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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

Unidad 1: Introducción a SAP BI

Introducción al Datawarehouse

1. ¿Qué es y para qué se utiliza un DataWarehouse?

Almacén de datos. Se busca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin necesudad de que tipo de sistema provengan esos datos.

Lo que se hace en un DW es que los datos de las diferentes fuentes de información queden de manera homogénea.

Para el armado de un de un DW se realiza el proceso ETL (Extracción, Transformacion y Carga)

Nivel de exito de las empresas depende del uso de los indicadores claves de rendimiento (KPI).

Business Intelligence (BI): actividad, herramienta o proceso que permite a las empresas las toma de decisiones mediante los indicadores de KPI.

2. Diferentes Modelos de Datawarehouse

  • Modelo estrella clasico: modelos de datos multidimensionales son necesarios para la creación de aplicaciones de Datawarehousing

Este tipo de BD busca clasificar en dos grupos de datos:

  • Hechos (FACT): valores, cantidades. Denominado tambien como MEDIDAS. Contiene los datos centrales para un análisis de datos empresarales.
  • Atributos de Dimensión (DIM): características, por ejemplo, cliente, proveedor, material.

  • Modelo estrella Extendido: a diferencia del modelo tradicional, este esquema no almacena los datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en las tablas especificas de datos maestros. Usa de a 1 a 3 tablas más: atributos, textos y jerarquías.

La relacion entre ambas tablas se realiza a través de la tabla intermedia SID (Tablas que contienen los identificadores para acceder a las tablas de datos maestros).

Ventajas y Desventajas

Esquema Clásico

Ventajas

  • Accedo a datos de manera eficiente por la baja cantidad de operaciones entre la tabla de hechos y las dimensiones

Desventajas

  • Entradas redundantes de las tablas de dimensión
  • El esquema no puede tratar información multilingue
  • Modelar algunos tipos de jerarquía
  • Rendimiento de los queries tambien se ven afectados, tablas de hechos agregados y de hechos basicos se almacenan en la misma tabla.

Esquema extendido (SAP BI)

Ventajas

  • Se generan automaticamente claves INT4 (Claves de ID de datos maestros, claves DIM_ID) más ráoido que usando claves alfanumericas.
  • La tecnología de ID de datos maestros permite suprimir datos maestros de las tablas de dimensión, posibilitando:

- Gestion del historial de dimensiones

- Capacidad multilingue

- Utilizacion de datos maestros entre distintos InfoCubos (Dimensiones compartidas)

  • Se mejora el rendiemiento del query

3. ¿Qué es Business Intelligence?

Actualmente la informaciónn y su interpretacion inteligente de datos es importante para ser competitivos.

Con los datos obtenidos se optimizan procesos.

Objetivos de BI

  • Estructuración y visualizacion estandarizada de la informacion empresarial
  • Cuadro global de la empresa en conjunto
  • Acceso sencillo a la informacion
  • Reporting desarrollado
  • Estructuración y visualización de toda la información empresarial.
    - Acceso sencillo a la información empresarial mediante un solo punto de entrada.
    - Reporting desarrollado para el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas.

¿Por qué SAP BI?

SAP proporciona la funcionalidad de almacenamiento de datos, una plataforma de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial puede alcanzar estos objetivos. Todas las fuentes de datos externos se pueden integrar, transformar y consolidar en el conjunto de herramientas BI proporcionado por SAP.

BI proporciona informacion flexible, análisis y herramientas. Facilita la toma de decisiones.


 

 

 


Sobre el autor

Publicación académica de Sebastian Gil Loaiza, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

SAP SemiSenior

Sebastian Gil Loaiza

Profesión: Ingeniero Informático - Colombia - Legajo: OG55V

✒️Autor de: 29 Publicaciones Académicas

🎓Egresado del módulo:

Certificación Académica de Sebastian Gil

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

Continúe aprendiendo sobre el tema "Introducción al Datawarehouse" de la mano de nuestros alumnos.

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

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

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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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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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 Junior

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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Creado y Compartido por: Yerko Paredes / Disponibilidad Laboral: FullTime

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SAP Expert


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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Creado y Compartido por: Ernesto Aristides Romano

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SAP Master

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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