La habilidad de acceder a los Datos de la toda la Empresa

1. ¿Porqué construir una base de datos? • La habilidad de acceder a los Datos de la toda la Empresa • La habilidad de tener consistencia en los datos • La habilidad de realizar un análisis

2. Historia de análisis de los datos corporativos • Reportes en Papel • Análisis en Planilla de Cálculo • Sistemas de información ejecutiva • Herramientas estándar Data Warehouse

3. Sistemas OLAP • Sistemas OLTP • OLAP vs. OLTP

4. Consistencia y Consolidación • Información Significativa • Histórica • Solo lectura • Granularidad

5. ¿Qué es un Data Warehouse? • Herramientas para los Usuarios • Colección de Datos para asistir el soporte de decisión • Datos y Herramientas

6. ¿Qué es un Data Mart? • El Data Warehouse es para los Datos de toda la empresa • Un Data Mart es específico a un departamento en particular • ¿Por que construir Data Marts?

7. Data Marts vs. Data Warehouse • Ventajas de Data Marts sobre Data Warehouse • Desventajas en la construcción de Data Marts

8. Construyendo un Data Warehouse o Data Mart • Construir de Warehouse por integración de Data Marts a través de la Empresa • Construcción de Data Marts a partir del Data Warehouse

9. Fuente 1 Fuente 2 Fuente 3 Datos Warehouse De Data Warehouse a Data Mart Servicio al Cliente Mart Ventas Mart Finanzas Mart

10. Fuente 1 Fuente 2 Fuente 3 De Data Mart a Data Warehouse Ventas Mart Data Warehouse Finanzas Mart Servicio al ClienteMart

11. Integración de Data Marts Fuente 1 Fuente 2 Fuente 3 Producto Localización Organización GL Finanzas Ventas Tiempo Clientes

12. El ciclo de vida de los Datos Warehousing

13. Entorno Tecnológico

14. Servidor SQL Herramientas de Data Warehouse • Servicio de Transformación de Datos • Servicios OLAP de Servidores SQL • Requerimientos de Consulta en Inglés • Servicio de Tabla de Pivot • Soporte avanzado de base de datos

15. Escenarios de Negocios • Búsqueda de Ventas • Partes Buscadas

16. Búsqueda de Venta • Dimensiones • Metas

17. Terminología de Data Warehousing • Cubo • Data Mart • Data Warehouse • Meta Datos • OLAP • OLTP • Sistema Fuente de Datos • Transformaciones

18. Comparación de Arquitecturas de Sistemas • Sistemas Operacionales • Sistemas Analíticos

19. ¿Dónde, Qué, Cómo es ahora? Información Estatus Solicitud

20. ¿Mejoré la decisión que tomé? Información Vista Interna Análisis

21. Comparación de los Sistemas • Operacional Respondiendo y Solicitando eventos individuales • Analíticos Estudiando (Midiendo) múltiples eventos y respuestas a través de las áreas y tiempo funcionales

22. Procesos de Análisis de Datos Warehouse Conductores de Negocios Objetivos de Negocios Necesidad de Análisis de Informaciones más altas Procedimientos y roles Conductores de Negocios Llaves indicadoras de Performance Eventos y Dimensiones Transformaciones y Fuentes

23. Entrada de nuevos Competidores Servicio a nuevos Clientes Negocios de Clientes Desarrollo de nuevos productos o servicios Decreto de Gobierno

24. Objetivos de los Negocios • Mejora las ventas a través de una mejor Identificación de los segmentos de mercado. • Baja los costos identificando los servicios devaluados • Mejora la satisfacción y la retención del cliente • Provee métricas para mejorar la productividad del valor de la cadena

25. Oportunidad de Actividad Evaluatoria • Mantener una sección de definición de negocio • Revisar el ambiente de tecnología informática • Coleccionar y revisar las documentaciones de la Empresa • Analizar y acceder a la información • Desarrollar un plan de definición de pedidos y las fases del análisis de la arquitectura.

26. Analizando y priorizando técnicas de análisis Low Medium High Ventas Clientes Competidores Movimiento del Prod. Guardado, Depart. Categorización y mezcla de prod. Promociones Fuente Laboral Margen (Gross Profit)

27. Primer manejo del Punto de Chequeo (CheckPoint) • Incluye Sponsors de Negocios, Gerenciamiento • de proyectos cliente y las llaves Skateholders • Revisión y Aprobación de la fase entrega • Identificando y discutiendo puntos abiertos • Revisión y Aprobación del plan Proyecto • para la próxima fase

28. Procedimientos y Roles Conductores de Negocios Objetivos de Negocios Necesidad de Análisis de Informaciones muy importantes Procedimientos y roles Indicadores de mejoras en Llaves Eventos y Dimensiones Eventos y Dimensiones Fuentes y Transformaciones

29. Identificación de Roles de los Participantes en el Análisis Analista Financiero Analista de Marketing Ventas Analista de Ventas Analista del Producto

30. Analizando los procedimientos identificando los roles * Venta del producto diario * Análisis del movimiento del producto * Respuesta de la estrategia de la oferta del producto Análisis del Producto

31. Entendiendo los Roles de pedidos de información Venta de los Productos Diarios Análisis de los movimientos de los productos Respuesta en la estrategia de oferta del producto “¿Cuántos errores tienen nuestros productos, por tamaño, por gusto, fueron vendidos cada mes este año, en la división Eastern, por depósito, medido por tamaño, comparado con el mismo mes del año pasado?

32. Identificando los indicadores en la mejora de la “Key” Numero de unidades vendidas Venta $ Ventas Revenue Producto Bruto profit Descuento Promoción Objetos y eventos adicionales expuestos

33. Identificación de la información de Objetos y Eventos Tiempo Venta de productos diarios Producto Análisis de Movimiento del Producto Respuesta de la oferta del producto (Estrategia) Organización Stock Venta Grabado

34. Identificación de Factores • Elegir medidas y Factores • Ordenar cantidad • Valor del Dólar • Contabilización del Inventario

35. Dimensiones y Eventos Conductores de Negocios Objetivos del Negocio Necesidad de Análisis de la información más importante Procedimientos y Roles Indicadores de llaves de mejora Eventos y Dimensiones Fuentes y Transformaciones

36. Buscando los eventos comunes Procedimiento de Marketing Datos de Venta Desarrollo de Campaña Gerente de Marketing Datos de Cliente Información del Producto Analista de Marketing Analista de Campaña Campaña Informativa Analista de Venta

37. Identificación de Dimensiones • Clientes • Tiempo • Producto • Estatus

38. Segundo Checkpoint de Manejo • Finalize los requerimientos obteniendo procesos • Solicitar un proyecto de decisiones de ir o no ir

39. Fuentesy Transformaciones Conductores de Negocios Objetivos del Negocio Necesidad de Análisis de la información más importante Procedimientos y Roles Indicadores de llaves de mejora Eventos y Dimensiones Fuentes y Transformaciones

40. Vida cíclica de Datos Warehouse Transformaciones Sistemas de Fuente OLTP Data Marts Cubo Datos Warehouse Cliente Fuentes Metadata

41. Transformaciónde Documentación KPIs Procesos de Captura del Sistema Requerimientos de Fuente de Transformaciones Entregables • Datos de Fuente en diagramas de contexto • Documentación de la vida de los ciclos, incluyendo • periódicamente, volúmenes esperados, fuentes de • datos (especificaciones Metadata) • Especificaciones de selección de datos y reportes • Estrategias de Implementaciones y entregas de • soluciones arquitectónicas.

42. RequerimientosTécnicos Identificados • Infraestructura (Hardware y Software) • Adquisición de datos de Población • Respaldo y Recuperación • Seguridad

43. Terminologíade datos Warehouse • Dimensión • Factores • Medida

44. DiseñandoSistemas OLTP • Diagramas de Relaciones de Entidades • Normalización de la Tabla de Base de Datos • Puntos de diseño de Sistemas OLTP

45. Diagramas de Relaciones de Entidades

46. Normalización de la Tabla de Base de Datos • Un grupo de implementaciones relacionales, secuenciales • diseñado en base de datos con reglas • Primer formulario normal • Segundo formulario Normal • Tercer formulario Normal • Cuarto y Quinto Formulario Normal

47. Ejemplo de Normalización

48. OLTP puntos de diseños de Sistema • Ventajas • Previene anomalías de Actualización • Asegura la consistencia de los datos a través de las • transacciones. • Optimiza la eficiencia en los procesos de la aplicación • Reduce esfuerzo en modificación de aplicaciones • Desventajas • Dificultad para diseñar reportes analíticos • Indíces que reduce la mejora

49. Como ve la información el negocio

50. Modelado Dimensional - Esquema "La estrella"(Participar)