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✒️SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

SAP BI / BW BO Introducción al Datawarehouse

SAP BI / BW BO Introducción al DatawarehouseEl propósito de la Inteligencia de Negocios

Durante todas las actividades comerciales, las empresas crean datos. En todos los departamentos de la empresa, los empleados de todos los niveles utilizan estos datos como base para la toma de decisiones.

Business Intelligence (BI) recopila y prepara el gran conjunto de datos de la empresa. Mediante el análisis de los datos mediante las herramientas de BI, puede obtener conocimientos que apoyen el proceso de toma de decisiones dentro de la empresa. BI permite crear rápidamente informes acerca de los procesos de negocio y sus resultados y analizar e interpretar los datos sobre los clientes, los proveedores y las actividades internas. La planificación dinámica también es posible.

Por lo tanto, Business Intelligence ayuda a optimizar los procesos de negocio y le permite actuar de forma rápida y en línea con el mercado, la creación de ventajas competitivas decisivas para su empresa.

Áreas clave de Business Intelligence

Un almacén de datos integra, almacena y gestiona los datos de la empresa de todas las fuentes. Si usted tiene una visión integrada de los datos pertinentes en el almacén de datos, puede iniciar los pasos de análisis y planificación.

Para obtener ideas decisivas para la mejora de sus procesos de negocio a partir de los datos de SAP NetWeaver BI proporciona métodos para el análisis multidimensional.

Figuras clave de negocios, tales como cantidades de ventas o ingresos, se pueden analizar utilizando diferentes objetos de referencia, tales como producto, cliente o Time. Los métodos para el reconocimiento de patrones en el conjunto de datos (data mining) también están disponibles.

SAP NetWeaver BI también le permite realizar una planificación basada en los datos del almacén de datos.

Herramientas para el acceso y para la visualización permiten mostrar las perspectivas que ha aprendido y para analizar y planificar los datos a diferentes niveles de detalle y en diversos entornos de trabajo (Web, Microsoft Excel).

Mediante la publicación de contenido de BI, usted puede difundir de forma flexible la información a todos los empleados que participan en los procesos de toma de decisiones de su empresa, por ejemplo, por correo electrónico o mediante un portal empresarial.

El rendimiento y la seguridad también juegan un papel importante cuando se trata de proporcionar la información que es relevante para la toma de decisiones a los empleados adecuados en el momento adecuado.

Modelos de información preconfigurados en forma de BI contenido hacen posible la introducción de manera eficiente y rentable SAP NetWeaver BI.

MODELOS DE DATAWAREHOUSE:

1.- Modelo Estrella Clásico:

El más usado para bbdd relacionales, que permiten establecer interconexiones (relaciones) entre los datos (que están guardados en tablas), y a través de dichas conexiones relacionar los datos de ambas tablas.

Se basa en dos grupos de datos: Hechos/FACT (importes, cantidades, medidas) y Dimensiones (proveedor, cliente, material, tiempo, etc).

Son rápidos y fáciles de entender debido a la baja cantidad de operaciones para enlazar Hechos y Dimensiones, al ser interconexiones directas, pero limitan el alcance del BI y requieren de tablas relativamente sencillas.

2.- Modelo Estrella Extendido:

No almacena los datos maestros dentro de las dimensioens, sino que lo hace en las tablas específicas de datos maestros, creando de 1 a 3 tablas más (atributos, textos y jerarquías). La relación entre ambas tablas se realiza a través de una intermedia entre las tablas mencionadas y la tabla de dimensión llamada SID.

Permite la gestión del historial de dimensiones, capacidad multilingüe y utilización de datos maestros entre distinttos INFOCUBOS (dimensiones compartidas).

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


 

 

 


Sobre el autor

Publicación académica de Antonio Tapia Moreno, en su ámbito de estudios para la Carrera Consultor en SAP BI / BW BO.

SAP Senior

Antonio Tapia Moreno

Profesión: Socio-fundador Hcc-hotel Cost Control - España - Legajo: CR33P

✒️Autor de: 7 Publicaciones Académicas

🎓Egresado de los módulos:

Certificación Académica de Antonio Tapia

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

Continúe aprendiendo sobre el tema "Introducción al Datawarehouse" de la mano de nuestros alumnos.

SAP Training

Datawarehouse traduce "Almacén de datos." Y el fin de un datawarehouse es consolidar todo tipo de datos desde cualquier fuente y dejarlos de forma homogénea y listos para su análisis. Hay dos maneras de modelar el datawarehouse, que son el modelo estrella que consiste en tablas muy sencillas y concretas que se relacionan, y el modelo estrella extendido que consiste en tablas mas al detalle y mas extendido que se relacionan Un ETL es Extracción, transformación y carga, es un puente entre la información y el datawarehouse, y su función es extraer la información y volverla homogénea para almacenar en el datawarehouse. El BI es mujy importatnte en las empresas debido a que...

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Creado y Compartido por: Eider Julian Lopez Fajardo

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Datawarehouse ---> almacen de datos --> proceso ETL (extraccion, transformacion y carga) Modelos de datawarehouse --> modelo estrella clasico y el modelo estrella extendido (usado por sap bi) La tabla de dimension, dentro del modelo estrella extendido, es llamada SID

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Creado y Compartido por: Rolando Aguilera Dreyse

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SAP SemiSenior

DataWarehouse: Datos de distintas fuentes en un mismo lugar Diferentes sistemas en el tiempo de una empresa dan a lugar por ejemplo a que cambien las codigueras de productos; por lo que se complica para ver datos historicos de un determinado producto. Hay es donde empiezan a jugar los DataWarehouse. Para armar los DataWarehouse se utilizan los ETLs (Extraccion , Transformacino y carga) Dar apoyo a la toma de deicisiones mediante KPIs Por que usar DataWarehouses? El diseño normalizado de las bases de datos nos complica para realizar un análisis complejo de datos. Por este motivo es que el esquema estrella clásico, como veremos en los gráficos siguientes, es el modelo multidimensional que más se utiliza para...

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Creado y Compartido por: Gaston Ashby

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SAP Expert


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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Creado y Compartido por: Juan Pablo Sadoly / Disponibilidad Laboral: FullTime

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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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Creado y Compartido por: Angel Severo Read Baez

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SAP SemiSenior

Datawarehouse es una bodega o almacén de datos que lo que busca es reunir en un mismo lugar, todos los datos que posee una empresa sin importar de donde provienen. Datawarehouse ayuda a homogenizar o depurar la información, cuando esta contiene datos con varios nombres o identificadores. Dentro de las maneras de modelar un datawarehouse están: El modelo estrella clásico siendo el más utilizado en bases de datos relacionales ya que busca clasificar los datos en dos grupos, los hechos (FACT) que agrupa los valores, cantidades, etc., útiles para los análisis de los datos empresariales. El grupo de los atributos de dimensión es donde agrupa las características de datos como proveedor,...

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Creado y Compartido por: Carlos Arturo Herrera Lugo / Disponibilidad Laboral: PartTime + Carta Presentación

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SAP Master

DATAWAREHOUSE: concentra los datos de la empresa, indistintamente del sistema que provengan, ni las características de configuración que tengan los mismos. Para configurar un Datawarehouse se realiza un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga). MODELOS DE DATAWAREHOUSE ESTRELLA CLÁSICO Es el modelo más utilizado en DB de datos relacionales. Clasifica los datos en dos grupos: Los Hechos (FACT). Valores o medidas. La tabla de hechos contiene los datos centrales Los atributos de dimensión. Caractéristicas ESTRELLA EXTENDIDO No almacena los datos en tabla de dimensiones sino en tablas específicas de atributos, textos y jerarquías. Todas éstas...

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Creado y Compartido por: Julio Genaro Ponciano Mantilla

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SAP SemiSenior

-Datawarehouse: almacén de datos. Tiene todos los datos de una empresa, indistintamente su fuente de origen, obtenidos a través de procesos ETL. -KPI (indicadores clave de rendimiento): indicador que mide el éxito de una empresa o negocio.BI es un proceso que permite a las empresas dar apoyo en la toma de decisiones, apoyándose en estos indicadores KPI. -Modelos de Datawarehouse:. Estrella clásico: Comúnmente usado en bases de datos relacionales. Dos tipos de datos: hechos(o medidas) y atributos. La tabla de hechos contiene los datos centrales para el análisis de datos empresarial. Estrella extendido: No almacena datos maestros dentro de las dimensiones, sino que lo hace en las tablas...

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Creado y Compartido por: Patricia Garrido Campillo

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SAP SemiSenior

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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Creado y Compartido por: Bayron Teodoro Chocochic Ramos / Disponibilidad Laboral: FullTime + Carta Presentación

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SAP Master

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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Creado y Compartido por: Vicmar Matilde Fernandez Medina

 


 

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