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3.2. Bodegas de datos. - Coggle Diagram

- - - - Se requiere de un servidor para el almacenamiento y manejo de la base de datos corporativa; este servidor se recomienda que sea altamente escalable, pues algunas veces el proyecto de construcción de la bodega presenta redimensionamiento a medida que se avanza en la implementación. La capacidad inicial de almacenamiento estará determinada por los requerimientos de información histórica presentados por la empresa y por la perspectiva de crecimiento que se tenga.
      - Dependiendo del diseño del sistema, puede ser necesario contar con un segundo servidor para las herramientas de consulta de datos. Este equipo debe tener el sistema operativo recomendado por el proveedor de la herramienta a utilizar, siendo el más usado alguna versión de Windows.
      - Las estaciones de trabajo de cada usuario deberán cumplir con las características recomendadas por el proveedor de la herramienta de consulta seleccionada.
    - - Herramientas de Almacenamiento: corresponde a la herramienta en la cual se irán a almacenar los datos. Existen muchas opciones dependiendo del volumen de los datos, presupuesto y capacidad de su sistema. Cada uno de los sistemas de administración de bases de datos, como Oracle, DB2, Informix, TeraData, Sybase, etc, tienen una facilidad de Data Warehouse.
      - Herramientas de Extracción y Colección: Ayudan a definir, acumular, totalizar y filtrar los datos de sus sistemas transaccionales en el Data Warehouse. La mayoría de esas herramientas son desarrolladas por el personal interno de la compañía dado el gran conocimiento que tienen de los sistemas transaccionales.
      - Herramientas para Elaboración de Reportes a Usuarios Finales: Es la interfase vista por el usuario. Al usuario se le debe proveer un mecanismo para que vea los datos a un alto nivel y que entonces obtenga con ello la solución a preguntas específicas. Existen muchas herramientas, incluyendo Cognos Powerplay, Business Objects, SAS, ShowCase Strategy etc.
      - Herramientas de Análisis Inteligente: Entre ellas están las de empresas como IBM, SAS, Arbor, Cognos, Business Objects, entre otras. Estas herramientas han sido construidas utilizando inteligencia artificial que buscan alrededor del Data Warehouse modelos y relaciones en los datos. Estas herramientas utilizan una técnica conocida como Data Minning o Minería de datos.
    - - Transformación de Datos. Se obtienen datos e información de diferentes fuentes o almacenamientos y se aplica una serie de reglas definidas que convierten los datos en información útil para la toma de decisiones.
      - Repositorios y metadatos. Más importante aún que el flujo de datos es entender el origen y la descripción de éstos de una forma que sea común para toda la organización. "No se requiere más datos, se requiere entenderlos".
      - Procesamiento analítico en línea (OLAP). Provee el medio para obtener visualizar y analizar información con alto rendimiento y flexibilidad. OLAP presenta la información a los usuarios de una forma natural e intuitiva. De esta manera los usuarios pueden ser más efectivos en reconocer el valor de dicha información.
      - Visualización. En la mayoría de los casos los datos pueden ser mejor entendidos si los números son combinados de diferentes formas y presentados visualmente en forma de histogramas y varios tipos de gráficas. La visualización puede ser especialmente útil en identificar rápidamente cuales datos pueden tener un análisis especial.
- - - - Descripción:
        Fuentes de información.
        Variables que se van a cargar en la bodega de datos.
        Proceso de cargue inicial y actualización de la información.
        Visualización de la información.
        Seguridad tanto en la autorización para la publicación en
        Internet como en los permisos de consulta de la
        información.
      - Realización de los requerimientos:
        Definición del nombre del requerimiento
      - Verificación y actualización del requerimiento.
      - Desarrollo del requerimiento en el sistema.