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PASO 4) INTEGRACIÓN DE DATOS

4.2) Actualización

SOLUCION

Obtener datos de Datasource

Establecer variables Fecha_Desde y Fecha_Hasta

Inicio

• Durante un período de prueba, para analizar cuál es la manera más eficiente de generar las actualizaciones, basadas en el estudio de los cambios que se producen en los Data Sources y que afectan al contenido del DW.

• Los datos de la tabla de Hechos factVentas que corresponden al último mes (30 días) a partir de la fecha actual, serán reemplazados cada vez.

• Los datos de la tabla de Dimensión dimFechas se cargarán de forma incremental teniendo en cuenta la fecha de la última actualización

• Los datos de las tablas de Dimensiones dimProductos y dimClientes serán cargados siempre en su totalidad.

• La información se refrescará: todos los días a las 00:00hs.

Siguientes acciones

Detalladar las acciones que deberá realizar cada Software

Determinar el proceso de limpieza de datos

Establecer las políticas y estrategias de actualización periódica.

4.1) Carga Inicial

Carga de Tabla de Hechos factVentas

Carga de Dimensión dimFechas

Carga de Dimensión dimProductos

Carga de Dimensión dimClientes

Llevar adelante una serie de tareas básicas

Debemos en este paso realizar la Carga Inicial del DW

Una vez construido el Modelo Lógico

Utilizando

Procesos ETL

Calidad de datos

Técnicas de limpieza

Proceder a poblarlo con datos

EMPRESA ANALIZADA

IDENTIFICACIÓN DE LA EMPRESA

ESTRATEGIAS

Expandir el ámbito geográfico, creando varias sucursales en puntos estratégicos del país.

OBJETIVOS

POLÍTICAS

Conseguir una mejor posición respecto a sus competidores.

Satisface ampliamente las necesidades de sus clientes, brindándoles confianza

Gran poder adquisitivo

Posee grandes pero pocos clientes

Conseguir una mayor cantidad de clientes y posicionarse competitivamente por sobre sus rivales.

Expandirse a un nuevo nivel de mercado

Maximizar sus ganancias

Su volumen de operaciones, se la puede considerar de tamaño mediano.

Desarrolla las actividades comerciales de mayorista y minorista de artículos de limpieza

Alcance nacional.

Ambiente geográfico

examinar e interpretar de forma óptima las necesidades

Realizar un análisis que ayudará a conocer el funcionamiento y accionar la empresa

Describir las características principales

CARACTERÍSTICAS

Culmina con una fase, obteniendo entrada de la fase siguiente.

Los objetivos y resultados esperados en cada fase

Se aplica en Data Warehouse y en Data Mart.

facilidad y rapidez a los cambios del negocio.

Es independiente del software/hardware

Son sencillos de interpretar y analizar.

Utiliza modelos conceptuales y lógicos

INTRODUCCIÓN

Se adapta muy bien a cualquier ciclo de vida de desarrollo de software.

Los feedbacks que han aportado quienes han utilizado esta metodología en diversos países.

Aporta experiencias propias en procesos de diseño e implementación de DW.

Fundamentada en una extensa investigación

OBJETIVO

Amortiguar el tedio que provoca seguir pasos sin comprender el porqué de su ejecución.

Orientada a

Facilitar el arduo trabajo para construir un Data Warehouse desde cero

RELACIÓN DE LAS METAS DE LA ORGANIZACIÓN CON LAS DEL DWH

PROCESOS

COMPRAS

El departamento de Compras, al recibir del departamento de Depósito las necesidades de mercadería, realiza una comparación de los productos ofrecidos

VENTAS

o Mayorista

Efectúan a los grandes clientes, ya sea por medio de comunicaciones telefónicas, o a través de visitas o reuniones.

o Minorista

Realiza a Los clientes particulares que se acercan hasta la empresa para adquirir los productos que requieren.

PRINCIPALES VENTAJAS E INCONVENIENTES

Aportará a la mejora continua de la estructura de la empresa.

Se podrán generar reportes dinámicos, ya que actualmente son estáticos y no ofrecen ninguna facilidad de análisis.

Transformará datos operativos en información analítica, enfocada a la toma de decisiones.

Permitirá a los usuarios tener una visión general del negocio

Soportará la estrategia de la empresa.

Procura una mayor ventaja competitiva

Cuenta con información detallada a tal fin

necesita mejorar su eficiencia en la toma de decisiones

El DWH coincide con las metas

PASO 3) MODELO LÓGICO DEL DW

3.2) Tablas de Dimensiones

3.4) Uniones

Uniones correspondientes entre sus tablas de Dimensiones

Tablas de Hechos

Para los tres tipos de Esquemas

Entonces se obtendrá

Caso 1:

3.3) Tablas de Hechos

Esquemas Constelación

Cada tabla de Hechos debe poseer un nombre que la identifique y su clave

Las tablas de Hechos se deben confeccionar teniendo en cuenta el análisis de las preguntas

Esquemas en Estrella y Copo de Nieve

Se crearán tantos campos de Hechos como Indicadores

Definirá su clave primaria

Asignar un nombre a la tabla de Hechos que represente la información

Contiene

Negocio enfocado

Área de investigación

Perspectiva Tiempo

Perspectiva Productos

Perspectiva Clientes

Gráficamente

Proceso

Se redefinirán los nombres de los campos

Se añadirá un campo que represente su clave principal

Se elegirá un nombre que identifique la tabla de Dimensión

3.1) TIPOLOGÍA

Empleará

Esquema en Constelación

Esquema en Copo de Nieve

Esquema en Estrella

Mejor se adapte a los requerimientos y necesidades de los usuarios

Representación de una estructura de datos

Estructurado del DW, teniendo como base el Modelo Conceptual que ya ha sido creado.

PASO 2) ANÁLISIS DE DATA SOURCES

2.4) MODELO CONCEPTUAL AMPLIADO

Se ampliará el Modelo Conceptual

Debajo de cada Indicador su respectiva fórmula de cálculo.

Colocando debajo de cada Perspectiva los campos seleccionados

Gaficar los resultados obtenidos en los pasos anteriores

2.2) MAPEO

2.3) GRANULARIDAD

Se deben seleccionar los campos

Contendrá

Indicadores

Perspectiva

Establecido el Mapeo con los Data Sources

• La Perspectiva Tiempo

Se relaciona con el campo fecha de la tabla Facturas_Venta.

Campos posibles

Año

Semestre

Trimestre

Mes

Quincena

Día de la semana

• La Perspectiva Clientes

Se relaciona con la tabla Clientes

• La Perspectiva Productos

Se relaciona con tabla Productos

Representado por

Jerarquías de generalización

Atributos

Claves

Cardinalidades

Diagrama de Entidad Relación

En el Data Source de la empresa analizada, el proceso de venta .

Los Data Sources disponibles contengan los datos requeridos.

Examina los Data Sources e identifica sus características propias

Indicador=

Monto Total de Ventas

o Hechos: (Unidades Vendidas) * (Precio de Venta)

Unidades Vendidas

o Función de agregación: SUM

o Hechos: Unidades Vendidas

2.1) HECHOS E INDICADORES

Función de agregación

Se utiliza

SUM, AVG, COUNT, etc.

Hecho/s que lo componen

Fórmula de cálculo

Hecho1 + Hecho2

Se ampliará el modelo conceptual con la información obtenida en este paso

Se definirán qué campos se incluirán en cada Perspectiva.

Determina cómo serán calculados los Indicadores para establecer el mapeo.

PASO 1) ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS

1.3) MODELO CONCEPTUAL

DERECHA

Los Indicadores

ÓVALO CENTRAL

Representa y lleva el nombre de la Relación que existe entre ellas

IZQUIERDA

Se colocan las Perspectivas seleccionadas

REPRESENTACIÓN GRAFICA

Representada a través de

Atributos.

Relaciones

Objetos

Es una descripción de alto nivel de la estructura de la base de datos

1.2) INDICADORES Y PERSPECTIVAS

PERSPEPTIVAS

EJEMPLO

Clientes, proveedores, sucursales, países, productos, rubros, etc.

Se refieren a las entidades mediante los cuales se quieren examinar los Indicadores, con el fin de responder a las preguntas planteadas.

INDICADORES

Son valores numéricos y representan lo que se desea analizar

Descubrir los Indicadores que se utilizarán y las Perspectivas de análisis que intervendrán.

1.1) PREGUNTAS DE NEGOCIO

CASO PRÁCTICO

Las Preguntas de Negocio obtenidas fueron las siguiente

Monto total de ventas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado.

Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado.

El proceso elegido fue el de Ventas.

Cuál es el análisis que se desea realizar

Indicadores más representativos del proceso de Ventas

Cuáles es su criterio,

En las primeras entrevistas se indagó a los usuarios en busca de sus necesidades de información, pero las mismas abarcaban casi todas las actividades de la empresa, por lo cual se les pidió que escogieran el proceso que considerasen más importante en las actividades diarias de la misma y que estuviese soportado de alguna manera por algún Data Source.

El objetivo principal de esta fase

Asegurarse de un buen análisis

Desarrollar los pasos sucesivos

Ejecutar las estrategias de la empresa

Obtener e identificar las necesidades de información clave de alto nivel

Guiar la investigación hacia un desarrollo

entrevistas, cuestionarios, observaciones, etc.