Hoy en día la data Data Warehouse, o también llamada Data Warehouse Business Intelligence, Almacen de Datos o Decision Support cumple un papel muy importante dentro de las empresas y a la vez la confianza para la toma de decisiones para sus respectivos cambios para facilitar el trabajo, y a si agilitarlo.
Esta herramienta nos va ayudar a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión; El componente que resuelve este caos de los datos en la actualidad es el Data Warehouse.
Data Warehouse el cual es un conjunto de procesos y acciones, es una colección de datos orientados a un tema, integrados y no volátiles en el soporte al proceso de toma de decisiones de la gerencia. Anexos 1: Descripción de un Data Warehouse.
Las organizaciones empresariales y la gente de la cual ella se compone queda determinada por el acceso a la información. De esta manera, la gente queda mejor habilitada para entender su propio rol y responsabilidades como también los efectos de sus contribuciones; a la vez, desarrollan un mejor entendimiento y apreciación con las contribuciones de otros.
La información compartida conduce a un lenguaje común, conocimiento común, y mejoramiento de la comunicación en la empresa. Se mejora la confianza y cooperación entre distintos sectores de la empresa, viéndose reducida la sectorización de funciones.
Visibilidad, accesibilidad, y conocimiento de los datos producen mayor confianza en los sistemas operacionales.
Cuando se construye el "Data Warehouse", el impacto más grande sobre la gente técnica está dada por la curva de aprendizaje, muchas destrezas nuevas se deben aprender, incluyendo: conceptos y estructura de la herramienta que se esta utilizando en ela empresa "Data Warehouse"
El "Data Warehouse" introduce hoy nuevas tecnologías (ETT, Carga, Acceso de Datos, Catálogo de Metadatos, Implementación de DSS/EIS), y cambia la manera que nosotros usamos la tecnología existente. Nuevas responsabilidades de soporte, demandas de recursos y expectativas, son los efectos de estos cambios y lo que s.
Lo primordial que la Data Warehouse es un sistema empresarial que contiene su propia base de dato.
Los procesos empresariales pueden ser optimizados. El tiempo perdido esperando por información que finalmente es incorrecta o no encontrada, es eliminada. Asi como Conexiones y dependencias entre procesos empresariales se vuelven más claros y entendibles.
Cuando los datos son organizados y estructurados, los empleados aprende mucho de los sistemas de información. Y a tenerlos en orden.
Dadas las características de un sistema de Data Warehousing, su aplicación puede tener variados fines, en una diversidad de industrias. Podemos decir que su aplicación más rica corresponde a entornos de empresas en los que se identifican grandes volúmenes de datos, asociados a: cantidad de clientes, variedad de productos y cantidad de transacciones. Veremos algunas aplicaciones típicas en distintas industrias.
• Comercio Minorista: Utilizan grandes sistemas de Procesamiento Paralelo Masivo para acceder a meses o años de historia transaccional tomada directamente en los puntos de venta de cientos, o miles, de sucursales.
• Manufactura de Bienes de Consumo Masivo: Las empresas de este sector necesitan hacer un manejo cada vez más ágil de la información para mantenerse competitivas en la industria. Los Data Warehouse se utilizan para predecir la cantidad de producto que se venderá a un determinado precio y, por consiguiente, producir la cantidad adecuada para una entrega "justo a tiempo".
• Transporte de Cargas y Pasajeros: Se utilizan Data Warehouse para almacenar y acceder a meses o años de datos de clientes y sistemas de reservas para realizar actividades de marketing, planeamiento de capacidad, monitoreo de ganancias, proyecciones y análisis de ventas y costos, programas de calidad y servicio a clientes.
• Telecomunicaciones: Estas empresas utilizan sus Data Warehouse para operar en un mercado crecientemente competitivo, desregulado y global que, a su vez, atraviesa profundos cambios tecnológicos. Se almacenan datos de millones de clientes
Muchas industrias y actividades utilizan actualmente, o están comenzando a instalar, Data Warehouse entre ellas: entidades gubernamentales, especialmente para el control impositivo, empresas de servicios públicos, de entretenimiento, editoriales, fabricantes de automóviles, empresas de petróleo y gas, laboratorios farmacéuticos, droguerías, etc.
ARQUITECTURA
Los bloques funcionales que se corresponden con un sistema de información completo que utiliza un DW se muestran gráficamente en el Anexo 2.
• Nivel operacional: Contiene datos primitivos (operacionales) que están siendo permanentemente actualizados, usados por los sistemas operacionales tradicionales que realizan operaciones transaccionales.
• Almacén de datos o DW : Contiene datos primitivos correspondientes a sucesivas cargas del DW y algunos datos derivados. Los datos derivados son datos generados a partir de los datos primitivos al aplicarles algún tipo de procesamiento (resúmenes).
• Nivel departamental (Data Mart): Contiene casi exclusivamente datos derivados.
Cada departamento de la empresa determina su nivel departamental con información de interés a dicho nivel. Va a ser el blanco de salida sobre el cual los datos en el almacén son organizados y almacenados para las consultas directas por los usuarios finales, los desarrolladores de reportes y otras aplicaciones.
• Nivel individual: Contiene pocos datos, resultado de aplicar heurísticas, procesos estadísticos, etc., a los datos contenidos en el nivel anterior. El nivel individual es el objetivo final de un DW. Desde este nivel accederá el usuario final y se podrán plantear diferentes hipótesis, así como navegar a través de los datos contenidos en el DW.
Anexos:
Anexos 1: Descripción de un Data Warehouse.
Anexo 2: Arquitectura de un Data Warehouse
Bibliografía:
http://www.nocturnar.com/forum/informes/228221-datawarehouse.html http://www.monografias.com/trabajos31/almacenes-datos/almacenes-datos http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx http://es.wikipedia.org/wiki/Almac%C3%A9n_de_datos
Libros:
Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server
Escrito por Vincent Rainardi 2008
Autor:
Fernando Yepez