✒️SAP BI / Introducción al Datawarehouse Por Krismar Perdomo Daniella

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SAP BI Introducción al Datawarehouse

SAP BI Introducción al Datawarehouse

Datawarehouse- es un almacen de datos.

Todos los datos de la empresa en un mismo lugar, sin importar la fuente de los mismos.

Resumen ejemplo practico uso de un Datawarehouse

Empresa ALFA, usaba como sistema central un software con base de datos Ms Access, en vista que se les quedo chico, migran a un ERP con una base de datos Oracle.

Se dan cuenta, que el ERP seria muy pesado almacenar e innecesario los datos de su base de datos Access, ya q no le es util.

ALFA adquiere BETA la cual cuenta con SAP ECC 5.0, la empresa decide migrar, y en base a lo anterior los datos de anteriores a 2005 son descartados en la nueva implementacion.

Su directorio desea ver informacion historica, y es aca donde aparece el concepto DATAWAREHOUSE.

Poner los datos de la base de datos Ms Access, que utilizaba ALFA inicialmente, luego los datos del ERP que usaba ALFA con Oracle, tambien los que tenia BETA, y los datos actuales de su sistema SAP ECC.

El problema es que estos datos en cada cambio cambiaron su identificacion por ejemplo. Por esto, lo que se hace en un DATAWAREHOUSE es que los datos de diferentes fuentes queden de manera homogenea.

Para armar el DATAWAREHOUSE se realiza el proceso llamado ETL. extraccion, transformacion y carga.

MODELOS DE DATAWAREHOUSE

Modelo de estrella clasico. modelo multidimensional mas utilizado en base de datos relacionales. Se clasifica en dos grupos de datos:

  • Los hechos (Fact), pueden ser importes, cantidades...
  • Los atributos de dimension, donde ponemos caracteristicas como cliente, tiempo, material...

Las tablas de dimensiones tendrán siempre una clave primaria simple, mientras que en la tabla de hechos, la clave principal estará compuesta por las claves principales de las tablas de dimensiones.

ventajas

  • baja cantidad de operaciones para enlazar la tabla hechos y las tablas con solo dimensiones relevantes.

desventajas

  • entradas redundantes de las tablas de dimension.
  • no puede tratar informacion multilingue.
  • rendimiento de queries se ven afectados.

Modelo estrella extendido.

No almacena los datos maestros dentro de las dimensiones, sino en tablas especificas.

Tendran de 1 a 3 tablas mas, atributos, textos, jerarquias. y una tabla para los SID

  • se generan claves INT4 (claves ID de datos maestros, claves DIM_ID)
  • gestion de historial de dimensiones
  • multilingue

Business Intelligence

informes, analisis e implementacion inteligente de datos, ayudan a las empresas a determinar su competitividad, ya que con los resultados se pueden optimizar procesos.

objetivos

  • Estructuracion y visualizacion estandarizadas de toda la informacion de la empresa.
  • Acceso sencillo a la informacion mediante un solo punto de entrada.
  • Reporting altamente desarrollado para el analisis con areas de autoservicio para todas las areas.

SAP BI. proporciona *almacenamiento de datos *inteligencia de negocios *inteligencia empresarial


Ejercicio de Práctica

1. Acerca de un datawarehouse: ¿Porque se le llama almacén de datos?

Basicamente porque almacena los datos de distintas fuentes en un mismo lugar de forma homogenea.

2. ¿Qué dos maneras se nombran para modelar un datawarehouse?

  1. modelo estrella clasico.
  2. modelo estrella extendido.

3. Nombre algunos objetivos de utilizar Business Intelligence. :

  • Acceso sencillo a la información mediante un solo punto de entrada.
  • Reporting para el analisis.
  • Estructuración y visualización de toda la información.

4. Complete la frase según corresponda:

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.

KPI son indicadores clave de rendimiento que expresan lo que desea lograr y para cuándo. Son las declaraciones cuantificables basadas en resultados que usará para medir si está en camino de alcanzar sus metas u objetivos.


 

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Sobre el autor

Publicación académica de Krismar Estefani Perdomo Daniella, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor SAP BI / BW BO Nivel Inicial.

SAP SemiSenior

Krismar Estefani Perdomo Daniella

Profesión: Ing. de Sistemas - Venezuela - Legajo: EE39X

✒️Autor de: 19 Publicaciones Académicas

🎓Egresado del módulo:

Presentación:

Soy una persona ambiciosa, me interesa crecer mucho profesionalmente, y aquí estoy! dando el máximo para aprender cada día y ponerlo en practica! para mi "el conocimiento es la mayor fuente de poder".

Certificación Académica de Krismar Perdomo

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

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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 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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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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¿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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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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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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