Fundamentos de Data Warehouse y Business Intelligence: Conceptos Clave
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¿Qué es un Data Warehouse (DW)?
Un Data Warehouse es una base de datos diseñada para la toma de decisiones, caracterizada por ser:
- Temática: Enfocada en áreas específicas.
- Integrada: Requiere fuentes de datos internas y externas.
- No volátil: Los datos no cambian una vez almacenados.
- Variante en el tiempo: Registra la evolución histórica.
Se diferencia principalmente entre OLTP (procesos transaccionales) y OLAP (procesos analíticos).
Procesos ETL: Extracción y Transformación
Extracción
Consiste en identificar los cambios en los datos operacionales desde el último refresco. Los métodos para identificar cambios incluyen:
- Carga total: Se empieza desde cero en cada proceso.
- Comparación de instancias: Revisión de la base de datos operacional.
- Marca de tiempo (Time stamping).
- Disparadores (Triggers).
- Fichero de log.
- Técnicas mixtas.
Transformación
Proceso de limpieza y formateo de datos extraídos para garantizar su calidad y evitar anomalías. Los datos pueden presentar impurezas como ruido, inconsistencias o estar incompletos. Las transformaciones principales incluyen limpieza, formateo e integración.
Reporting y Análisis OLAP
Reporting
Corresponde a un análisis dirigido por el analista que requiere un conocimiento acabado de los datos. Incluye la definición de consultas, acceso, recuperación, manipulación, cálculos y entrega de reportes.
Análisis OLAP
Análisis asistido que permite manipular datos multidimensionales basándose en tablas resumidas dentro de un DW. Ejemplo: listado de los N productos más vendidos.
Comparativa: OLTP vs. OLAP
| Criterio | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| Granularidad | Automatizado | Sumarizado |
| Temporalidad | Datos actuales | Históricos |
| Uso | Información operativa | Información estratégica |
| Acceso | Pocos a la vez | Muchos a la vez |
| Tipo de acceso | Lectura y escritura | Solo lectura |
| Modelo de datos | Relacional | Multidimensional |
| Métrica | Rendimiento transaccional | Rendimiento de consultas |
| Tipo de consulta | Predefinidas | Ad-hoc |
| Volumen | Bajo (100 MB) | Alto (100 GB) |
| Usuario | Miles | Centenas |
Data Mining y Business Intelligence (BI)
Data Mining
Permite el descubrimiento de conocimiento mediante la exploración de datos para buscar tendencias, patrones y correlaciones útiles para la toma de decisiones estratégicas.
Business Intelligence (BI)
Conjunto de estrategias y herramientas para la administración y creación de conocimiento a través del análisis de datos.
Arquitectura para BI
- Convencional: Basada en Data Warehouse (DW).
- Operacional: Trabaja directamente sobre datos en tiempo real.
- Big Data: Gestión de datos no estructurados (Clickstream, logs del sistema).
Aplicaciones Prácticas
- Manufactura: Gestión de materia prima y programación de la producción.
- Salud: Asignación de tratamientos basada en patrones de datos.