✒️Publicaciones SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

SAP BI ( Business Intelligence) definimos este modulo como el modelo encargado de analisis de los datos de toda organización. A me dida que la tecnologia avanza, asi mismo se aplia el mundo de la infromación, gracias a esta herramienta podemos obtener reportes, visualizaciones y analisis confiable de la informacion que se maneja en una empresa. El Datawarehouse " almacen de datos" nos permite centralizar todos los datos de una empresa, sin importar de que tipo o fuente vengan estos datos. Esto nos ayuda en la organizacion y homogenidad de la informacion relevante para la organozación. Gracias a la funcion de la ETL / podemos EXTRAER, TRANFORMAR Y CARGAR datos. En este modelo, encontramos dos los cuales son para...

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DataWarehouse es un Almacen de datos, Ya que bisca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin importar de que tipo de sistema vengan esos datos. Para el armado de un data warehouse se realiza lo que se llama Proceso ETL (Extracción, Trensformación y Carga) BI : Actividad, herramienta, proceso, que permite a la empresa dar apoyo a la toma de decisiones, mediante indcadores KPI. ejm, nivel de ventas, cantidad de clientes. KPI indicadores claves de rendimiento Diferente Modelos de DataWarehouse. Existen diferentes maneras de modelar un datawarehouse, acá veremos 2 modelo estrella clásico y modelo estrella extendido. modelo estrella clásico: Se utiliza para bases de datos relacionales. Clasifica...

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Datawarehouse Es unalmacen de datos que se construye con un ETL (Extracción, Transformación y Carga) y su principal objetivo es tener todos los datos en un mismo lugar sin tener en cuenta de que sistema venga. En la actalizada existen multiples formas de modelar un datawarehouse, pero SAP se enfoca en solo dos el modelo de estrella clásico y el modelo de extrella extendido este último utilizado en SAP BI Modelo Estrella Clásico: este es un modelo multidimensional, el cual cuenta con la base datos normalizada que impide realizar un analisis de datos, este modelo es el más utilizado en las bases relacionales. Este clasifica los datos en dos grupos: * Los hechos (FACT) que son las medidas en una base de...

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¿Por qué? básicamente porque al momento de presentar un informe o un análisis de datos esto ayuda a ver que tan bien posicionada está la empresa en el mercado laboral (SUS FODA), partiendo de este análisis se buscan las mejores estrategias para no solo reaccionar de manera rápida ante la competencia si no que a su vez se actúa de manera eficaz eficiente, tomando en cuenta que sea información confiable y veras, que sea información actualizada de la empresa en general. Y como lo que se busca es que el acceso a la información sea de manera más sencilla y consistente, esta debe converger desde un punto central en el cual pueda ser llamada o ubicada. Al poder proporcionar...

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DataWareHouse = almacen de datos Objetivo dataware, obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin importar de que tipo de sistema vengan estos datos, distintos orígenes de datos. Diferentes modelos de datawarehouse; modelo estrella clásico y modelo estrella extendido. Modelo estrella clásico se basa en la clasificación de dos grupos de datos: Las tablas de hechos y los atributos de las dimensiones. Modelo estrella extendido, se basa en la utilización de 3 tablas que corresponden a los atributos, textos y jerarquías por cada dimensión de los datos maestros, relacionándose entre mediante una tabla de dimensión llamada SID. Las ventajas y desventajas de utilizar un...

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Datawarehouse= almacen de datos : busca obtener todos los datos de un mismo lugar no importa de donde provengan para su armado se realiza un proceso llamado ETL ( Extraccion transformacion y carga) tip 1: indicadores clave rendimiento (KPI), BI proceso para obtener kpi's ( ventas , clientes etc) Modelos de datawarehouse: 1) Modelo estrella clasico: los modelos son necesarios para la creacion de aplicaciones es el mas utilizado para bases de datos relacionales este tipo de bases busca clasificar en dos grupos de datos a) Los hechos (FACT) : valores, cantidades, etc se pueden geralizar como "medidas" b) Atributos de dimension : es para caracteristicas: proveedor, cliente, material, tiempo 2) Modelo estrella extendido: no almacena...

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DATAWEREHOUSE Es un almacén de datos porque busca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin importar que tipo de sistema vengan de esos datos. para el armado de un datawerehouse se realiza un proceso de extracción llamado ETL (Extracción, Transformación y Craga). MODELOS DE DATAWHEREHOUSE 1. Modelo Estrella Clásico Los modelos de datos multidimensionales son necesarios para la creación de los Datawerehouse. El diseño normalizado de las BD no permite realizar un análisis complejo de datos, es por eso que se utiliza el modelo de estrella clásico para las bases de datos relacionales. este tipo de modelo se clasifica en dos grupos: Los hechos (FACT) que pueden...

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Data Warehouse "Almacen de datos", extraer los datos de una empresa en un mismo lugar sin importar las bases de datos que pueden ser achivos planos, excel o motor de base datos ETL extracción transformación y carga Modelamiento multidimensional el estrella clásico y estrella clásico extendido necesario crear datawarehouse Hechos -> medidas , carácteristicas dimensiones Modelo estrella extendido no almacena los datos maestros de las dimensiones, sino que lo hace en las tablas específicas de datos maestros La relación entre ambas tablas se realizan a través de una tabla intermedia entre las tablas mencionadas y la tabla de dimensión llamada SID.

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Datawarehouse: Almacén de datos, concentrar los datos de la empresa sin importar de donde vengan (MS Access, Oracle, Excel, SQL, ERP SAP ECC). Armado Datawarehouse: ETL (Extracción, Transformación y Carga). BI: actividad, herramienta o proceso, para dar apoyo a la toma de desiciones mediante KPI's. KPI: indicadores clave de rendimiento, nivel de ventas, cantidad de clientes, costos mensuales, etc. Modelos Multidimensionales: Estrella clásico y Estrella Extendido. Bases de datos relacionales: Hechos (Cantidades variables o medidas), y atributos de dimensión (nombres y características como proveedor, cliente, material, tiempo). Hechos: Datos centrales para el anásis de datos empresarial. Modelo...

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Datawarehouse traduce "Almacén de datos." Y el fin de un datawarehouse es consolidar todo tipo de datos desde cualquier fuente y dejarlos de forma homogénea y listos para su análisis. Hay dos maneras de modelar el datawarehouse, que son el modelo estrella que consiste en tablas muy sencillas y concretas que se relacionan, y el modelo estrella extendido que consiste en tablas mas al detalle y mas extendido que se relacionan Un ETL es Extracción, transformación y carga, es un puente entre la información y el datawarehouse, y su función es extraer la información y volverla homogénea para almacenar en el datawarehouse. El BI es mujy importatnte en las empresas debido a que...

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