TP2 - RapiServ - materia

Universidad CAECE
Trabajo Práctico
TP 2 RAPISERV
Materia: Administración del Conocimiento
Profesores:
Hugo Castro
Mercedes López Constanzó de Castro
Integrantes:




Dubesarsky, Sergio
Guevara, Fernando
Majlis, Diego
Meringolo, Mario
ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
Guía para resolucion caso Rapiserv
A partir de los enunciados Rapiserv Parte 1, Rapiserv Parte 2 y de las definiciones y
precisiones dadas en clase:
1)
2)
3)
4)
identificar el proceso de negocios a modelar
definir granularidad
identificar dimensiones
identificar medidas (hechos)
(Recuerden que los enunciados son minutas de reuniones y no especificaciones
formales, por lo que aparecen distintos conceptos que hay que aclarar , entender y ver
con el usuario antes de hacer el modelo).
5) armar el modelo logico : para cada una de las dimensiones identificadas armar el
diagrama de dimensión (estructura de la dimensión con los atributos y relaciones) y el
modelo del grupo de hechos (para cada dimension indicar el nivel).
6) armar un documento de alcance en el que figuren los siguientes puntos :
Situación (breve resumen de las actividades de la empresa)
Objetivo/s de negocios a cumplir
Alcance de la primera fase del Data Mart de XXXXX
(incluir historicidad , y matrices funcionalidad/datos y datos/fuentes)).
Límites y exclusiones de la primera fase del Data Mart de XXXXX (incluir
funcionalidades que no se van a contemplar, fuentes que no se van a incorporar,
aclaraciones sobre términos y conceptos, procesos de negocios que no se van a incluir
en esta fase y que quedan pendientes para fases posteriores).
Problemas a resolver
(por ejemplo: proveer una única fuente de datos para análisis de información, reducir
el tiempo de obtención de informes, independizar a los analistas de negocios de
sistemas y otros que se vean en el enunciado).
Se recomienda leer nuevamente el libro de Kimball (cap 1, 2 y 3) y articulos
relacionados con Datawarehouse y modelo dimensional..
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ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
1) Proceso de Negocio
La empresa quiere incrementar el volumen de ventas. Se implementará el Datamart
Ventas.
2) Granularidad




Fecha
Hora entera
Sucursal
Producto
No se puede bajar la granularidad a línea de tickets, ya que la transmisión de la
información de cada caja al sistema central duraría en total más tiempo que el
disponible entre el cierre de la noche y la apertura de la sucursal y por los costos de
mantener un gran volumen de información.
3) Dimensiones





Fecha
Hora
Sucursal
Producto
Clima
4) Hechos



Cantidad de unidades
Cantidad de tickets
Importe
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ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
5) Modelo Lógico
Planilla de Dimensión
Nombre del
atributo
Año
Trimestre
Mes
Día
Feriado
Descripción de
atributo
numerico
texto
texto
texto
Booleana
Valores ejemplo
2007,2008
Primer, Segundo
Septiembre, Octubre
Lunes , Martes, Miércoles
Si / No
Diagrama de Dimensión
AÑO
TRIMESTRE
MES
FERIADO
DIA
Dimensión Hora
Planilla de Dimensión
Nombre del
atributo
Hora
Período del día
Descripción de
atributo
numerico
Texto
Valores ejemplo
9, 10, 11
Mañana, Tarde
Diagrama de Dimensión
PERIODO
DEL DIA
HORA
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Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
Dimensión Sucursal
Nombre del
atributo
Zona
Distrito
Local
CP
Provincia
Descripción de
atributo
numerico
numerico
numerico
numerico
texto
Nombre
Teléfono
Dirección
Atención autos
Estacionamiento
Area infantil
texto
numerico
alfanumerico
booleana
booleana
booleana
Valores ejemplo
1,2,3
1, 2
1,2….20
1635,1414
Buenos Aires,
Mendoza
5555- 5555
Suipacha 767
Si / No
Si / No
Si / No
Diagrama de Dimensión
ZONA
DISTRITO
AREA
INFANTIL
LOCAL
ESTACIONAMIENTO
CP
PROVINCIA
ATENCION AUTOS
NOMBRE
DIRECCION
TELEFONO
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Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
Dimensión Producto
Planilla de Dimensión
Nombre del
atributo
Categoría
Tipo producto
Descripción
Descripción de
atributo
texto
texto
texto
Valores ejemplo
Comida, bebida
Carne , pollo
Diagrama de Dimensión
CATEGORIA
TIPO
PRODUCTO
DESCRIPCION
Dimensión Clima
Planilla de Dimensión
Nombre del
atributo
Clima
Estado
Descripción de
atributo
Valores ejemplo
texto
Lluvia, sol
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Tabla Fecha
Fecha id (pk)
Día
Mes
Año
feriado
Trimestre id
Trimestre
Tabla Hora
Hora entera id (pk)
Hora
Periodo id
Periodo
Tabla de hechos - Ventas
Fecha id (fk)
Hora entera id (fk)
Sucursal id (fk)
Producto id (fk)
Importe
Cantidad unidades
Cantidad tickets
Estado clima
Tabla Producto
Producto id (pk)
Categoría id
Categoría
Tipo id
Tipo
Descripción
Item
Tabla Sucursal
Sucursal id (pk)
Local id
Local
Zona id
Zona
Distrito id
Distrito
Provincia id
Provincia
Dirección
CP
Teléfono
Nombre
Estacionamiento
Area infantil
Atención de autos
1) Armar un documento de alcance
Situación
Es una empresa que cuenta con 20 locales dedicada a la elaboración y venta de comidas
rápidas.
Objetivos de negocio a cumplir
Poder analizar la venta diaria de sus productos, según la zona donde se encuentre la sucursal
y en distintos momentos del día para aumentar el volumen de ventas.
Alcance de la Primera Fase
Del análisis de los requerimientos y de las charlas con los profesionales del negocio se
estableció que en la primera etapa se implementará un Datamart de Ventas con las
funcionalidades descriptas en el punto 3. En próximas entregas se irá enriqueciendo dicho
Datamart con lo datos de las sucursales (estacionamientos, área infantil, atención de autos), y
se agregará un Datamart Personal para analizar la incidencia en las ventas de la asistencia del
personal.
Con respecto a la historicidad de los datos en esta etapa se utilizarán los primeros 5 años, los
2 últimos años salen del consolidado de cajas actual, mientras que para los otros 3 años
restantes se incluirán el proceso ETL para unificar los datos ya que vienen codificado de
diferente manera a la actual.
Límites y exclusiones
Por no disponer de datos de fuentes se dejarán para próximas etapas los datamart de personal
y de costo de productos, junto con las funcionalidades descriptas en el punto 3.
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Trabajo Práctico Nº2 - RapiServ
Problemas a resolver
Se va a independizar al profesional de negocio del área de sistemas, ya no le va a solicitar
más reportes, Va a poder consultar la información en el momento y no en forma tardía como en
la actualidad.
Al guardarse los datos en el Datawarehouse con una baja granularidad, la información va a
aumentar en riqueza con lo cual el profesional de negocio va a poder visualizar y efectuar
distintas comparaciones, para poder tomar decisiones de negocio. Es quien va a definir los
distintos criterios de selección que va a usar sobre la base de datos.
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