✒️SAP BI / Introducción al Datawarehouse Por Franco Maringota Alvarado

Selector Alummnos / Empresas

SAP BI Introducción al Datawarehouse

SAP BI Introducción al Datawarehouse

Vocabulario del tema:

las jerarquías son estructuras de datos en forma de árbol que puedes armar para organizar mejor la información. Por ejemplo, puedes tener una jerarquía relacionada a una Tienda o Local. Donde puede tener lo siguiente: PAIS->PROVINCIA->CIUDAD->TIENDA, esa jerarquía donde el nodo superior o raiz es el PAIS y puedes llegar al nodo inferior o nodo hoja que es la TIENDA.

Los ratios agregados surgen de hacer tablas de hechos agregadas, cuando se habla de agregación hablamos de SUMAR, CONTAR, PROMEDIAR. En resumen un ratio agregado surge de tomar una tabla de hechos con N dimensiones y sacarle un cantidad de dimensiones, por ejemplo N-3 y a los ratios agregarlos (generalmente SUMARLOS).

Datos maestros:

· Datos fijos de un objeto.

· Datos generales de un material o proveedor.

· Fuente de Información central para su empresa.

· Todos los componentes SAP acceden a estos datos.

Tabla de hechos:

· Es la tabla central del modelo dimensional

· Contiene los valores de las medidas de negocio

Claves INT4

· Claves de ID de datos maestros, Claves DIM_ID

Historial de Dimensiones

· Dimensiones que cambian lentamente

Jerarquías

· Aumentan la claridad de los informes, disponiendo jerárquicamente diversas características y ratios entre ellos

(******************************************************************************************************************************)

¿Qué es un Datawarehouse? (Almacén de datos)

Busca centralizar todos los datos de una empresa.

En un DW se busca que los datos de diferentes fuentes se almacenan de forma homogénea. Para llenar un datawarehouse se utiliza comúnmente un proceso de ETL.

Modelos de Datawarehouse

Estrella clásico

  • El más utilizado para bases de datos relacionales
  • Busca clasificar los datos en dos grupos:

1- Los hechos (FACTS): Pueden ser valores de importe, cantidades etc. (Medidas)

2- Atributos de Dimensión: Características de los hechos, tales como; Proveedor, cliente, tiempo, etc

( )Acceso a datos de manera eficiente

(-)No puede tratar información multilingüe, no tiene separada la tabla de textos

(-)Modelamiento de jerarquías desfasadas

(-)Rendimiento de queries, tabla de hechos agregados y básicos se almacenan en una misma tabla.

Estrella clásico Extendido

  • No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, lo hace en tablas específicas de datos maestros por lo que siempre existirán tablas intermedias para almacenar atributos, textos y jerarquías
  • Tecnología ID de datos maestros, permite dimensiones compartidas

( ) Se generan automáticamente claves INT4.

( )Capacidad multilingüe

( )Dimensiones compartidas

( )Mejora del rendimiento del Query, ratios agregados almacenables en su propia tabla de hechos

Business Intelligence

¿Por qué BI?

· La presentación de informes, análisis e interpretación inteligente

Determinan su competitividad

· Con los datos obtenidos se pueden optimizar procesos

¿Qué es BI?

Se puede definir como una herramienta o procedimiento mediante el cual se miden o cuantifican los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una empresa los cuales ayudan a la misma para la toma de decisiones, las cuales estarán bien fundamentadas y serán más acertadas.

Objetivos de Business Intelligence:

· Estructuración y visualización estandarizada de toda la organización empresarial

Información fiable para las personas de toma de decisiones

· Acceso sencillo a la información empresarial mediante un solo punto de entrada.

· Reporting altamente desarrollado para el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas. El sistema puede asumir todas las necesidades de información de los diferentes grupos usuarios.

Principios BI:

- Estructuración y visualización de toda la información empresarial.

- Recopilación de diferentes tipos de fuentes.

- La información debe combinarse de forma homogénea en un punto central.

- Reporting altamente desarrollado para el análisis de todas las áreas con

elocuentes técnicas de visualización de multimedia.

Acceso a la información mediante un solo punto de entrada.

La información debe combinarse de forma homogénea y consistente en un punto central

¿Por qué SAP BI?

SAP proporciona:

· Almacenamiento de datos, plataforma inteligente de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial, para alcanzar objetivos.

  • De todas las fuentes de datos externos se pueden integrar, transformar, y consolidar en el conjunto de herramientas de BI proporcionado por SAP.


 

Escanear / Compartir

 

 


Sobre el autor

Publicación académica de Franco Alfieri Maringota Alvarado, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor SAP BI / BW BO Nivel Inicial.

✒️+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.)

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

Creado y Compartido por: Mauricio Osenga Vasquez

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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.

Acceder a esta publicación

Creado y Compartido por: Edgar Beimar Ajata Zambrana

*** CVOSOFT - Nuestros Alumnos - Nuestro Mayor Orgullo como Academia ***

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...

Acceder a esta publicación

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

 


 

👌Genial!, estos fueron los últimos artículos sobre más de 99.000 publicaciones académicas abiertas, libres y gratuitas compartidas con la comunidad, para acceder a ellas le dejamos el enlace a CVOPEN ACADEMY.

🔎Buscador de Publicaciones:

 


 

No sea Juan... Solo podrá llegar alto si realiza su formación con los mejores!