Download - Fundamentos de BI
Agenda
• Introducción a conceptos de BI
• Microsoft BI
• Demo
• Gartner
• Preguntas
Qué es Inteligencia de Negocio?
• The Data Warehousing Institute:
«Inteligencia de Negocios son procesos, tecnologías y herramientas que nos ayudan a convertir datos en información, información en conocimiento y conocimiento en ayuda a la toma de decisiones.»
• Hans Peter Luhn, IBM 1958:
«La capacidad de interpretar las relaciones mutuas de los hechos presentados, de tal manera que permita orientar nuestras acciones hacia una meta deseada.»
Business Intelligence
Business Intelligence
• Reporting
• Dashboarding
• DW
• Data Mining
• BSC
• Big Data
• DQ
• MDM
TDWI Maturity Model
Pirámide BI
(http://www.be-analytic.com/businessintelligence.html)
Myth.
Business Intelligence is…
Reality. Myth.
Business Intelligence is…
Software vs Business Intelligence
Aplicaciones Estándar Inteligencia de Negocios
Necesidad del negocio Oportunidad del negocio
Consultas estáticas Consultas dinámicas
Nuevos informes necesitan desarrollo El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes
Información operacional Información estratégica e histórica
Orientado tanto a niveles altos como bajos
Principalmente orientado a altos niveles jerárquicos
Información a nivel de detalle Datos integrados y estandarizados
Qué no es Business Intelligence?
• NO es una tecnología, se apoya en ella.
• NO da una única solución, se enfoca en la visión y las necesidades del negocio.
• NO es un sistema operacional, son herramientas para analizar información.
Arquitectura
ETL
Staging Area
Sistema que permanece entre las fuentes de datos y el data warehouse con el objetivo de:
• Facilitar la extracción de datos.
• Data cleansing (limpieza de datos).
• Mejorar la calidad de datos.
• Ser usado como cache de datos operacionales con el que posteriormente se realiza el proceso de Data Warehousing.
Data Marts
Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse para áreas específicas.
• Entre las características de un data mart destacan: • Usuarios limitados.
• Área específica.
• Tiene un propósito específico.
• Tiene una función de apoyo.
Datawarehouse
“Una copia de las transacciones de datos específicamente estructurada para la consulta y el análisis”.
Un data warehouse no era más que: "la unión de todos los Data marts de una entidad“.
Metodología (bottom-up)
Ralp Kimball
Datawarehouse
“Un Data Warehouse es un conjunto integrado de bases de datos, con orientación temática, que están diseñados para el apoyo a la toma de decisiones, y donde cada unidad de datos es relevante en algún momento del tiempo”.
Metodología (top-down)
Bill H. Inmon
Datawarehouse
• Orientado a temas.- Los datos en la base de datos están organizados de manera que todos los elementos de datos relativos al mismo evento u objeto del mundo real queden unidos entre sí.
• Variante en el tiempo.- Los cambios producidos en los datos a lo largo del tiempo quedan registrados para que los informes que se puedan generar reflejen esas variaciones.
• No volátil.- La información no se modifica ni se elimina, una vez almacenado un dato, éste se convierte en información de sólo lectura, y se mantiene para futuras consultas.
• Integrado.- La base de datos contiene los datos de todos los sistemas operacionales de la organización, y dichos datos deben ser consistentes.
Bill H. Inmon
Arquitectura Kimball
Diseño en Estrella
(Start Model, http://kle.sisorg.com.mx/articulo03.html)
Tablas de dimensiones
• Tienen tres tipos de campos: llave primaria, niveles de las jerarquías y campos de atributos
• Recomendación: Las llaves primarias deben ser enteros identity, no se recomienda utilizar las llaves del OLTP
• Cada nivel de una jerarquía equivale a un campo de la tabla
• Los datos almacenados en los campos son los miembros
• Una tabla de dimensión puede tener mas de una dimensión.
• Los atributos son datos adicionales
Tablas de Hechos
• Almacena entre el 97% y 99% de los datos
• Crece constantemente, con registros diarios o semanales
• Los registros no se actualizan a no ser que se detecten errores en los datos
• Tiene dos tipos de columnas: LLAVES Y MEDIDAS
• Existe una llave externa por cada dimensión
• La llave primaria puede estar compuesta por las llaves de las dimensiones
• No deben existir nulos en los campos de las llaves
Microsoft BI
• Evolución
• Data quality
• MDM
• ETL
• Reporting
• Cube
• Semantic Model
• Self Services
• ScoredCard y Dashboard
• Mobile
• Dataminig
• Big Data
Evolución
ETL(SSIS)
MDM
• Maneja los datos maestros
• Único repositorio de entidades de negocio.
• Interface Web y Office Excel
• Gobernanza de la información
Data Quality
Reporting(SSRS)
Cube(SSAS)
Sematic Model(SSAS)
Self Services(Power Pivot)
Self Services (Power Map)
Self Services (Power Piew)
Self Services (Sharepoint)
Scorecard (Performance Point)
Mobile(Microsoft Power BI)
DataMinig
Big Data
Demo
Microsoft según Gartner
Data Warehouse
Microsoft según Gartner
Integración de Datos
Microsoft según Gartner
Business Intelligence
Reflexión Final
La información en las organizaciones está aumentando rápidamente, así como, las decisiones críticas del negocio; el
problema es la actitud de las empresas para utilizar estos datos
Garnet Group
Ganar no es lo importante ... es lo único (Edison Medina, BI El poder de la información)
Preguntas
Comunidad
https://www.facebook.com/groups/elrincondesqlserver/
http://www.youtube.com/user/elrincondesqlserver