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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

Vocabulario del tema:

las jerarquías son estructuras de datos en forma de árbol que puedes armar para organizar mejor la información. Por ejemplo, puedes tener una jerarquía relacionada a una Tienda o Local. Donde puede tener lo siguiente: PAIS->PROVINCIA->CIUDAD->TIENDA, esa jerarquía donde el nodo superior o raiz es el PAIS y puedes llegar al nodo inferior o nodo hoja que es la TIENDA.

Los ratios agregados surgen de hacer tablas de hechos agregadas, cuando se habla de agregación hablamos de SUMAR, CONTAR, PROMEDIAR. En resumen un ratio agregado surge de tomar una tabla de hechos con N dimensiones y sacarle un cantidad de dimensiones, por ejemplo N-3 y a los ratios agregarlos (generalmente SUMARLOS).

Datos maestros:

· Datos fijos de un objeto.

· Datos generales de un material o proveedor.

· Fuente de Información central para su empresa.

· Todos los componentes SAP acceden a estos datos.

Tabla de hechos:

· Es la tabla central del modelo dimensional

· Contiene los valores de las medidas de negocio

Claves INT4

· Claves de ID de datos maestros, Claves DIM_ID

Historial de Dimensiones

· Dimensiones que cambian lentamente

Jerarquías

· Aumentan la claridad de los informes, disponiendo jerárquicamente diversas características y ratios entre ellos

¿Qué es un Datawarehouse? (Almacén de datos)

Busca centralizar todos los datos de una empresa.

En un DW se busca que los datos de diferentes fuentes se almacenan de forma homogénea. Para llenar un datawarehouse se utiliza comúnmente un proceso de ETL.

Modelos de Datawarehouse

Estrella clásico

  • El más utilizado para bases de datos relacionales
  • Busca clasificar los datos en dos grupos:

1- Los hechos (FACTS): Pueden ser valores de importe, cantidades etc. (Medidas)

  • No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, lo hace en tablas específicas de datos maestros por lo que siempre existirán tablas intermedias para almacenar atributos, textos y jerarquías
  • Tecnología ID de datos maestros, permite dimensiones compartidas
  • ( ) Se generan automáticamente claves INT4.

    ( )Capacidad multilingüe

    ( )Dimensiones compartidas

    ( )Mejora del rendimiento del Query, ratios agregados almacenables en su propia tabla de hechos

    Business Intelligence

    ¿Por qué BI?

    · La presentación de informes, análisis e interpretación inteligente

    Determinan su competitividad

    · Con los datos obtenidos se pueden optimizar procesos

    ¿Qué es BI?

    Se puede definir como una herramienta o procedimiento mediante el cual se miden o cuantifican los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una empresa los cuales ayudan a la misma para la toma de decisiones, las cuales estarán bien fundamentadas y serán más acertadas.

    Objetivos de Business Intelligence:

    · Estructuración y visualización estandarizada de toda la organización empresarial

    Información fiable para las personas de toma de decisiones

    · 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. El sistema puede asumir todas las necesidades de información de los diferentes grupos usuarios.

    Principios BI:

    - Estructuración y visualización de toda la información empresarial.

    - Recopilación de diferentes tipos de fuentes.

    - La información debe combinarse de forma homogénea en un punto central.

    - Reporting altamente desarrollado para el análisis de todas las áreas con

    elocuentes técnicas de visualización de multimedia.

    Acceso a la información mediante un solo punto de entrada.

    La información debe combinarse de forma homogénea y consistente en un punto central

    ¿Por qué SAP BI?

    SAP proporciona:

    · Almacenamiento de datos, plataforma inteligente de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial, para alcanzar objetivos.


     

     

     


    Sobre el autor

    Publicación académica de Franco Alfieri Maringota Alvarado, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

    ✒️+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 ***

    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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    Creado y Compartido por: Angel Severo Read Baez

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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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