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ELEMENTOS BI(BISINESS INTELLIGENCE). - Coggle Diagram

- - - - cuenta
        
        Tipos de usuarios
        
        Accede a información de forma predecible y repetitiva. - Sólo accede a su parcela de información: extrae datos para mejorar el funcionamiento de la empresa.
        
        como
        
        UN
        
        • Un perfil con conocimientos del negocio y visión global empresa.
        
        • Segundo perfil con conocimientos informáticos.
        
        • Consulta datos y metadatos.
        
        • Acceden sin ningún patrón de acceso.
        
        TURISTA
        
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        • Las herramientas que utiliza suelen ser navegadores o buscadores.
        
        Su resultado serán proyectos para los usuarios granjero y explorador.
        
        que
  - - - DATOS INEGRADOS
        
        Sistemas operacionales heterogéneos,Modelo de datos diferentes,Diferentes visiones del negocio: finanzas, ventas, gestión personal
        
        Único sistema .Única fuente de información
      - Sistemas operacionales heterogéneos,Modelo de datos diferentes ,Diferentes visiones del negocio: finanzas, ventas, gestión personal.
        
        Unico sistema ,unica fuente de informacion,unificacion de estructura de datos
  - - - el tiempo es implícito en los almacenes de datos.
        permite hacer estudios sobre la evolucion del negocio.
        
        contiene datos no-volatiles
        
        El data warehouse es creado para ser leído pero no modificado. La información es permanente. Los datos mas recientes no sustituyen a los precedentes.
        
        su objetivo del data warehouse
        
        Almacenar la información necesaria para descubrir nuevas oportunidades que permitan mejorar el negocio.
        
        objeticos principales
        
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- - - - una parte de la integración de datos, pero es un elemento importante cuya función completa el resultado de todo el desarrollo de la cohesión de aplicaciones y sistemas.
        
        con eso
        
        queremos decir que todo proceso ETL consta precisamente de estas tres fases: extracción, transformación y carga. Vamos a definir en qué consisten cada una de estas fases.
        
        El primer paso consiste en determinar, de entre todas las fuentes de datos posibles, cual es la más adecuada para cada uno de los datos requeridos.
        
        • En la obtención de los datos se distinguen dos fases
        
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  - - - Control y automatización de la extracción de los datos, disminuyendo el tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y permitiendo mayor flexibilidad.
      - • Acceso a diferentes tecnologías, haciendo un uso efectivo del hardware, software, datos y recursos humanos existentes.
      - • Proporcionar la gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts existentes, integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.
      - • Uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación.
      - • Acceso a una gran variedad de fuentes de datos diferentes.
      - • Manejo de excepciones.
      - • Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros, que nos permitirán llevan una gestión de la planificación de todos los procesos necesarios para la carga del DW.
      - • Interfaz independiente de hardware.
      - • Soporte en la explotación del Data Warehouse.