✒️SAP BI / Introducción al Datawarehouse

INTRODUCCION AL DATAWAREHOUSE 1. Que es y para que sirve un datawarehouse? -Datawarehouse (almacenamiento de datos) : Busca tener todos los datos de una empresa en un mismo lugar que ayude a la toma de decisiones -Para armar un datawarehouse se realiza un ETL (extraction, transformation and loading) -Es preciso concluir que BI permite a las empresas dar apoyo entorno a la toma de decisones mediante los indicadores KPI (Key Performance Indicators) 2. Modelos de datawarehouse 2.1 Modelo de estrella clasico: es el que se utiliza normalmente en las BD relacionales, esto se clasifica en dos grupos: -Los Hechos: son las medidas (cantidades) -Los atributos de Dimensiones: caracteristicas (clientes, materiales) 2.2 Modelo de estrella extendida...

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UNIDAD 1 LECCIÓN 5 DataWarehouse = almacén de datos. Todos los datos de una empresa en un mismo lugar sin importar su procedencia. Ejemplo de cuando utilizarlo: cuando con grandes volúmenes de info necesitamos sacar informes comparativos de forma rápida y fácil de productos, ventas, etc. Proceso ETL = Extracción, transformación y carga (load). Modelos de DW o modelados: modelo estrella clásica o el usado en SAP BI (modelo estrella extendido) Modelo de estrella clásico: modelo de datos multidimensionales más utilizado para BBDD relacionales. Estas BBDD clasifica los hechos (facts: valores, importes, cantidades,...) los llamaremos MEDIDAS. Los atributos de dimensión...

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Data Warehouse: conocido como 'almacén de datos', es una estructura de datos masiva que almacena información histórica orientada al análisis. Se alimenta de las fuentes de datos transaccionales cotidianas de la empresa a través de procesos ETL (Extract Transform Load), que generan el Data Warehouse la primer vez y lo mantiene actualizado en adelante mediante procesos batch. Modelos de Data Warehouse: existen dos enfoques principales para generar un Data Warehouse. Modelo Estrella Clásico: se tiene una tabla de hechos (fact) rodeado de varios atributos dimensión que representa un eje de análisis posible (proveedor, cliente, material, tiempo, etc) (ver diagrama de ejemplo del apunte...

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Datawarehouse: se traduce como almacén de datos y se utiliza para recopilar información que bien pueden provenir de un solo sistema o fuentes de datos o de diferentes de fuentes de datos. Los datos que provienen de las diferentes fuentes quedan de una manera homogenea en el datawarehouse en cuanto a su estructura.

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Este tipo de modelo de datos consta principalmente de dos tipos de elementos: DIMENSIONES: Representan factores por lo que se analiza un determinado área del negocio. Son pequeñas y usualmente están desnormalizadas. HECHOS: Son el objeto de los análisis y están relacionados con las dimensiones. Son tablas muy grandes y suelen estar desnormalizadas. Se a menudo incluyen diferentes agregaciones como máximo, mínimo, media, … Los hechos contiene los datos de estudio y las dimensiones contienen los metadatos sobre dichos hechos. Si la información necesita disponer de varios niveles de granularidad se crean jerarquías con las dimensiones. Por ejemplo la jerarquía...

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Importancia de los procesos ETL. Modelo Estrella Clasico. Modelos multidimensionales. FACT. Medidas, importes, cantedades. Datos centrales Dimención: Caractereisticas Modelo Estrella Extendido. Atributos, textos y jerarquias Tablas SID: Caracterisitcas SAP BI. proporciona la funcionalidad de almacenamiento, inteligencia de negocios y herramientas para su explotación During all business activities, companies create data. In all departments of the company, employees at all levels use this data as a basis for making decisions. Business Intelligence (BI) collates and prepares the large set of enterprise data. By analyzing the data using BI tools, you can gain insights that support the decision-making process within your company....

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Introduccion al Datawarehouse Qué es un Datawarehouse? es un almacén de datos, busca obtener los datos de una empresa en un mismo lugar. En el proceso de un DataWarehouse es necesario el ETL(Extracción, Transformación y Carga) Los modelos de un Datawarehouse pueden ser diferentes, acá se enfocan en dos que es el Modelo de Estrella Clásico y el Modelo Estrella Extendido. El modelo de estrella clásico se utiliza para bases de datos relacionales, utiliza un diseño normalizado, clasifica dos grupos de datos, uno son las FACT y la otra las Dimensiones. En la tabla de hechos o FACT contine los datos para un análisis empresarial, que se compone de las metricas y mediciones. ...

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Contexto de trabajo: Se realiza una union de datos de la empresa Alfa: que consta de: MS Access (de 1996 a 1999), ERC Oracle (Los datos de hasta que compraron Beta), los datos en el SAP de Beta y los de Alfa (Que son desde que compraron Beta, hasta el dia de hoy) Informacion relevante. El proceso de adapcion de las distintas fuentes a una homogenea entre las 3 (Access, ERC oracle y los dos SAP) se le llama ETL (Extraction, Transformation, Load) En los modelos de tipo estrella, la informacion mas importante es la central, porque es la que incluye la informacion a analizar en si, pero a su vez, se alimenta de la de alrededor, la central (La tabla de hechos) es el nexo que permite dale un sentido a lo que se va a analizar, porque sin ella, solo...

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que es un datawarehouse? Es un almacen de datos que se obtiene de forma completa de una empresa, sin importar de que tipo de sistema o base de datos vengan y los identificadores quedan de forma igual . Etl:(extraccion, transformacion y carga de datos de otras fuentes o base de datos, para ser implementados en bi). Modelo de estrella clasico: En este esquema almacena los datos maestros dentro de las tablas de dimension como por ejemplo: Tabla de dimension proveedor Tabla de dimension cliente Tabla de dimension tiempo o fecha CLASIFICACION EN DOS GRUPOS: Los hechos = fact = importe,valor,costo = medidas Atributos o tablas de dimension: cliente, proveedor,material, tiempo etc. Venteja: la baja cantidad de operaciones,...

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El DataWarehouse es un almacén de la información corporativa de la empresa derivada directamente de los sistemas operacionales y de otras fuentes externas de datos. En él se reflejan los datos claves de los procesos de negocio con el fin de soportar la toma de decisiones. El DataWarehouse se caracteriza por contener información: - Integrada - Orientada al negocio - De sólo lectura - Histórica Integración de datos de más de un sistema operacional: Los sistemas de DataWarehouse son más efectivos cuando pueden combinar datos desde más de un sistema operacional. Cuando los datos deben ser extraídos desde más de una aplicación fuente, es natural que esta...

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