KPI. -Modelos de Datawarehouse:. Estrella clásico: Comúnmente usado en bases de datos relacionales. Dos tipos de datos: hechos(o medidas) y atributos. La tabla de hechos contiene los datos centrales para el análisis de datos empresarial. Estrella extendido: No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en las tablas...

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Creado y Compartido por: Patricia Garrido Campillo

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SAP SemiSenior

Introduccion al Datawarehouse Qué es un Datawarehouse? es un almacén de datos, busca obtener los datos de una empresa en un mismo lugar. En el proceso de un DataWarehouse es necesario el ETL(Extracción, Transformación y Carga) Los modelos de un Datawarehouse pueden ser diferentes, acá se enfocan en dos que es el Modelo de Estrella Clásico y el Modelo Estrella Extendido. El modelo de estrella clásico se utiliza para bases de datos relacionales, utiliza un diseño normalizado, clasifica dos grupos de datos, uno son las FACT y la otra las Dimensiones. En la tabla de hechos o FACT contine los datos para un análisis empresarial, que se compone de las metricas y mediciones. ...

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Creado y Compartido por: Bayron Teodoro Chocochic Ramos / Disponibilidad Laboral: FullTime + Carta Presentación

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SAP Master

INTRODUCCION AL DATAWAREHOUSE 1. Que es y para que sirve un datawarehouse? -Datawarehouse (almacenamiento de datos) : Busca tener todos los datos de una empresa en un mismo lugar que ayude a la toma de decisiones -Para armar un datawarehouse se realiza un ETL (extraction, transformation and loading) -Es preciso concluir que BI permite a las empresas dar apoyo entorno a la toma de decisones mediante los indicadores KPI (Key Performance Indicators) 2. Modelos de datawarehouse 2.1 Modelo de estrella clasico: es el que se utiliza normalmente en las BD relacionales, esto se clasifica en dos grupos: -Los Hechos: son las medidas (cantidades) -Los atributos de Dimensiones: caracteristicas (clientes, materiales) 2.2 Modelo de estrella extendida...

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Creado y Compartido por: Vicmar Matilde Fernandez Medina

 


 

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