PDF de programación - Data WareHouse

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Esquema
de
la
presentación


•  Parte
I
–
Una
reflexión


•  Parte
II
–
¿Cómo
se
implementa?


•  Parte
III
–
Un
ejemplo
práctico


Parte
I
‐
Una
reflexión


Data
Warehouse


(Almacén
de
datos)


Business
Intelligence
(BI)


(Inteligencia
de
Negocios
(BI))


¿Qué
es
esto
de
“Inteligencia
de


Negocios”?


¿Cómo
puede
ser
que
un
negocio


llegue
a
ser
“inteligente”?


Tal
vez
debiéramos
preguntarnos


antes


¿Qué
entendemos
por
Inteligencia?


Para
tratar
de
contestar
esa

pregunta,
permítanme
una


reflexión.


Estamos
claros
que
los
seres
humanos
no
son


como
las
organizaciones,
pero
si
estamos

hablando
de
inteligencia
no
podemos
dejar


de
lado
algún
tipo
de
analogía
con
la


inteligencia
humana.


¿Cuándo
de
decimos
que
un
ser


humano
es
inteligente?


Sin detenernos a pensar

demasiado, podríamos decir que:

Se
entendió
ya
la
idea
¿No?


¿Y
eso
es
la
inteligencia?


Un
hombre
inteligente
debiera

utilizar
su
capacidad
de
análisis

para
conocerse
mejor
y
de
esa


manera
alcanzar
su
plena


madurez.


Y
la
madurez
definitivamente
no


es
algo
simple
de
alcanzar.


De
hecho,
(desde
nuestra
dimensión
“más

humana”)
todos
tenemos
que
seguir
nuestro


propio
camino
de
madurez.


Hay
caminos
fáciles
a
la
madurez.


Otros
no
parecen
tan
fáciles


Finalmente,
un
ser
humano

maduro
ha
sabido
procesar
su

experiencia
y
ha
aprendido
a


conocerse
a
sí
mismo.




Y
con
ese
auto‐conocimiento
tiene
claras
sus

potencialidades
y
ha
aprendido
a
convivir
con

sus
debilidades.

Y
se
analiza
constantemente


con
el
propósito
de
mejorar
de
manera


continua.


Y
además
es
maduro
como
darse
cuenta


que
con
su
inteligencia
y
habilidades,


realiza
un
aporte
a
la
sociedad.


O
dicho
de
otra
manera,
se
ha

convencido
de
que
tiene
una


misión
en
la
vida.


¿Y
si
pudiéramos
dotar
a
un
negocio


de
una
inteligencia
similar?


¿Qué
haría
la
UC
por
ejemplo
si

pudiera
desarrollar
aún
más
su


inteligencia?


Me
gustaría
pensar
que
la
UC
usaría

todo
lo
que
sabe
hacer
–y
sabe
hacer

muchas
cosas
–
para
tratar
de
ser
una


institución
más
madura.


Saber,
fundamentada
en
datos

objetivos,
qué
cosas
hace
bien
y

en
qué
hay
que
mejorar.

Saber


como
puede
mejorar
para

aportar
–aún
más
–
a
la


sociedad.


La
UC
conociéndose
de
mejor


manera
con
el
objeto
de


saber
finalmente
como
servir
mejor


a
su
misión.


Definición (Personal):
Definición

Un negocio inteligente es aquel implementa

procesos que le permiten analizar la
información que dispone, con el fin de

ayudar al cumplimiento de su plan

estratégico.

Parte
II
‐
¿Cómo
se
implementa?


En
términos
simples,
ahora
hay


que
realizar
dos
labores


1.  Generar
una
base
de
datos
de


análisis.


2.  Sobre
esos
datos,
montar
una


herramienta
que
facilite
el
análisis

y
presentación
de
los
datos.


Primero,
debemos
entender
el


concepto
de
bases
de
datos


operacionales


• 
Son
las
bases
de
datos
que
almacenan
los
datos
de
los

sistemas
operacionales.

• 
Orientados
a
la
operación.

• 
Orientados
a
la
transacción.

• 
Usualmente
están
en
diferentes
plataformas.

• 
Están
estructurados
orientados
a
la
unicidad
e

integridad
de
los
datos.


Sistemas
operacionales
en
la
UC


Se
genera
el
Data
Warehouse


Este
Data
Warehouse
tiene
las


siguientes
características


• 
Estar
separada
de
las
bases
de
datos
operacionales.

• 
Debe
contener
un
resumen
de
la
información
de
los

sistemas
operacionales.

• 
Debe
contener
información
consolidada
desde
las

diferentes
fuentes.

• 
Están
estructurados
para
cumplir
con
los

requerimientos
de
información
definidos.


Bases
de
datos
operacional
(OLTP)


Bases
de
datos
de
análisis
(OLAP)


Orientada
a
aplicaciones


Detallada


Actualizada
en
línea


Uso
administrativo


Orientada
a
datos


Resumida
y
refinada


Histórica



Uso
directivo


Datos
se
corrigen
constantemente


Datos
no
se
corrigen


Rendimiento
es
crítico


No
redundante


Rendimiento
no
es
crítico


Puede
ser
redundante


Por
ejemplo:


Tenemos
la
información
de
un
alumno
(detalle)


“Datos”


Desde
una
“perspectiva
académica”,

puedo
querer
analizar
esa
información


“agrupada”
por:


Carrera


•  Máximo
•  Mínimo
•  Suma
•  Promedio
•  Conteo

O
“agrupada”
a
más
alto
nivel


por:


Unidad
Académica


O
aún
a
más
alto
nivel
por:


Facultad


O
desde
una
perspectiva

“geográfica”,
agrupada
por:


Comuna


O
desde
una
perspectiva

“geográfica”,
agrupada
por:


Región


¿Cómo
poblar
el
Data
Warehouse?


El
proceso
ETL
lo
que
hace
es:


• 
Extrae
los
datos
desde
las
BDO.
(E)

• 
Los
transforma
bajo
criterios
comunes.


(Ejemplo:
sexo,
estado
civil,
agrupaciones,

correcciones
eventuales
de
datos).
(T)

• 
Los
carga
al
Data
Warehouse.
(L)

• 
Además,
estos
datos
deben
ser
validados.
(V)


Finalmente
obtenemos
algo
como:


Y
para
explotar
esa
base
de
datos


de
análisis
necesitamos:


• 
Conocer
o
capacitarse
en
herramientas
de

consulta
a
dicha
base
de
datos
de
manera
de

hacer
consultas
ad‐hoc
a
cada
pregunta
que

se
requiera.

• Solicitar
a
informática
que
realice
dichos

consultas.


¿Todo
este
trabajo
para
llegar
a


algo
similar?


Es
decir,
consultas
y
reportes


estáticos
y
con
una
fuerte


dependencia
de
Informática.


Afortunadamente,
la
tecnología
ha


puesto
a
nuestra
disposición


excelentes
herramientas
de
análisis


de
estas
bases
de
datos


Con
este
tipo
de
herramientas,
los
usuarios

finales
pueden
“sacar
provecho”
del
Data


Warehouse.

Herramientas
de
BI.


Y
estas
herramientas
en
general


lo
que
entregan
es:


• 
Un
modelo
de
objetos
que
representan
el

negocio
y
que
permiten
manejar
los
datos
a
un

nivel
abstracto
(metadata).

• 
Capacidad
de
manejar
grandes
volúmenes
de

datos.

• 
Grandes
capacidades
para
generar
salidas

como
reportes,
dashboards.

• 
Poder
cruzar
datos
y
realizar
drill’s.


• 
Herramientas
para
publicar
dichas
salidas.

• 
Exportar
dichas
salidas
a
variados
formatos.

• 
Distribuir
la
información
a
través
de
diferentes

mecanismos
como
servidores
de
archivos,

sistemas
móviles,
e‐mail.


Ahora,
desde
el
punto
de
vista
de
los

usuarios,
lo
realmente
relevante
es:


El
modelo
de
negocio


Un
ejemplo
práctico


Caso
de
la
UC


Data
Warehouse
de
Gestión
UC


Gestión

Financiera


Gestión

Académica


Gestión

Estudiantil


Plataforma
de
BI
en
la
UC


Los 5 estilos de BI

¿Se
acuerdan
del
ejemplo
anterior?


Bueno, luego de un proceso de modelamiento de
la herramienta…donde de todas maneras hay que
solicitar ayuda del área Informática…se obtiene
finalmente:

• 
Atributos

• 
Jerarquías

• 
Métricas


Parte
III
‐
Un
ejemplo
práctico


Jerarquía

Académica


Facultad


Unidad
Académica


Carrera


Un
atributo
solo
(o
Jerarquía
Pruebas)


Pruebas
de
Selección


Y
la
infaltable


Jerarquía
Tiempo


Año
Admisión


Período
Admisión


Unas
cuantas


métricas


Mínimo

Puntaje

Prueba


Máximo

Puntaje

Prueba


Promedio

Puntaje

Prueba