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✒️SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse
SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse
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¿Qué es un DATAWAREHOUSE?
DATAWAREHOUSE -> Es un Almacén de datos, y busca homogeneizar la información sin importar el sistema del cual provengan.
Para armar un DW se utilizan los procesos ETL (EXTRACCION, TRANSFORMACIÓN Y CARGA)
* El nivel de éxito de una empresa, se determina según lo que señalen sus KPI. BI se señala como una herramienta/actividad o proceso que permite a las empresas dar apoyo a la toma de desiciones mediante la generación de KPIs.
Tipos de modelos de DW:
En este curso nos enfocaremos en 2 de ellos.
1ro. Estrella clásico:
- Modelo de datos multidimensional, es el que más se utiliza para BD relacional.
- No nos sirve para realizar análisis complejos de datos.
Este tipo de bases de datos busca clasificar en dos grupos de datos
- Hechos FACT: MEDIDAS (valores de importe, cantidades, etc) Esta tabla contiene los datos centrales para un análisis de datos empresarial, ya que estamos hablando de variaciones de diferentes medidas.
- Atributos de dimensión: CARACTERISTICAS (proveedor, cliente, material, tiempo)
2do. Estrella extendido:
- Usado por SAP BI: No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en tablas específicas de datos maestros.
- Este tipo de modelo agrega tablas para los atributos, los textos y jerarquías. es decir, se agregan por cada tabla específica de 1 a 3 tablas más.
- Los valores de los atributos de dimensión y sus descripciones son análogos con los datos maestros.
Ventajas de un esquema clásico
- Baja cantidad de operaciones para enlazar las tablas de hechos y las de dimensiones, lo que permite acceder a los datos de manera más eficiente ya que sólo almacena los datos relevantes.
desventajas de un esquema clásico
- entradas redundates en las tablas de dimension, dificil de modelar.
- el sistema no tratar facilmente información multilingüe.
- es complicado modelar jerarquias, dado que podría hacer desfaz de tiempo o más de alguna jerarquía.
Esquema extendido (SAP BI)
- Se generan automáticamente claves INT4 (claves ID de datos maestros, claves DIM_ID)-
- acceso más rapido a datos utilizando claves alfanuméricas
- el tener ID de datos maestros permite eliminar datos maestros de las tablas de dimención, permitiendo:
- gestión del historial de dimensiones, Capacidad multilingüe, utilización de datos maestros entre distintos infocubos (dimensiones compatidas)
- mejor rendimiento de querys, dado que los ratios agregados se pueden almacenar en sus propias tablas de hechos.
 
 
 
Sobre el autor
Publicación académica de Tomas Walter Jimenez Mondaca, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.
Tomas Walter Jimenez Mondaca
Profesión: Informático Biomédico - Chile - Legajo: NV97G
✒️Autor de: 13 Publicaciones Académicas
🎓Cursando Actualmente: Consultor en SAP BI / BW BO Nivel Avanzado
🎓Egresado del módulo:
Certificación Académica de Tomas Jimenez