¿Qué es un Data Warehouse? | Business Intelligence⚡️
Summary
TLDREl data warehouse es un elemento clave en la implementación de proyectos de inteligencia empresarial, ya que almacena y estructura la información proveniente de diversas fuentes para su explotación en análisis y generación de reportes. Se compone de data marts y modelos en estrella o snowflake, permitiendo un análisis versátil. No es un software ni una base de datos única, sino una colección de bases que debe adaptarse a los cambios y proveer información para toda la empresa. Su diseño debe ser multipropósito y no interferir con sistemas transaccionales, destacando su importancia en la correcta ejecución de una solución de inteligencia empresarial.
Takeaways
- 🏢 El data warehouse es un elemento fundamental en la implementación de un proyecto de business intelligence, ya que almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.
- 📊 Los data marts y modelos en estrella o snowflake son estructuras derivadas del data warehouse que permiten explotar la información para distintos propósitos como la generación de reportes o el análisis de información.
- 🔍 El data warehouse actúa como un concentrador de información, facilitando el acceso y análisis de datos para diferentes áreas de la empresa, incluida la dirección general.
- 🔄 El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de datos es esencial para la construcción y mantenimiento del data warehouse, permitiendo la transformación de datos de sus fuentes originales a modelos específicos.
- 🚀 El data warehouse debe estar preparado para recibir cambios y cargas masivas de datos en un corto período de tiempo, adaptándose a la era volátil de los negocios y la información.
- 🛠️ No es un software o una base de datos única, sino un conjunto de soluciones que se abstraen de los modelos lógicos y físicos de las bases de datos que lo integran.
- 🎯 El propósito del data warehouse debe estar enfocado en toda la empresa, proveyendo información para áreas diversas como ventas, finanzas, recursos humanos, producción y operaciones.
- 🔧 Su diseño debe ser flexible y capaz de adaptarse a los cambios, lo que implica una preparación para la incorporación de nuevas fuentes de datos y nuevos modelos de negocio.
- 🚫 No se recomienda colocar el data warehouse en el mismo entorno productivo que sistemas transaccionales, para evitar afectar el rendimiento del servidor y la agilidad en la entrega de información.
- 🌐 Su naturaleza multipropósito permite que los datos estén en un formato que soporte cualquier forma de análisis de business intelligence, en cualquier tecnología.
- 🔍 Las diferencias entre un data warehouse y una base de datos tradicional radican en sus requerimientos de operación y diseño, siendo los sistemas transaccionales diseñados para ejecutar transacciones y el data warehouse para organizar y analizar datos.
Q & A
¿Cuál es el elemento más importante en la implementación de un proyecto de Business Intelligence según el guion?
-El elemento más importante es el data warehouse, ya que es el lugar donde se almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.
¿Qué son los data marts dentro de la estructura de un data warehouse?
-Los data marts son fragmentos derivados del data warehouse, diseñados para almacenar información específica relacionada con diferentes áreas o aspectos del negocio.
¿Qué son los modelos en estrella y snowflake mencionados en el guion?
-Son modelos de diseño de bases de datos utilizados en los data warehouses. El modelo en estrella organiza los datos en una tabla central (hechos) rodeada por tablas de dimensiones, mientras que el modelo snowflake es una variante más normalizada del modelo en estrella.
¿Por qué es necesaria la transformación de datos en el proceso de ETL mencionado en el guion?
-La transformación es necesaria porque los datos de origen generalmente no están en el formato requerido por el data warehouse, y necesitan adaptarse a los modelos en estrella o snowflake utilizados.
¿Qué herramientas se mencionan para la extracción de datos en el guion y qué siglas tiene?
-Se menciona la herramienta ETL, que corresponde a las siglas en inglés de 'Extraction, Transformation, and Load'. Esta herramienta es esencial para extraer datos de las fuentes operacionales, transformarlos y cargarlos en el data warehouse.
¿Cuál es la función principal de un data warehouse en un proyecto de Business Intelligence según el guion?
-La función principal del data warehouse es servir como repositorio centralizado de datos estructurados y diseñados específicamente para el análisis y la generación de reportes, facilitando así el proceso de toma de decisiones en la empresa.
¿Qué tipos de fuentes de datos se pueden integrar en un data warehouse según el guion?
-Las fuentes de datos pueden ser muy diversas, incluyendo sistemas ERP, sistemas CRM, archivos de texto plano y sistemas legacy, entre otros. La única condición es que los datos puedan ser extraídos adecuadamente.
¿Cuáles son las diferencias clave entre una base de datos transaccional y un data warehouse mencionadas en el guion?
-Las bases de datos transaccionales están altamente normalizadas y diseñadas para manejar transacciones del día a día, mientras que un data warehouse está organizado en torno a conceptos como clientes y productos y no está tan normalizado, permitiendo análisis más efectivos.
¿Por qué es crucial el diseño adecuado de un data warehouse en un proyecto de Business Intelligence?
-Un diseño adecuado es crucial porque un mal modelo puede llevar a tiempos de respuesta prolongados, información inconsistente y dificultades para mostrar la información, lo que compromete el éxito del proyecto.
¿Cómo debe ser la naturaleza del diseño de un data warehouse para ser efectivo?
-Debe ser multipropósito, diseñado para soportar cualquier forma de análisis de Business Intelligence y ajustarse a los cambios en la información y los requisitos del negocio, asegurando la agilidad y la capacidad de respuesta.
Outlines
📊 Importancia del Data Warehouse en Business Intelligence
Este párrafo aborda la importancia crítica del data warehouse en la implementación de proyectos de business intelligence. Se explica que el data warehouse es el lugar donde se almacena toda la información proveniente de diferentes fuentes de la empresa, y su estructura y diseño permiten la explotación de esta información a través de estructuras como data marts y modelos en estrella o snowflake. Destaca que el data warehouse no es un software ni una base de datos única, sino un conjunto de bases de datos que se ajustan a los modelos lógicos y físicos necesarios. Además, se resalta que debe estar preparado para recibir cambios y debe ser multipropósito, capaz de soportar cualquier forma de análisis de business intelligence.
🔄 Diferencias entre Data Warehouse y Bases de Datos Transaccionales
Este párrafo contrasta las operaciones y diseños de los sistemas transaccionales con los del data warehouse. Mientras que los sistemas transaccionales están diseñados para ejecutar transacciones y consultas de datos, el data warehouse se organiza en torno a conceptos como clientes, productos, ventas y tiempo. Destaca la no normalización del data warehouse, que organiza los datos en data marts y modelos en estrella. La sección también subraya la opinión personal de que el desarrollo adecuado de un data warehouse es igual o más importante que la tecnología seleccionada para su explotación, y que sin un buen diseño, un proyecto de business intelligence puede no tener éxito.
Mindmap
Keywords
💡Data Warehouse
💡Business Intelligence
💡Data Marts
💡Modelos en Estrella
💡Modelos de Snowflake
💡ETL (Extract, Transform, Load)
💡Cubos OLAP (Online Analytical Processing)
💡Tableros de Control
💡Minería de Datos
💡ERP (Sistemas de Gestión Empresarial)
💡Normalización de Datos
Highlights
El data warehouse es el elemento más importante en la implementación de un proyecto de business intelligence.
El data warehouse almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.
Es crucial concentrar toda la información en el data warehouse con la estructura y diseño adecuados para su explotación.
Los data marts son fragmentos derivados del data warehouse utilizados para almacenar información.
Los modelos en estrella y snowflake son diseños de estructuras de datos utilizados en data marts.
Las estructuras de datos permiten explotar la información para generar reportes y análisis a través de cubos OLAP y tableros de control.
El data warehouse desempeña un rol central en la implementación de soluciones de business intelligence, conectando fuentes de datos y herramientas de análisis.
Las fuentes de datos operacionales pueden ser sistemas ERP, CRM, archivos de texto plano o sistemas legacy.
DT (Extracción, Transformación, Carga) es la herramienta para extraer datos de las fuentes de datos.
La transformación de datos es necesaria para adecuarlos al modelo de estrella o snowflake en data marts.
El data warehouse no es un software ni una base de datos única, sino una colección de soluciones y bases de datos diseñadas para BI.
El propósito del data warehouse es proporcionar información a toda la empresa, incluyendo ventas, finanzas, recursos humanos, producción y operaciones.
El diseño del data warehouse debe ajustarse a los cambios rápidos y volátiles del negocio y la información.
El data warehouse está diseñado principalmente para el análisis de información a través de consultas, y no para entornos productivos transaccionales.
El data warehouse debe ser multipropósito y sus datos deben estar en un formato que soporte cualquier forma de análisis de business intelligence.
Las bases de datos tradicionales y el data warehouse tienen requerimientos de operación y diseño opuestos.
El desarrollo de un data warehouse es igual o más importante que la tecnología seleccionada para su explotación en la implementación de una solución de inteligencia de negocios.
Un data warehouse bien diseñado evita problemas como tiempos prolongados de respuesta y información inconsistente.
Transcripts
[Música]
ah
el elemento más importante durante la
implementación de un proyecto de
business intelligence definitivamente es
el data warehouse es donde vamos a
almacenar toda la información obtenida
de las diferentes fuentes de nuestra
empresa y por qué es uno de los
elementos o el elemento más importante
bien aquí es donde vamos a concentrar
toda la información con la estructura y
el diseño de vido para que podamos
explotar esta información estas
estructuras se componen por fragmentos
derivados del data warehouse conocidos
como data marts y estos santamarta a su
vez tienen diseños donde almacenamos la
información conocidos también como
modelos en estrella o modelos de
snowflake de los cuales estaremos
hablando más adelante y estos diseños no
van a permitir explotar la información
para diferentes propósitos por ejemplo
para la generación de reportes o el
análisis de información a través de
cubos olap tableros de control minería
de datos entre otro tipo de soluciones
en la siguiente imagen podemos observar
el rol que tiene el data warehouse
dentro de una implementación para una
solución de business intelligence
podemos observar como del lado izquierdo
tenemos las fuentes de datos
operacionales estas se pueden formar de
sistemas erp sistemas crm archivos de
texto plano o algunos sistemas legacy
las fuentes pueden ser diversas el único
requisito importante es que éstas puedan
ser extraídas y la herramienta que me va
a permitir extraer los datos de estas
fuentes se le conoce como dt él es que
por sus siglas en inglés de extraction
transformation allowed y es una
herramienta para la extracción de los
datos de las fuentes de datos la
transformación porque se requiere la
transformación bueno porque habíamos
mencionado que los data warehouse a
través de sus data marts implementan un
modelo que se le conoce como una
estrella 1 snowflake y bueno necesitan
ser transformados porque en su origen no
tienen estos modelos y bueno pues la
carga o el boom
de estos datos hacia estos modelos
especiales dentro de los ataban en el
data warehouse y bueno por último
podemos observar cómo tenemos ya la
representación que muchas veces es
visual o bueno eso es lo que se pretende
pero muchas otras veces no como por
ejemplo en el caso del data mining del
cual también estaremos hablando más
adelante y bueno pues la manifestación
visual puede ser por ejemplo para el
análisis solar por medio de los cubos
los reportes o lo que habíamos
mencionado hace un momento que también
se le conocen como tableros de control
algo muy importante mencionar sobre el
data warehouse es que no es un software
y mucho menos una marca o una sola base
de datos en general podemos abstraernos
de los modelos lógicos y físicos de las
bases de datos que integran nuestro
entorno y referimos a su conjunto como
data warehouse por esta razón
independientemente de qué solución de
business intelligence estés
implementando si no tienes claro cuál es
el propósito del data warehouse
probablemente llegues a tener muchas
deficiencias al momento de explotar
datos y analizar información
uno de los propósitos del data warehouse
es que deben enfocarse a toda la empresa
esto que quiere decir que debe de
proveer de información para el área de
ventas de finanzas recursos humanos
producción operaciones etcétera y bueno
por supuesto también a la dirección
general
otro de los propósitos es que su diseño
debe ajustarse a los cambios como sea
posible vivimos en una era donde los
negocios y la información es muy volátil
y bueno pues el data warehouse debe de
estar preparado para recibir estos
cambios
preparado para carga masiva de datos
debe diseñarse para cargar cantidades
masivas de datos preferentemente en un
pequeño lapso de tiempo recordemos que
estos sistemas están diseñados
principalmente para el análisis de
información es decir consultas y por lo
tanto no es conveniente ponerlo a
convivir en el mismo entorno productivo
de nuestros sistemas transaccionales
como nuestro erp o punto de venta ya que
pueden llegar a bajar el rendimiento de
nuestro servidor al realizar consultas a
grandes volúmenes de datos o también
correr el riesgo de no entregar la
información de forma ágil
y la naturaleza del datawarehouse debe
de ser multipropósito
sus datos deben estar en un formato que
soporte cualquiera y todas las formas
posibles de análisis de business
intelligence en cualquiera y todas sus
tecnologías
diferencias con una base de datos
convencional
las bases de datos tradicionales
utilizadas por sistemas transaccionales
en relación a un data warehouse son
polos opuestos en cuanto a sus
requerimientos de operación y diseño por
un lado los sistemas transaccionales
están diseñados para ejecutar
transacciones del tipo altas bajas
cambios y consultas de datos como por
ejemplo un cargo un abono una devolución
de inventario el registro de un nuevo
cliente etcétera por otro lado un
datawarehouse está organizado en base a
conceptos tales como clientes productos
ventas tiempo etcétera
existen también diferencias en el diseño
mientras que las bases de datos
transaccionales son extremadamente
normalizadas un data warehousing a no
estar normalizado organizando los datos
en bodegas conceptuales conocidos como
data marts y su modelo en estrella
como opinión personal considero que el
desarrollo de un datawarehouse en el
proceso de implementación de una
solución de inteligencia de negocios es
igual o incluso más importante que la
tecnología seleccionada para su
explotación ya que sin un buen modelo
podemos enfrentarnos a problemas como
por ejemplo tiempos prolongados de
respuesta información inconsistente
problemas para mostrar información entre
otras cosas por lo tanto aunque tengas
la tecnología más cara a lo último en
tendencias si no consigues el propósito
del datawarehouse y su correcto diseño
es casi una garantía que tu proyecto de
business intelligence no tendrá éxito
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