
¿Qué es un DATAWAREHOUSE?
DATAWAREHOUSE -> Es un Almacén de datos, y busca homogeneizar la información sin importar el sistema del cual provengan.
Para armar un DW se utilizan los procesos ETL (EXTRACCION, TRANSFORMACIÓN Y CARGA)
* El nivel de éxito de una empresa, se determina según lo que señalen sus KPI. BI se señala como una herramienta/actividad o proceso que permite a las empresas dar apoyo a la toma de desiciones mediante la generación de KPIs.
Tipos de modelos de DW:
En este curso nos enfocaremos en 2 de ellos.
1ro. Estrella clásico:
- Modelo de datos multidimensional, es el que más se utiliza para BD relacional.
- No nos sirve para realizar análisis complejos de datos.
Este tipo de bases de datos busca clasificar en dos grupos de datos
- Hechos FACT: MEDIDAS (valores de importe, cantidades, etc) Esta tabla contiene los datos centrales para un análisis de datos empresarial, ya que estamos hablando de variaciones de diferentes medidas.
- Atributos de dimensión: CARACTERISTICAS (proveedor, cliente, material, tiempo)
2do. Estrella extendido:
- Usado por SAP BI: No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en tablas específicas de datos maestros.
- Este tipo de modelo agrega tablas para los atributos, los textos y jerarquías. es decir, se agregan por cada tabla específica de 1 a 3 tablas más.
- Los valores de los atributos de dimensión y sus descripciones son análogos con los datos maestros.
Ventajas de un esquema clásico
- Baja cantidad de operaciones para enlazar las tablas de hechos y las de dimensiones, lo que permite acceder a los datos de manera más eficiente ya que sólo almacena los datos relevantes.
desventajas de un esquema clásico
- entradas redundates en las tablas de dimension, dificil de modelar.
- el sistema no tratar facilmente información multilingüe.
- es complicado modelar jerarquias, dado que podría hacer desfaz de tiempo o más de alguna jerarquía.
Esquema extendido (SAP BI)
- Se generan automáticamente claves INT4 (claves ID de datos maestros, claves DIM_ID)-
- acceso más rapido a datos utilizando claves alfanuméricas
- el tener ID de datos maestros permite eliminar datos maestros de las tablas de dimención, permitiendo:
- gestión del historial de dimensiones, Capacidad multilingüe, utilización de datos maestros entre distintos infocubos (dimensiones compatidas)
- mejor rendimiento de querys, dado que los ratios agregados se pueden almacenar en sus propias tablas de hechos.