LMFV AA3-1 Cuestionario Identificación de Técnicas de Inteligencia de Negocios

AA3-1 CUESTIONARIO IDENTIFICAR TECNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS LAURA MILENA FERNÁNDEZ VARELA Especialización en Gestión y Seguridad de Base de Datos SENA

5 de Octubre de 2015

CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Contenido 1. Que es inteligencia de negocios en base de datos? ........................................... 2 2. Que es Data WareHouse? ................................................................................. 2 3. Que es un cubo? ................................................................................................ 4 4. Que modelos encontramos para la realización de un cubo, explique por lo menos 2 de ellas? .................................................................................................. 5 5. Cuál es el ciclo de vida de un cubo? .................................................................. 6 6. Cuáles son las 4 P de un cubo? ......................................................................... 6 7. Que permite la implementación de BI en una empresa? .................................... 6 Bibliografía ............................................................................................................. 8

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1. Que es inteligencia de negocios en base de datos? Es el aprovechamiento de la información almacenada en repositorios, con el objetivo de integrar un conocimiento que sirva de apoyo para tomar decisiones oportunas generando unas directrices que se apliquen a través de un plan de acción cuyos resultados sirvan de retroalimentación a todo el sistema o negocio. Diseñada para ofrecer información a los responsables de la toma de decisiones con tan solo un click del mouse, permitiendo que los gerentes de negocio identifiquen y respondan adecuadamente a las cambiantes condiciones del mercado y la demanda de los clientes, en cualquier momento y lugar. 

Tomar decisiones bien informadas

Con acceso en tiempo real a una sola fuente de datos precisos de negocio, se puede: 1. reaccionar más rápidamente a las cambiantes condiciones de negocio 2. detectar y desbloquear los cuellos de botella en la cadena de abastecimiento 3. brindar información segura donde sea necesario 4. identificar áreas para ahorros potenciales de costo 5. y mucho más… Las principales limitantes que soluciona BI son: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Gran rigidez a la hora de extraer datos Necesidad de conocimientos técnicos. Largos tiempos de respuesta Deterioro en el rendimiento del SI. Falta de integración que implica islas de datos. Datos erróneos, obsoletos o incompletos Problemas para adecuar la información al cargo del usuario Ausencia de información histórica.

2. Que es Data WareHouse? Representa desde el punto de vista técnico el inicio de Business Intelligent; es el almacenamiento de información homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales. La ventaja principal de este tipo de bases de datos AA3-1 CUESTIONARIO IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales). El Data Warehouse se caracteriza por ser: Integrado: los datos almacenados en el datawarehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. Temático: Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Ejm toda la información relacionada con los servicios prestados en un solo lugar o tabla. Histórico: la información almacenada en el datawarehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del datawarehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía. La toma de decisiones se basan en un análisis de naturaleza multidimensional, que se intentan resolver con la tecnología no orientada para esta naturaleza. Este análisis multidimensional, parte de una visión de la información como dimensiones de negocio. Solo se realizan dos operaciones carga de la información y consulta. Ejm: Dimensión en cubo: Un gerente de una IPS que desea saber toda la información relacionada con el perfil epidemiológico de los pacientes atendidos en una cierta zona geográfica durante un periodo de tiempo determinado.

p a c i e n t e s

Zona geográfica

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CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS A su vez, estas dimensiones tienen una jerarquía, interpretándose en el cubo como que cada cubo elemental es un dato elemental, del que se puede extraer información agregada.

3. Que es un cubo? Los cubos basados en herramientas de BI son usados para proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios. Los sistemas OLAP (Una base de datos para soportar procesos transaccionales) son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc. Este sistema es típico de los datamarts. Los cubos, las dimensiones y las jerarquías son la esencia de la navegación multidimensional del OLAP. Al describir y representar la información en esta forma, los usuarios pueden navegar intuitivamente en un conjunto complejo de datos. Sistemas MOLAP La arquitectura MOLAP usa unas bases de datos multidimensionales para proporcionar el análisis, su principal premisa es que el OLAP está mejor implantado almacenando los datos multidimensionalmente. Por el contrario, la arquitectura ROLAP cree que las capacidades OLAP están perfectamente implantadas sobre bases de datos relacionales Un sistema MOLAP usa una base de datos propietaria multidimensional, en la que la información se almacena multidimensionalmente, para ser visualizada en varias dimensiones de análisis. El sistema MOLAP utiliza una arquitectura de dos niveles: la bases de datos multidimensionales y el motor analítico. La base de datos multidimensional es la encargada del manejo, acceso y obtención del dato. El nivel de aplicación es el responsable de la ejecución de los requerimientos OLAP. El nivel de presentación se integra con el de aplicación y proporciona un interfaz a través del cual los usuarios finales visualizan los análisis OLAP. Sistemas ROLAP La arquitectura ROLAP, accede a los datos almacenados en un datawarehouse para proporcionar los análisis OLAP. La premisa de los sistemas ROLAP es que las capacidades OLAP se soportan mejor contra las bases de datos relacionales.

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CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Utiliza una arquitectura de tres niveles. La base de datos relacional maneja los requerimientos de almacenamiento de datos, y el motor ROLAP proporciona la funcionalidad analítica. El nivel de base de datos usa bases de datos relacionales para el manejo, acceso y obtención del dato. El nivel de aplicación es el motor que ejecuta las consultas multidimensionales de los usuarios. El motor ROLAP se integra con niveles de presentación, a través de los cuáles los usuarios realizan los análisis OLAP.

4. Que modelos encontramos para la realización de un cubo, explique por lo menos 2 de ellas? Las dimensiones se relacionan directamente con la tabla de hechos. Por lo general esta estrategia es utilizada cuando hay grandes volúmenes de información y/o cuando existe un proceso robusto de administración de Información. Las tablas de hechos están relacionados a cada tabla de dimensión en una relación Muchos a Uno • Tabla de hechos está relacionado con muchas tablas de dimensiones • La clave principal de la tabla de hechos es compuesta de las claves principales de las tablas de dimensiones• Cada tabla de hecho está diseñada para responder a una pregunta específica de IN.

• Un refinamiento del esquema en estrella donde alguna jerarquía dimensional se despliega en un conjunto de tablas de dimensiones más pequeñas, Forma similar a la del copo de nieve. – Esquema en estrella con dimensiones secundarias– Fácil de mantener y ahorra almacenamiento Las dimensiones se pueden relacionar con las tablas de hechos, o con otras dimensiones. Esta estrategia es mejor para la administración directa en el modelo de DW.

Tabla de hechos

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5. Cuál es el ciclo de vida de un cubo? Sirve como mapa de ruta para ayudar al equipo a realizar su trabajo en forma correcta en el momento correcto. El diagrama no refleja una línea de tiempo absoluta.

6. Cuáles son las 4 P de un cubo? • PLAN: curso de acción conscientemente determinado • POSICIÓN: un medio para ubicar a la organización (nicho, rentas, dominio) • PATRÓN: es un modelo que implica consistencia • PERSPECTIVA: una manera particular de percibir el mundo (concepto, cultura, ideología)

7. Que permite la implementación de BI en una empresa? 

Información correcta en el momento adecuado, almacenada en un único lugar y disponible en tiempo real.

• Evaluación de distintos escenarios que permiten analizar situaciones que puedan afectar al negocio. • La información va más allá de los reportes, incluyendo indicadores que me permitan medir el desempeño del negocio. • Permite agrupar información de diferentes áreas para establecer, modificar y ajustar políticas, procesos y procedimientos.

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CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS • Gran capacidad de reacción ante amenaza y vulnerabilidades del negocio, actuando o anticipándose a éstos. • Capacidad de retroalimentación con respecto a hechos sucedidos para reevaluar políticas y objetivos del negocio.

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CUESTIONARIO AA3-1 IDENTIFICAR TÉCNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Bibliografía Fernández, Carlos.A.A (2014). Business Intelligence: http://www.sinnexus.com/business_intelligence/arquitectura.aspx.

Sinnexus.

Rodriguez, Sebastián.A.A (2013). Diseño eficiente de un cubo para resolver problemas en las áreas de negocios: Slishare. http://es.slideshare.net/sebasrod/diseo-eficiente-de-un-cubo-para-resolverproblemas-en-las-reas-de-negocio?qid=7cf2d416-e5b6-425c-bbc1b2810f7290f3&v=default&b=&from_search=4. Kimball, R., & Ross, M. (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition ed.). (R. Elliott, Ed.) John Wiley and Sons, Inc. Pérez López, C., & Santín González, D. (2007). Minería de Datos, Técnicasy Herramientas. Madrid: Thomson Ediciones Paraninfo, S.A. Scheps, S. (2008). Business Intelligence For Dummies. Indianapolis:Wiley Publishing, Inc. Aguilar, José. Modelado de Datos. Mérida:ula. http://www.ing.ula.ve/~aguilar/actividad-docente/TIN/transparencias/clase31.pdf.

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