✒️SAP BI / Introducción al Datawarehouse Por David Carmona

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SAP BI Introducción al Datawarehouse

SAP BI Introducción al Datawarehouse

DATAWAREHOUSE

Que es y para que se utiliza un datawarehouse

Es un almacén de datos,todos los datos de una empresa sin importar los sistemas, es la combinación de base de datos, donde se pretende migrar a una sola plataforma

El procedimiento será poner los datos en el sistema desde todos los años atrás.

El problema en homologar son los identificadores, por este motivo los datos de los diferentes datos queden de manera homogenea.

Maneja datos históricos, grandes volúmenes, se tratan los datos de forma que queden de forma homogénea.

Para armar un DataWarehouse se realiza lo que se llama un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga)

Indicadores Claves de Rendimiento (KBI)

La Inteligencia de negocio o BI es una actividad, herramienta o proceso que permite a las empresas dar apoyo en la toma de decisiones mediante indicadores KBI, tales como, nivel de ventas, cantidad de clientes, etc. Determinar objetivos a ser realizados, tomar importantes decisiones basadas en el análisis de los datos

Modelos de DataWarehouse:

Modelo Estrella Clásico: es un modelo multidimensional que mas se utiliza para BD relacionales, clasifica los datos en dos grupos, los hechos (FACTS) valores, importe, cantidades, podríamos generalizarlos llamándolos "Medidas" . Utiliza un diseño normalizado

Los Atributos de dimensión, tenemos características como Cliente, material, proveedor, tiempo u otras

La tabla de FACTS (Hechos) contiene los datos centrales para un análisis de datos empresarial, ya que se trata de variaciones de diferentes medidas.

Modelo Estrella Extendido: no almacena los datos maestros dentro de las dimensiones sino que lo hace en las tablas específicas de datos maestros. Tendrán de 1 3 tablas mas, las cuales son atributos, textos y jerarquias

La relación entre ambas tablas se realizan a través de una tabla intermedia entre las tablas mencionadas y la tabla de dimensión llamada SID.

Los valores de los atributos de dimensión y sus descripciones son análogos con los datos maestros, esto se debe tener en cuenta para trabajar con un sistema transaccional (OLAP y OLTP)

Ventajas Sistema Clásico

1.-La baja cantidad de operaciones para enlazar la tabla de hechos y las tablas con sólo dimensiones relevantes, el acceso a los datos es mas eficiente.

Desventajas del Sistema Clásico

1.-Entradas redundantes de la tabla dimensión

2.-No se maneja fácilmente la información multilingue

3.-El rendimiento de los queries también se ven afectados porque los datos de la tabla de hechos agregados y los datos de hechos básicos se almacenan en una misma tabla.

Esquema Extendido (SAP BI)

Se generan automaticamente claves INT4 (claves de ID de datos maestros, claves DIM_ID). Le permiten acceder a los datos de manera más rápida que utilizando largas claves alfanuméricas

La tecnología de ID de datos maestros le permite suprimir datos maestros de las tablas de dimensión.

Esto posibilita las siguientes opciones de modelado:

Gestión del historial de dimensiones

Capacidad multilingüe

Utilización de datos maestros entre distintos InfoCubos (→ “dimensiones compartidas")

Se mejora el rendimiento del query, puesto que los ratios agregados se pueden almacenar en sus propias tablas de hechos.

Business Intelligence

Es el análisis e interpretación inteligente de los datos de una empresa, para apoyarla en la toma de decisiones que hará posicionarse de mejor manera en el mercado

Objetivos de Business Intelligence

Información estandarizada en cuanto a lo visual y estructural

Acceso sencillo a la información mediante un solo punto de entrada. Combinarse de forma homogénea, tienen una BD independiente.

Reporting altamente desarrollado pata el análisis con áreas de autoservicio para todas las áreas. En términos de presentación, los análisis eficientes y las elocuentes técnicas de visualización multimedia resultan esenciales. El sistema debe ser capaz de asumir todas las necesidades de información de los diferentes grupos de usuarios

¿Por qué SAP BI?

Con Business Intelligence (BI), SAP proporciona la funcionalidad de almacenamiento de datos, una plataforma de inteligencia de negocios, y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial con la que una empresa puede alcanzar estos objetivos. De todas las fuentes de datos externos se pueden integrar, transformar, y consolidar en el conjunto de herramientas de BI proporcionado por SAP.

BI proporciona información flexible, análisis y herramientas de planificación para apoyar en la evaluación e interpretación de datos, así como para facilitar su distribución. Las empresas son capaces de tomar decisiones bien fundamentadas y determinar objetivos orientados a actividades sobre la base del análisis realizado


 

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Agradecimiento:

Ha agradecido este aporte: Nestor Andino Argueta


Sobre el autor

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

SAP SemiSenior

David Carmona

Profesión: Consultor en Procesos E Implementación de Sistemas - Mexico - Legajo: PE46H

✒️Autor de: 37 Publicaciones Académicas

🎓Cursando Actualmente: Carrera Consultor SAP BI / BW BO Nivel Inicial

Disponibilidad Laboral: FullTime

Presentación:

Muchas gracias, esperemos apoyarnos en todo momento para salir adelante

Certificación Académica de David Carmona

✒️+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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