Qué es Business Intelligence
Transformación de datos de la compañía en conocimiento para obtener una ventaja competitiva.
Ciclo de vida del BI
- Extracción de la información desde Sistemas Operacionales hacia un Repositorio Centralizado (Datawarehouse, Datamart).
- Usuarios equipados con herramientas de análisis transforman la información en conocimiento (informes, consultas, minería de datos).
- En base a los hechos, tendencias y patrones encontrados (insights) se toman decisiones. Pueden ser sencillas cómo “aumentar la producción” o complejas generadas por algoritmos estadísticos.
- Las decisiones generan Planes de Acción para generar valor para la organización.
- Una vez ejecutado el plan, los Sistemas Operacionales capturan el impacto en la organización, el cual se evalúa y el ciclo empieza nuevamente.
Que es un Datawarehouse
Repositorio que organiza y almacena datos que pueden ser utilizados de forma eficiente para apoyar la toma de decisiones.
Modelo Estrella
El esquema de estrellas es un enfoque de modelado maduro ampliamente adoptado por los almacenes de datos relacionales. Requiere que los modeladores clasifiquen las tablas del modelo con dimensiones hechos.
Tablas de Dimensiones:
Describen entidades empresariales (las cosas que se modelan). Las entidades pueden incluir productos, personas, lugares y conceptos, incluido el propio tiempo. La tabla más coherente de un esquema de estrella es una tabla de dimensiones de fecha. Una tabla de dimensiones contiene una columna (o columnas) de clave que actúa como identificador único y columnas descriptivas.
Tablas de Hechos:
Un esquema de estrella o copo de nieve que almacena medidas para medir el negocio, como las ventas, el coste de las mercancías o las ganancias. Las tablas y entidades de hechos agregan medidas o los datos numéricos de un negocio. Para medir los datos de una tabla o entidad de hechos, todas las medidas de una tabla o entidad de hechos debe corresponder al mismo grano.
Que es el modelado de datos:
Proceso de analizar y definir todos los diferentes tipos de datos que su negocio recopila y produce, así como las relaciones entre esos bits de datos.
Business Analytics:
El conjunto de estrategias, tecnologías y sistemas que permiten analizar el rendimiento pasado de una organización para poder predecir comportamientos futuros, así como para detectar patrones ocultos en la información.
Big Data
Conjunto de estrategias, tecnologías y sistemas para el almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de conjuntos de datos complejos, que frecuentemente pero no siempre, viene definida por LAS 4 V.
Data Marts:
Son un subconjunto de los almacenes de datos enfocados y de valor para un departamento determinado de la empresa, para un conjunto de usuarios o incluso para un análisis de datos específico.
PROPIETARIO DEL DATO:
Es la persona que se encarga de la definición conceptual de los datos, sus estándares y los requisitos de negocio. Además, promueve la calidad de los datos y su disponibilidad para todas las personas que lo requieran.
USUARIO DEL DATO:
Un usuario del dato es cualquier persona que esté usando datos para conseguir poner en marcha sus responsabilidades. Es un colaborador con el propietario de datos porque se encarga de definir las exigencias del uso que se quieren dar a los datos, tales como la calidad, la prontitud, o la disponibilidad, entre otras.
RESPONSABLE DE LA SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN
En él se denegará el establecer principios y normas de seguridad para una correcta captura, almacenamiento y uso de la información. Además, debe implantar procesos y herramientas para la protección y seguridad de los datos.
ARQUITECTO DE DATOS
Es la persona que ha adquirido la responsabilidad de definir la arquitectura técnica necesaria para dar cobertura a las necesidades de todos los cargos anteriores. Además, implanta sistemas que cubren las necesidades del resto de las funciones. Por último, define metodologías de desarrollo de sistemas que aseguren el gobierno de los datos desde su origen.
RESPONSABLE DE LA CALIDAD DEL DATO:
Concreta los indicadores necesarios para medir la calidad de los datos y ejecutar los mismos identificando debilidades que requieran de planes de “remediación”.
Características de un DW
- Orientado a la información relevante
- Datos Integrado
- Información no volátil
- Variable en el tiempo
Modelo de datos conceptual
Define la estructura general de su negocio y sus datos. Se utiliza para organizar los conceptos del negocio y lo definen las partes interesadas en la empresa, así como los ingenieros y arquitectos de datos.
modelo de datos lógico
Se basa en el modelo de datos conceptual e incluye atributos específicos de los datos dentro de cada entidad y las relaciones entre esos atributos. Por ejemplo, el cliente A compra el producto B al vendedor C. Este es un modelo técnico de las reglas y estructuras de datos definidas por los ingenieros, los arquitectos de datos y los analistas de negocios, que ayuda a tomar decisiones sobre qué modelo físico precisan los datos y el negocio.
modelo de datos físico
Es la implementación específica del modelo de datos lógico y lo crean los administradores de la base de datos y los desarrolladores. Está desarrollado para una herramienta de base de datos y una tecnología de almacenamiento de datos específicas, y contiene conectores de datos para hacer llegar la información a los usuarios a través de todos los sistemas de negocio según sea necesario.