OLAP DSS

On Line Analitical Process

OLTPERP o

Islas Funcionales

On Line Transactional Process

DATA WAREHOUSE

DW

DSSSistema de Soporte a la Decisión

• Fines de los 90: Ciclo de vida de productos y servicios: cada vez más cortos

• Más calidad a los proveedores• Mayor rapidez en las entregas• Mejora en los servicios• Precios más bajos

• Planificar y desarrollar nuevos negocios • Acelerar el proceso de desarrollo

Profundidad Llegar hasta el último

nivel de detalle de la información

Oportunidad

Cualquier consulta, en cualquier momento

Amplitud Navegar a través de cualquier dimensión de

negocio

Requerimientos Empresariales de un DSS

Oportunidad Profundidad

Rentabilidad por sucursal y departamento de los 5 productos más vendidos durante el mes de enero, y perfil de los clientes que compraron estos productos, por edad, sexo e ingreso mensual

Rentabilidad por sucursal durante el mes de enero

Rentabilidad por sucursal y departamento durante el mes de enero

Cobertura de un DSS

Sin limitaciones dimensionales

Amplitud

Qué es un DW

• Almacén de información temática orientado a cubrir las necesidades de aplicaciones de los sistemas de Soporte de Decisiones (DSS) y de la Información de Ejecutivos (EIS), que permite acceder a la información corporativa para la gestión, control y apoyo a la toma de decisiones.

• Transformación de datos orientados a una aplicación, en datos de soporte a las decisiones (datos que capturen la naturaleza básica del negocio)

DW es un conjunto de datos:

TemáticoEstán almacenados por materias o temas, a diferencia de los sistemas operacionales en donde los datos están agrupados según las aplicaciones que los utilizan.

IntegradoSon de naturaleza heterogénea, provienen de diferentes sistemas heredados o de información no procesada (interna o externa a la empresa) y variables en el tiempo.

No volátilSe cargan y consultan.

La actualización de datos no forma parte de la operativa normal de un DW.

HistóricoLas bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos.

Un DW es una serie de instantáneas en el tiempo tomadas periódicamente.

Los datos almacenados en un DW permanecen en él más tiempo que en una base de datos operacional.

DW es un conjunto de datos:

COMPONENTES DE UN DATA WAREHOUSE

ArquitecturaArquitectura

Data ExtractionMetadata Database

EISDSSEngine

DataWarehouse

SistemasOperativos

Decision SupportMetadata Database

Generador de Reportes Generador de Reportes

DataWarehouse

Usuarios

Análisis MultidimensionalAnálisis Multidimensional

DataWarehouse

ClientesMultidimensionalData Cubes

Modelo de DatosModelo de Datos

DimensionesDimensiones

Geografía

Producto

Tiempo

AtributosAtributos

GeographyProducto

Division Department Class Item

JerarquíasJerarquías

GeographyProducto

Division

Item

Class

Color Style

Characteristic Characteristic

Main AttributeHierarchy

Department

RelacionesRelaciones

Many-to-Many

GeographyProducto

Division

Item

Class

Color Style

Department

One-to-Many

MétricasMétricas

GeographyProducto

GeographyGeografía GeographyTiempo

EjemploEjemplo

GeographyProducto

GeographyTiem´poGeographyGeografía

SalesInventoryCostPrice

Division

Department

Class

ItemColor Style

Manager

Region

Market

Store

Year

Month

Week

Day

Mensajes en modo texto

Hyperlinksa DSS Web

Análisis Avanzado: Informe de productos

E-Mail de Alertas Automáticas

DATA MINING

Las pequeñas organizaciones construyen relaciones con sus clientes CONOCIENDO sus necesidades, RECORDANDO

sus preferencias y APRENDIENDO de las interacciones delpasado para mejorar el futuro.

¿Qué es Data Mining?

Un Data Warehouse permite RECORDAR lo que las organizaciones CONOCEN sobre sus clientes.

Data Mining permite APRENDER sobre los datos recogidos de la interacción con los clientes.

La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos.

Datos Memoria Inteligencia

DW

SistemasTransaccionales

Data Warehouse

La INTELIGENCIA permite a través de la MEMORIA (DW)extraer patrones, reglas de negocio, nuevas ideas y hacer

predicciones para el futuro.

¿Qué es Data Mining?

?

1) Es exploración y análisis INTELIGENTE, con procedimientos automáticos o semiautomáticos, de grandes cantidades de datos para descubir patrones y reglas de negocio.

2) En un sistema OLAP tradicional el usuario debe especificar las relaciones entre los datos. DATA MINING puede DESCUBIRIR las RELACIONES DESCONOCIDAS o INVISIBLES para el negocio.

¿Qué es Data Mining?

Data Mining y Data Warehouse

DW

Consultas

Inteligentes.: 20 %Comunes….: 80 %

Data MiningRelaciones

Variables Atributos

IncrementoConocimiento

DM

Extracción deuna MUESTRAINTELIGENTE

KnowledgeEngine

Inteligentes.: 80 %Comunes….: 20 %