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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

DATAWEREHOUSE

Es un almacén de datos porque busca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin importar que tipo de sistema vengan de esos datos. para el armado de un datawerehouse se realiza un proceso de extracción llamado ETL (Extracción, Transformación y Craga).

MODELOS DE DATAWHEREHOUSE

1. Modelo Estrella Clásico

Los modelos de datos multidimensionales son necesarios para la creación de los Datawerehouse. El diseño normalizado de las BD no permite realizar un análisis complejo de datos, es por eso que se utiliza el modelo de estrella clásico para las bases de datos relacionales. este tipo de modelo se clasifica en dos grupos:

  • Los hechos (FACT) que pueden ser valores de importes, cantidades, etc. que se llamaran medidas
  • Los atributos de dimensión que son las características, como proveedor, cliente, material, tiempo, etc.

Un modelo estrella es un modelo de datos que tiene una tabla de hechos (o tabla fact) que contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas de dimensiones.

Las tablas de hechos en las bases de datos, y más concretamente en un data warehouse, es la tabla central de un esquema dimensional (en estrella o en copo de nieve) y contiene los valores de las medidas de negocio. La tablas de hechos generalmente consisten de valores numéricos (datos asociados específicamente con el evento), y claves foráneas que referencian a tablas de datos dimensionales que guardan información descriptiva.

Las tablas de dimensiones tendrán siempre una clave primaria simple, mientras que en la tabla de hechos, la clave principal estará compuesta por las claves principales de las tablas de dimensiones.

En las tablas de dimensiones, se almacenan las características, y en la tabla Fact las medidas o valores que obtendrán esas características. Se puede ampliar dicho modelo, utilizando tablas de apoyo, convirtiéndose el mismo en un esquema copo de nieve.

Las tablas de Dimensiones generalmente tienen un bajo numero de registros, en comparación a las tablas de hechos, pero cada registro puede tener un gran numero de atributos para describir los datos del hecho. Las Dimensiones pueden definir una amplia variedad de características

2. Modelo Estrella Extendida

A diferencia del modelo de estrella clásico, no almacena los datos dentro de las dimensiones, sino que lo hace dentro de las tablas específicas de datos maestros que son atributos, textos y jerarquías

La relación entre ambas tablas se realiza a través de una tabla intermendia y la tabla de dimensión llamada SID (System Identifier)

En SAP el SID consta de 3 letras que pueden ser combinadas con números (ejemplos DEV, QAS, PRD, ED1, TD1, etc) y permite identificar de manera unívoca a una instancia dentro del landscape de SAP.

Por otro lado el SID es utilizado para la conexión a una instancia SAP, en conjunto con el nombre del servidor y un número de instancia.

Para tener en cuenta, los valores de los atributos de dimensión y sus descripciones son análogos con los datos maestros.

KPI

(Key Performance Indicator) es una medida generalmente expresada en porcentajes, que sirve como herramienta para valorar el nivel de rendimiento de un proceso, el cual está vinculado con la estrategia a seguir para lograr un objetivo. Se utilizan para poder tomar decisiones y determinar aquellas que han sido más efectivas.

DATOS MAESTROS

Son registros en SAP que se utilizan en las transacciones. Estos registros no se modifican constantemente y permiten al usuario trabajar de forma más ágil. Comprende, por lo tanto, una estructura segmentada de datos de acuerdo a las estructuras organizativas creadas en SAP ECC.

Son referidos en los documentos mediante su código, lo que hará referencia a la información completa de los mismos.

Los datos maestros son la fuente de información central para una empresa. Todos los componentes SAP acceden a estos datos.

INFOCUBOS

Los infocubos, son los objetos principales sobre los cuales almacenaremos información. Contienen tablas multidimensionales y se componen por, una tabla de hechos y tablas de dimensiones. Tiene como característica que todos sus campos, son campos clave y ante misma clave sumariza la información. Aceptan compresión, y rollup de agregados, para mejorar su performance.

BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence permite a las empresas sondear las numerosas fuentes de información disponibles en la nueva Economía y convertirlas, rápidamente, en conocimientos reales para tomar decisiones y emprender las acciones necesarias. Con los datos obtenidos se pueden optimizar los procesos y de esta manera reaccionar con rapidez ante las nuevas competencias que aparezcan en el mercado

OBJETIVOS DEL BI

  • Estructuración y visualización estandarizadas de toda la información empresarial
  • Necesitan un cuadro global y actualizado de cada una de las divisiones y de la empresa en conjunto
  • Acceso sencillo a la informaciónnempresarial mediante un solo punto de entrada
  • Reporting altamente desarrollado para el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas

Con BI, SAP proporciona una funcionalidad de almacenamiento de datos, una plataforma de inteligencia de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial con la que se puede alcanzar estos objetivos. BI proporciona información flexible, análisis y herramientas de planificación para apoyar en la evaluación e interpretación de datos

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 Cesar Augusto Bedoya Gomez, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

SAP SemiSenior

Cesar Augusto Bedoya Gomez

Profesión: Ingeniero Informatico - Colombia - Legajo: OV75G

✒️Autor de: 13 Publicaciones Académicas

🎓Egresado de los módulos:

Disponibilidad Laboral: FullTime

Certificación Académica de Cesar Bedoya

✒️+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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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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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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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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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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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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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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