Arquitectura de una solucin de Inteligencia de Negocios
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Arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios. Consideraciones y mejores prácticas. Guillermo Taylor Especialista en Plataforma Tecnológica Gerencia de Desarrollo y Plataforma Microsoft Región Andina
Agenda ¿Qué es Inteligencia de Negocios? Necesidades Definición Justificación Arquitectura de una solución BI. El modelo dimensional. El proceso ETL El modelo multidimensional. Escenarios de visualización. Demostración. Plataforma Microsoft para BI. Mejores prácticas.
La necesidad de BI… Quienes necesitan un ambiente de Inteligencia de Negocios, poseen las siguientes características: Los reportes provenientes de varios sistemas transaccionales, no concuerdan Los resultados financieros no concuerdan. Las cantidades de inventario tampoco concuerdan. Los reportes detallados no concuerdan con los reportes consolidados. La gerencia no tiene acceso a una “imagen global corporativa” de su situación actual: ¿Cómo están nuestras finanzas? ¿Quiénes son nuestros clientes? ¿Qué nos han comprado? ¿Cuánto inventario tenemos disponible?
La necesidad de BI… Tecnología de Información (TI) está saturado con peticiones de reportes a niveles gerenciales. Las unidades de negocios han contratado personal de TI para escribir “reporteadores” dentro de la misma unidad “Sacerdotes de datos” han aparecido por toda la organización. Compartir datos es raro – bases de datos propietarias son la regla. Producir los reportes cada vez toma mas y mas tiempo. TI ha creado múltiples extracciones de archivos de sistemas transaccionales para propósitos analíticos Se generan extractos de los extractos. Se pierden las fuentes de datos, no hay rastros de auditoria. La organización no puede determinar la rentabilidad precisa de un cliente o de un producto Se cuestiona la rentabilidad. Las tendencias en ventas o de los hábitos de compra del cliente no pueden determinarse.
¿Qué es Inteligencia de Negocios? ¨Transformar la información en Conocimiento, en Beneficio” ¨ La transformación de la información que la empresa genera en su actividad diaria, en datos útiles para la toma de decisiones estratégicas” Business Intelligence es un término acuñado por la consultora Gartner Group a finales de la década de los 80 y describe, básicamente, la capacidad de los integrantes de una empresa para acceder a la información residente en una base de datos y explorarla, de manera que el usuario pueda analizar esa información y desarrollar con ella teorías y conocimientos que serán básicos para la toma de determinadas decisiones críticas para el negocio.
Cómo ayuda la Inteligencia de Negocios Acceso inmediato a todos los datos relevantes Facilidad para encontrar fuentes de datos. Estructurados y no estructurados. Kit completo de herramientas analíticas Análisis automatizado, en donde aplique. Alertas, alarmas, agentes. Aplicaciones analíticas. Portal de información Página inicial personalizada para análisis. Presentado en términos de negocios. La Meta: Información y análisis en su PC en tiempo real y al alcance de sus dedos
¿Por qué tener BI? Responder rápidamente a los Retos de un entorno económico cambiante Conocer la Rentabilidad de los Clientes BUSINESS INTELLIGENCE APLICACIÓN ESTRATEGICA Compartir la Información entre distintos niveles de la Organización Analizar la Información para identificar Factores Críticos del negocio
Solución BI - Arquitectura
Arquitectura; consideraciones Identificados los orígenes de datos, estos cargarán periódicamente de acuerdo con el modelo requerido. Los datos pueden cargarse desde Archivos planos tipo TXT. Las bases de datos de la organización vía ODBC u OLE DB. Estos datos SIEMPRE se cargan en el área temporal, para transformación de datos, homogenización u otras modificaciones a realizar. El área temporal es el ÚNICO origen o punto de entrada del modelo dimensional. No crece de acuerdo con las necesidades de información. El modelo dimensional es el ÚNICO origen o punto de entrada del Data. Mart. Si crece de acuerdo con las necesidades de información.
Diseño Conceptual; Modelo de Datos
Modelo de Datos – Consideraciones El modelo estrella es un modelo “desnormalizado”. El modelo estrella consolida hechos en relación a unas dimensiones o filtros. Los datos no representan una transacción del negocio en particular. Los datos pueden obtenerse mediante cálculos o agregaciones. El modelo estrella es una representación de negocios de una vista de la organización. Ventas Mercadeo
Modelo de Datos – Consideraciones El modelo dimensional es una técnica que busca fortalecer la capacidad de consultas de que los usuarios disponen, haciendo la interfaz más entendible y el procesamiento más eficiente. En contraposición al modelo ER, que es una técnica poderosa para el diseño de sistemas de procesamiento de transacciones en ambientes de bases de datos relacionales. En el ambiente transaccional se diseña alrededor de las aplicaciones y funciones tales como préstamos, ahorros, tarjeta bancaria y depósitos para una institución financiera. En el ambiente data warehousing se organiza alrededor de sujetos tales como cliente, vendedor, producto y actividad.
Diseño Conceptual; Proceso ETL
Proceso ETL; Consideraciones El área temporal es dinámica, pero no crece en la medida en que alimentamos el modelo. El área dimensional no es dinámica, pero si crece en la medida en que alimentamos el modelo. Los cubos OLAP almacenan los agregados y el detalle, por razones de desempeño. Todas las operaciones involucradas dentro de este procesamiento, serán automáticas.
Proceso ETL; Consideraciones
Proceso ETL - Ejemplo
Cubo Multidimensional “Mostrar las ventas de Coca-Cola en la sección de alimentos, para la 4 ta. semana. ” Fanta Coca-Cola 23. 5 MM UNIDADES € 28. 3 VENTA BRUTA € 26. 8 COSTO Sección Marcas Hogar Informática Alimentos Pepsi-Cola Gatorade Red Bull 03 10 17 Semana del mes 24
El modelo multidimensional
Diseño Conceptual; Visualización
Modelos Perfilados de Visualización
Visualización – Consideraciones La fuente de información para los usuarios SIEMPRE será el cubo OLAP. El tipo de visualización se determinará de acuerdo con el análisis que se haga de los perfiles de los usuarios. Cada esquema de visualización tendrá un documento de ayuda, orientado hacia el “cómo hacer”.
Plataforma Microsoft para BI
Access to High Performance Business Intelligence Using Familiar Tools & Applications Products Enabler Capabilities Office BI Solution Scenarios Business Scorecards End User Reporting Project Portfolio Management (Customized Offering) Visualize Strategy Ubiquitous BI Tool Resource Management Data Analysis Personalized Views Free-Form Reports Cost Control Reporting Key Performance Indicators Structured Reports Project Portfolio Reporting Visualization Balanced Scorecards or Custom Scorecards Single Report Using Multiple Data Sources Scheduling Balanced Scorecards Alerts & Messaging Drill-Through Data Investment Planning Dashboards Drill Up/Drill Down Writeback capabilities Web Enabled Reports, Charts Web Based Pivot. Table, Pivot. Charts Business Scorecards Accelerator • Windows Share. Point Services, or Share. Point Portal Server 2003 • Visio 2003 • Office 2003 Professional • SQL Server 2000 Analysis Services • Windows Server 2003 Excel Add-in for SQL Server Analysis Services • Excel 2003 • SQL Server 2000 • Window Server 2003 NOTE: A secondary set of complementary products also apply to each scenario. Flexible BI Resource Utilization LOB integration Enterprise Project Management (EPM) • Project 2003 • Project Server 2003 • SQL Server 2000 Analysis Services • Windows Server 2003 • • Office 2003 (OWC, Smart. Tags) Excel 2003 Share. Point Portal Server 2003 Project Server 2003 Data Analyzer Visio 2003 SQL Server 2000 Analysis Services Windows Server 2003 (with WSS)
Mejores prácticas Uso de MSF Ambiente de producción certificado 2 semanas Implantación Completa 2 semanas Plan Piloto versión 3 Equipo Definido Capacitación a Usuarios Instalación del ambiente de producción “Pase a Producción” Aprobado Preparación para Implantación Visión y Alcance Aprobada Requerimientos del Negocio Documento “Guía de Operaciones” Especificaciones Funcionales Ambiente de calidad certificado Plan de Capacidad Plan Piloto versión 2 Plan Piloto versión 1 Instalación del ambiente de calidad 4 semanas Alcance Completo 12 semanas Plan de Operaciones Development/Test Environment Set Up Planes de Proyecto Aprobados 4 semanas Instalación del ambiente de desarrollo Modelo de datos Procesos ETL Esquema de Visualización
Mejores prácticas Soluciones BI Tener una perspectiva empresarial. ¿Qué le sirve a mi área de negocio y a mi compañía? Aplicar un contexto de negocios. Empezar con una visión de negocios y no de tecnología. Alcance y prioridad. ¿En qué debo enfocarme para que los ejecutivos usen la solución? Involucrar a los usuarios durante todo el proceso. Obtener de ellos sus requerimientos, su retroalimentación a través de pruebas, etc.
Evolución hacia BI BI Data Mart Data. Warehouse Data. Mining Reportes Parametrizados Reportes estaticos ¿Qué necesita el negocio? Conocimiento Información Data Data
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