Fundamentos de Business Intelligence y Data Warehousing: Conceptos Esenciales

¿Qué es la Inteligencia de Negocio (BI)?

Es el proceso de integración y tratamiento de datos para convertirlos en información valiosa que permita un apoyo confiable a todos aquellos encargados de tomar decisiones en una organización, basándose en datos fiables, robustos y oportunos.

Ventajas de la Inteligencia de Negocio

La aplicación de un modelo de Business Intelligence (BI) ayuda a la transformación de los datos en información, y la información en conocimiento, optimizando así el proceso de toma de decisiones en los negocios de la organización.

Beneficios clave:

• Agilidad en el proceso de toma de decisiones.
• Eliminación de controles manuales.
• Centralización de la información de gestión.
• Rapidez en la recolección de información.
• Transformación de procesos reactivos en activos.
• Seguimiento y administración en la ejecución de la estrategia.

Características Fundamentales de la BI

• Accesibilidad a la información: Los datos son la fuente principal de este concepto. Las herramientas y técnicas de BI deben garantizar el acceso de los usuarios a los datos, independientemente de su procedencia.
• Apoyo en la toma de decisiones: Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular solo aquellos datos que les interesen.
• Orientación al usuario final: Se busca la independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.

¿Qué es un Data Warehouse (DW)?

• Un almacén de datos en el que se recopila toda la información existente en una empresa y se organiza en un sistema de administración de base de datos.
• Un conjunto de herramientas de integración de información diseñado con el propósito de facilitar la toma de decisiones.
• Una solución que permite examinar datos históricos y analizarlos de diferentes formas para tomar decisiones basadas en ellos.

¿Qué es un Data Mart?

Es un almacén de datos con información referida a un área de estudio específica, a veces vinculada solamente a un área de la empresa.

¿Qué son los ETL?

ETL significa Extract, Transform and Load (extraer, transformar y cargar). Es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart o data warehouse para su análisis.

Enfoques para la Construcción de un Data Warehouse

Existen dos enfoques principales para la construcción de un Data Warehouse:

• Ralph Kimball (Bottom-Up): Esta metodología propone la creación de data marts individuales y vistas detalladas de los datos de la organización, que posteriormente pueden combinarse en un almacén de datos más grande y abarcador.
• Bill Inmon (Top-Down): Este enfoque sostiene que el Data Warehouse debe diseñarse de arriba hacia abajo para incluir todos los datos corporativos. En esta metodología, los data marts se crean solo después de que el almacén de datos completo ha sido establecido.

¿Qué es una Dimensión en un Data Warehouse?

Las dimensiones son los diferentes puntos de vista que utilizaremos para analizar la información. Incluyen los atributos que queremos analizar, los cuales están estructurados de forma jerárquica conforme a los diferentes niveles de detalle. Las tablas de dimensiones se construyen incluyendo todos los atributos de forma desnormalizada.

¿Qué son las Tablas de Hechos?

Una tabla de hechos es la tabla central de un esquema dimensional (en estrella o en copo de nieve) y contiene los valores de las medidas de negocio o, dicho de otra forma, los indicadores de negocio.

Pasos para la Construcción de un Data Warehouse

A continuación, se describen brevemente los pasos clave para la construcción de un Data Warehouse:

• Conocer los datos en los sistemas de origen.
• Reconocer entidades equivalentes entre diferentes fuentes de datos.
• Usar metadatos como soporte a la calidad de los datos.
• Seleccionar las herramientas ETL adecuadas.
• Aprovechar las fuentes externas de información.
• Utilizar nuevos métodos de distribución de la información.
• Enfocarse en aplicaciones para uso en marketing.
• Enfatizar los primeros resultados positivos para ganar apoyo de la organización.
• No subestimar los requisitos de hardware.
• Considerar el outsourcing para el desarrollo y mantenimiento del DW.