S03.s1-Material Business Intelligence

“Año de la unidad, la paz y el desarrollo”
DATA WAREHOUSE
BUSINESS INTELLIGENCE
2023 - I
Mg. Johann Pérez Rojas
Empezamos…
Menciona algo que
recuerdes de la clase anterior;
pero sin repetir lo que tu
compañero acaba de decir…
Preguntas del caso Harrash’s
1. ¿Qué estrategia de relación con sus clientes utiliza
Harrah’s que le hace diferente a su competencia?
2. De que forma utilizo BI la empresa Harrash’s con sus
clientes.
3. Elabore un FODA del caso
propuesto.
Logro de aprendizaje de la sesión
Al termino de la sesión, el estudiante comunica la
importancia del Data Warehouse y evalúa el contexto
para su implementación; reconociendo la evolución y su
impacto en el entorno empresarial y local.
Temario
➢ Introducción
➢ Definición de un Data Warehouse
➢ Estructura de un Data Warehouse
➢ Procesos de un Data Warehouse
➢ Ventajas y beneficios de un Data Warehouse
➢ Aplicación del un Data Warehouse
➢ Conclusiones
Datos
“Warehouse Cloud mejoro
la calidad del trabajo del
área de ventas: gracias al
uso adecuado de la
información, es posible
responder rápido y eficiente
a las necesidades de
movilidad y seguridad de
los automovilistas.”
Fuente: https://www.teleorihuela.com/porsche-acelera-la-transformacion-digital/
Datos
“La IA puede cambiar grandes
volúmenes de datos para detectar
patrones y valores atípicos de
manera más eficiente y
proporcionar capacidades
predictivas que pueden ayudar a
los fideicomisos con la
planificación de la capacidad y la
demanda.
Fuente: https://www.openaccessgovernment.org/healthcare-data-strategy/142383/
Datos
“Queríamos centralizar datos
de muchas fuentes de datos
para permitir el conocimiento
de la situación en tiempo real.
Ahora los usuarios pueden
escribir sus propios scripts y
ejecutarlos sobre los datos.”
Fuente: https://www.cio.com/article/405055/the-rise-of-the-data-lakehouse-a-new-era-of-data-value.html
Lluvia de Ideas
¿Qué entiende por Data Warehouse?
12-
3-
https://www.youtube.com/watch?v=JIj-xhwq1FA
Definición de un Data Warehouse
✓ Es una base de datos corporativa, en la cual se analiza la
información recopilada y se depuran los datos innecesarios Todo el
material es procesado y evaluado desde distintos puntos de vista
profesionales para generar una solución o, en este caso, una
estrategia de comunicación.
1
La Extracción
2
La transformación
3
La carga
Obtención de data a través
de distintas fuentes
A través del filtrado y
agrupación de la información
Con la cual se organiza y
actualiza todo lo recopilado
Un Data Warehouse contiene
✓ Información histórica:
Para visualizar tendencias y efectuar comparaciones.
✓ Información consolidada
Para acelerar la respuesta a las consultas.
✓ Las bases de datos más
voluminosas son Data Ware
houses.
Estructura de un Data Warehouse
Un Data Warehouse es una base de datos que tiene la siguiente
estructura:
✓ Orientada al negocio
✓ Integrada
✓ Variable en el tiempo
✓ No Volátil
Orientada al negocio
✓ Organiza y presenta los datos desde la perspectiva de los conceptos
que maneja la empresa (fecha, franja horaria, producto, sucursal,
ventas).
✓ Los datos tienen el nivel de detalle
y la estructura que necesitan los
que toman decisiones.
Integrada
✓ Se construye a partir de fuentes de datos heterogéneas.
• Bases de datos relacionales, archivos planos, hojas de
cálculo, documentos impresos.
✓ Se unifican denominaciones,
codificaciones, formatos:
• Limpieza
• Integración
Variable en el tiempo
✓ El horizonte temporal del Data Warehouse es más amplio que el
de los sistemas transaccionales.
• Vida útil de los datos
• Datos históricos
✓ La fecha es un dato
fundamental
• Marcación temporal
No volátil
✓ En el Data Warehouse los datos no se modifican.
✓ El Data Warehouse se renueva.
✓ Los datos permanecen intactos entre renovaciones.
✓ Sólo existen dos operaciones
• Carga
• Acceso
Procesos - Extracción, Transformación y Carga
✓ Extracción
Se eligen qué datos se van a llevar al DW desde las diversas fuentes
✓ Transformación
Los datos se depuran, completan y transforman.
✓ Carga
Los datos se ordenan, se
consolidan, se calculan los
datos derivados, se verifica
la integridad y se
incorporan al DW
Este es un proceso repetitivo.
Procesos - Explotación de datos
✓ Herramienta de redacción de informes orientada al usuario.
✓ Empezamos por producir los mismos informes que el profesional
de negocios estaba recibiendo hasta ahora.
✓ Guardar y estructurar los datos en un Data Warehouse es sólo
parte de la tarea.
✓ Necesitamos analizar los datos
para la toma de decisiones.
Calidad de datos…¿Qué hacer?
✓ Usar reglas de negocio para identificar inconsistencias, errores,
incompatibilidad, o duplicados en los datos.
✓ Programar limpiezas periódicas de las fuentes de datos.
✓ Identificar y corregir la causa de los defectos.
✓ Identificar fuentes de datos.
✓ Medir la calidad de lo datos.
✓ Cargar solo los datos limpios.
Informes
✓ Para obtener los informes no es necesario escribir ningún programa.
✓ La herramienta que produce los informes está preparada para que él
la utilice.
✓ Lo puede definir el propio profesional de negocios.
✓ El profesional de negocios decide:
• Qué criterios de selección va a usar
sobre la base de datos
• Qué datos va a incluir en el informe
• Cómo se van a ordenar los datos
• Cómo se van a agrupar los datos
Características de Data Warehouse
Establecido por Bill Inmon
(precursor del data warehousing)
Es integrado
Elimina inconsistencias
en los sistemas para que
la data integre en una
estructura homogénea.
Es de tiempo variante
Los datos guardan sus registros
temporales que permite acceder a la
información histórica según
consultada.
No es volátil
La información ingresada
es permanente y puede
ser leída más no
eliminada, lo que respalda
la fiabilidad de los datos
almacenados. Por lo tanto,
hay 0% de volatilidad
sobre lo ingresado.
Es temático
La data se organiza por
temas, así los usuarios
acceden y entienden
fácilmente la información,
la cual está categorizada.
Data warehouse vs. Data marts
Data
warehouse
Consiste en un sistema computarizado
con una gran capacidad de
almacenamiento, esencial para reunir
y organizar la información
proveniente de los distintos
departamentos de la organización.
Data
marts
Funciona como una aplicación del
DW o alternativa para empresas
medianas que no pueden afrontar
los costos de implementar un
sistema tan amplio de
almacenamiento de data.
Ventajas
Si los datos se integran de
forma estructurada, su
instalación es sencilla.
Proporciona
flexibilidad y rapidez
para el acceso a los
documentos y datos
de una empresa.
Los datos del DW son
útiles a corto,
mediano o largo plazo.
Promueve una toma de
decisiones más certera.
Agiliza la comunicación entre
los distintos departamentos de
la empresa.
Optimiza la productividad
de los procesos a nivel
administrativo, de
operaciones y de mkt.
Permite monitorizar
cómo van las distintas
áreas de la empresa.
Beneficios
La mejora de
decisiones
corporativas y
mejora las
comunicaciones
entre las áreas.
El
almacenamiento y
posterior consulta
de datos
trascendentales.
Mejor conocimiento
del público interno y
externo a quienes
irán dirigidos los
mensajes
empresariales.
Uso de DW en los sectores
✓ Por lo general, el DW se implementa en empresas que manejan
grandes volúmenes de datos relacionados con clientes, productos
o transacciones.
➢ En las telecomunicaciones utilizan DW para almacenar los datos
de millones de clientes. Esto implica el respaldo de facturas,
servicios utilizados, registros de llamadas realizadas, equipos
vendidos, entre otros. Así también para diseñar campañas de mkt,
análisis sobre la prestación de los servicios, entre otros.
Uso de DW en los sectores
➢ En el consumo masivo mantienen su
competitividad prediciendo la cantidad
de producción que necesitarán para
satisfacer la demanda en un rango de
tiempo determinado.
➢ En el sector bancario acelera las
iniciativas de riesgo y conformidad.
Permite la consolidación, el gobierno y
diseño de datos de mercados financieros y
bancarios limpios y significativos en
varios canales y productos.
Uso de DW en los sectores
➢ En el campo de la salud los DW
permiten predecir los resultados de un
tratamiento, producir informes sobre
pacientes o incluso compartir datos
con las compañías de seguros.
➢ En el sector de transporte permite
almacenar información de los clientes,
destinos más frecuentados,
administración de transportes de carga,
seguimiento del equipaje, datos de
tiempos de entrega de los pedidos,etc.
Uso del Data Warehouse
Tres clases de aplicaciones del Data Warehouse:
✓ Procesamiento de Información
• Consultas, análisis estadísticos sencillos, informes.
• Tablas, diagramas, gráficos
✓ Procesamiento Analítico
• Análisis multidimensional de datos.
• Operaciones OLAP: slice-dice, drilling, rotaciones
✓ Datamining
• Descubrimiento de esquemas ocultos.
• Modelos analíticos: Predicción, asociación, segmentación.
Aplicando lo aprendido
Ingresar al siguiente link y responder las preguntas propuestas de
acuerdo a los temas revisados previamente:
https://forms.gle/EKUnujgVupj96xqD6
Mg. Johann Pérez Rojas
Conclusiones
✓ El uso del DWH representa un recurso tecnológico
capaz de suministrar datos de gran relevancia para
las empresas.
✓ Este sistema, además de ser un almacenamiento
seguro, promueve la óptima gestión y análisis de
datos. Esto con el objetivo de forjar las bases para el
desarrollo de tácticas y estrategias en todas las áreas
de una organización.
✓ ¿Para qué nos ayuda este tema en nuestra formación
profesional?
Mg. Johann Pérez Rojas
“El único error real es aquel del que no aprendemos
nada.”
Henry Ford
Mg. Johann Pérez Rojas