✒️SAP BI / Introducción al Datawarehouse Por Sebastian Gil Loaiza

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SAP BI Introducción al Datawarehouse

SAP BI Introducción al Datawarehouse

Unidad 1: Introducción a SAP BI

Introducción al Datawarehouse

1. ¿Qué es y para qué se utiliza un DataWarehouse?

Almacén de datos. Se busca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin necesudad de que tipo de sistema provengan esos datos.

Lo que se hace en un DW es que los datos de las diferentes fuentes de información queden de manera homogénea.

Para el armado de un de un DW se realiza el proceso ETL (Extracción, Transformacion y Carga)

Nivel de exito de las empresas depende del uso de los indicadores claves de rendimiento (KPI).

Business Intelligence (BI): actividad, herramienta o proceso que permite a las empresas las toma de decisiones mediante los indicadores de KPI.

2. Diferentes Modelos de Datawarehouse

  • Modelo estrella clasico: modelos de datos multidimensionales son necesarios para la creación de aplicaciones de Datawarehousing

Este tipo de BD busca clasificar en dos grupos de datos:

  • Hechos (FACT): valores, cantidades. Denominado tambien como MEDIDAS. Contiene los datos centrales para un análisis de datos empresarales.
  • Atributos de Dimensión (DIM): características, por ejemplo, cliente, proveedor, material.

  • Modelo estrella Extendido: a diferencia del modelo tradicional, este esquema no almacena los datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en las tablas especificas de datos maestros. Usa de a 1 a 3 tablas más: atributos, textos y jerarquías.

La relacion entre ambas tablas se realiza a través de la tabla intermedia SID (Tablas que contienen los identificadores para acceder a las tablas de datos maestros).

Ventajas y Desventajas

Esquema Clásico

Ventajas

  • Accedo a datos de manera eficiente por la baja cantidad de operaciones entre la tabla de hechos y las dimensiones

Desventajas

  • Entradas redundantes de las tablas de dimensión
  • El esquema no puede tratar información multilingue
  • Modelar algunos tipos de jerarquía
  • Rendimiento de los queries tambien se ven afectados, tablas de hechos agregados y de hechos basicos se almacenan en la misma tabla.

Esquema extendido (SAP BI)

Ventajas

  • Se generan automaticamente claves INT4 (Claves de ID de datos maestros, claves DIM_ID) más ráoido que usando claves alfanumericas.
  • La tecnología de ID de datos maestros permite suprimir datos maestros de las tablas de dimensión, posibilitando:

- Gestion del historial de dimensiones

- Capacidad multilingue

- Utilizacion de datos maestros entre distintos InfoCubos (Dimensiones compartidas)

  • Se mejora el rendiemiento del query

3. ¿Qué es Business Intelligence?

Actualmente la informaciónn y su interpretacion inteligente de datos es importante para ser competitivos.

Con los datos obtenidos se optimizan procesos.

Objetivos de BI

  • Estructuración y visualizacion estandarizada de la informacion empresarial
  • Cuadro global de la empresa en conjunto
  • Acceso sencillo a la informacion
  • Reporting desarrollado
  • Estructuración y visualización de toda la información empresarial.
    - Acceso sencillo a la información empresarial mediante un solo punto de entrada.
    - Reporting desarrollado para el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas.

¿Por qué SAP BI?

SAP proporciona la funcionalidad de almacenamiento de datos, una plataforma de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial puede alcanzar estos objetivos. Todas las fuentes de datos externos se pueden integrar, transformar y consolidar en el conjunto de herramientas BI proporcionado por SAP.

BI proporciona informacion flexible, análisis y herramientas. Facilita la toma de decisiones.


 

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Sobre el autor

Publicación académica de Sebastian Gil Loaiza, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor SAP BI / BW BO Nivel Inicial.

SAP SemiSenior

Sebastian Gil Loaiza

Profesión: Ingeniero Informático - Colombia - Legajo: OG55V

✒️Autor de: 29 Publicaciones Académicas

🎓Egresado del módulo:

Certificación Académica de Sebastian Gil

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

Continúe aprendiendo sobre el tema "Introducción al Datawarehouse" de la mano de nuestros alumnos.

SAP Junior

El Data Were house: es el almacenamiento de datos Mientras que el Business Inteligence: es el analisis de datos apartir de KPIs, lo que permite dar apoyo a las decisiones de las empresas, sobre el analisis realizado mediante el BI. Modelo estrella Clasico: Clasificación de grupos de datos: * LOS HECHOS FACT: Que pueden ser valores de importe, cantidad etc.. (es decir son medidas) * LOS ATRIBUTOS DE DIMENSION: Se colocan caracteristicas, proveedor, cliente, material, tiempo etc... Los modelos de almacenamiento en el modelo estrella es diferente, se agregan tablas para los atributos, textos y Jerarquias un una tabla para los SID (tabla central donde se unen las demas tablas.)

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Creado y Compartido por: David Santiago Sanchez Rojas / Disponibilidad Laboral: FullTime + Carta Presentación

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SAP Training

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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Creado y Compartido por: Sahid Dickson Long / Disponibilidad Laboral: FullTime + Carta Presentación

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SAP Senior

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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Creado y Compartido por: Jhon Jairo Monsalvo Villalobos / Disponibilidad Laboral: FullTime + Carta Presentación

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SAP Junior

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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Creado y Compartido por: Claudia De La Hoz / Disponibilidad Laboral: PartTime

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SAP SemiSenior

¿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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Creado y Compartido por: Marena Dayana Alvis Camargo / Disponibilidad Laboral: FullTime

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SAP Senior

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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Creado y Compartido por: Mauricio Osenga Vasquez

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SAP Training

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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Creado y Compartido por: Ludovico Dioratti / Disponibilidad Laboral: PartTime

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SAP SemiSenior

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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Creado y Compartido por: Cesar Augusto Bedoya Gomez / Disponibilidad Laboral: FullTime

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SAP Junior

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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Creado y Compartido por: Edgar Beimar Ajata Zambrana

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SAP Junior

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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Creado y Compartido por: Camilo Barrera / Disponibilidad Laboral: FullTime

 


 

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