DATA WAREHOUSE On Line Analitical Process DSS OLAP

DATA WAREHOUSE On Line Analitical Process DSS OLAP DW On Line Transactional Process ERP o Islas Funcionales OLTP

DSS Sistema de Soporte a la Decisión • Fines de los 90: Ciclo de vida de productos y servicios: cada vez más cortos • • Más calidad a los proveedores Mayor rapidez en las entregas Mejora en los servicios Precios más bajos • Planificar y desarrollar nuevos negocios • Acelerar el proceso de desarrollo

Requerimientos Empresariales de un DSS Amplitud Navegar a través de cualquier dimensión de negocio Oportunidad Cualquier consulta, en cualquier momento Profundidad Llegar hasta el último nivel de detalle de la información

Cobertura de un DSS Oportunidad Profundidad Rentabilidad por sucursal durante el mes de enero Rentabilidad por sucursal y departamento durante el mes de enero Amplitud Rentabilidad por sucursal y departamento de los 5 productos más vendidos durante el mes de enero, y perfil de los clientes que compraron estos productos, por edad, sexo e ingreso mensual Sin limitaciones dimensionales

Qué es un DW • Almacén de información temática orientado a cubrir las necesidades de aplicaciones de los sistemas de Soporte de Decisiones (DSS) y de la Información de Ejecutivos (EIS), que permite acceder a la información corporativa para la gestión, control y apoyo a la toma de decisiones. • Transformación de datos orientados a una aplicación, en datos de soporte a las decisiones (datos que capturen la naturaleza básica del negocio)

DW es un conjunto de datos: · Temático Están almacenados por materias o temas, a diferencia de los sistemas operacionales en donde los datos están agrupados según las aplicaciones que los utilizan. · Integrado Son de naturaleza heterogénea, provienen de diferentes sistemas heredados o de información no procesada (interna o externa a la empresa) y variables en el tiempo.

DW es un conjunto de datos: · No volátil Se cargan y consultan. La actualización de datos no forma parte de la operativa normal de un DW. · Histórico Las bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos. Un DW es una serie de instantáneas en el tiempo tomadas periódicamente. Los datos almacenados en un DW permanecen en él más tiempo que en una base de datos operacional.

COMPONENTES DE UN DATA WAREHOUSE

Arquitectura Sistemas Operativos Data Warehouse Data Extraction Metadata Database DSS Engine Decision Support Metadata Database EIS

Generador de Reportes Data Warehouse Usuarios

Análisis Multidimensional Data Warehouse Multidimensional Data Cubes Clientes

Modelo de Datos

Dimensiones Geografía Producto Tiempo

Atributos Geography Producto Division Department Class Item

Jerarquías Geography Producto Main Attribute Hierarchy Division Department Characteristic Color Class Item Characteristic Style

Relaciones Geography Producto Many-to-Many Division One-to-Many Department Class Color Item Style

Métricas Geography Producto Geography Geografía Geography Tiempo

Ejemplo Geography Producto Geography Geografía Geography Tiem´po Division Manager Region Market Year Department Month Class Color Item Store Style Week Day Sales Inventory Cost Price

E-Mail de Alertas Automáticas Mensajes en modo texto Análisis Avanzado: Informe de productos Hyperlinks a DSS Web

DATA MINING

¿Qué es Data Mining? La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos. Las pequeñas organizaciones construyen relaciones con sus clientes CONOCIENDO sus necesidades, RECORDANDO sus preferencias y APRENDIENDO de las interacciones del pasado para mejorar el futuro. Un Data Warehouse permite RECORDAR lo que las organizaciones CONOCEN sobre sus clientes. Data Mining permite APRENDER sobre los datos recogidos de la interacción con los clientes.

¿Qué es Data Mining? Datos Memoria DW Sistemas Transaccionales Inteligencia ? Data Warehouse La INTELIGENCIA permite a través de la MEMORIA (DW) extraer patrones, reglas de negocio, nuevas ideas y hacer predicciones para el futuro.

¿Qué es Data Mining? 1) Es exploración y análisis INTELIGENTE, con procedimientos automáticos o semiautomáticos, de grandes cantidades de datos para descubir patrones y reglas de negocio. 2) En un sistema OLAP tradicional el usuario debe especificar las relaciones entre los datos. DATA MINING puede DESCUBIRIR las RELACIONES DESCONOCIDAS o INVISIBLES para el negocio.

Data Mining y Data Warehouse Consultas Inteligentes. : 80 20 % Comunes…. : 20 80 % Knowledge Engine Incremento Conocimiento Relaciones Variables Atributos DW DM Extracción de una MUESTRA INTELIGENTE Data Mining