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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. Su esencia es mantener la información en una misma base, provenientes de diferentes sistemas.

Por ejemplo, una empresa ABC vende productos X, Y y Z. Dicha empresa, el software almacenaba sus datos en MS Access, esta base de datos ya les limitaba sus operaciones diaria así como su Software. Se vieron en la obligación de hacer un Análisis de implementación de un ERP con una motor de bases de datos mas robusto, con 5 años de datos almacenados. Esto los lleva a la necesidad de instalar SAP con una base de datos SQL Server mejorando la manera de identificar los productos. Con 15 años de operación, la directiva muestra el interés de obtener datos históricos de sus ventas de los productos X, Y y Z, en los últimos 14 años. A partir de este punto entra el concepto de Datawarehouse. Consiste en unificar los datos que se encuentran en su base de datos anterior (MS Access) con la actual (SQL Server). Durante el proceso, hay inconvenientes que se tienen en el camino y uno de ellos es la manera como se identifican los productos en ambas bases de datos. Por esta razón, es necesario transformar los datos para que la información sea homogénea.

De acuerdo a el ejemplo anterior, aquí es donde parte la implementación de un Datawarehouse usando el proceso ETL (Extract, Transform, Load) Extracción, Transformación y Carga.

Modelos Datawarehouse

Modelo Estrella, es el modelo clásico de datos multidimensional. Por la normalización de las bases de datos y por sus datos relacionales, hacen complejo el análisis de datos, este almacena los datos maestros. Con este tipo de base de datos busca clasificar en dos grupos de datos:

  • Los hechos (FACT): donde se registran las medidas, como valores de importe, cantidades, entre otras.
  • Atributos de dimensión / Tablas de dimensión: donde se registran las características de los registros, como proveedor, cliente, material, tiempo entre otras.

Importante: la tabla de hechos, contiene los datos centrales o principales para el análisis de datos empresarial, ya que contiene variaciones de diferentes medidas.

Modelo Estrella Extendido, no almacena los datos maestros dentro de las dimensiones, es decir, este modelo la tabla de hechos deja de ser la única relacionada con otras tablas, ya que existen otras tablas que se relacionan con las dimensiones y que no tienen relación directa con la tabla de hechos.

Business Intelligence (Inteligencia de Negocio)

Un concepto conciso, es transformar la información en conocimiento. Ahora, mas extendido, es una metodología que usa herramientas tecnológicas, iniciando con el dato, pasando por un proceso para transformarlo en información, después se convierte en conocimiento para la toma de decisiones.


 

 

 


Sobre el autor

Publicación académica de Miguel Fernando Olaya Rivera, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

SAP SemiSenior

Miguel Fernando Olaya Rivera

Profesión: Ingeniero en Informática - Argentina - Legajo: XF33U

✒️Autor de: 19 Publicaciones Académicas

🎓Egresado de los módulos:

Disponibilidad Laboral: FullTime

Presentación:

Iniciativa de aprendizaje, adquirir nuevos conocimientos, me gustan los retos. abierto a los cambios y dispuesto ayudar a mi grupo de trabajo, para el logro de los objetivos del área

Certificación Académica de Miguel Olaya

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

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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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Creado y Compartido por: Eider Julian Lopez Fajardo

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

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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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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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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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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-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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Datawarehouse o almacen de datos, para grandes volúmenes que de forma histórica pueda tener diferentes fuentes de información almacenadas de forma homogenea. Para armar ese gran almacen es necesaria un ETL, proceso que extrae las fuentes, las transformas según necesidad lógica y las carga finalmente en el almacen. En BI hay herramientas o procesos que dan a la empresa una mejor toma de decisiones fundamentadas mediante sus KPI (indicadores claves de desempeño) Modelamiento de datos en Datawarehouse, mediante un clásico estrella o estrella extendida (concepto SAP BI). Hechos son los valores o medidas y atributos de dimensión con las características de las entidades. El extendido utiliza...

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DATAWAREHOUESE: Es un almacen de datos, busca todos los datos de la empresa en un mismo lugar. Datawarehouse - se realiza por el proceso de ETL (extraccion, Transformacion y Carga). Modelos de Datawarehouse: Modelo Estrella extendido, modelo estrella clasico. Modelo de estrella clasico: Creacion de aplicaciones de datawarehousing, implica realiar analisis complejos de datos, se clasifica en dos grupos: Los hechos (FACT y los atributos de dimension. Modelo Estrella extendido: El esquema no almacena los datos maestros en las dimensiones, sino en las tablas de datos maestros, que son tablas de atributos, textos y jerarquias. Objetivos de Business Intelligence: estructuracion, y visualizacion estandarozadas de la informacion de la empresa, para...

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Datawarehose Es un almacen centralizado de datos de todos los departamentos de la empresa. su principal funcion es estructurar la información. Este concepto significa que el almacenamiento de información sera homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, Datamart: Esta herramienta se ocupa de almacenar informacion de un departamento o grupo de trabajo especifico, fucniona como un segmento del Datawarehouse. Puede ser dependiente o independiente del Datawarehouse. Existen varios enfoques en cuanto a la estructura interna tanto del Datawarehouse como para el Datamart, pero los mas utilizados hoy dia son los de Bill Immon y Ralph Kimbal. El paradigma Bill Immon....

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Creado y Compartido por: Jose Gregorio Maestre

 


 

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