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Módulo 2 - Coggle Diagram

- - - - Fases de la metodología CLDS
        
        1º.- Se implanta una primera versión del sistema a los usuarios.
        
        2º.- Los usuarios prueban esta versión.
        
        3º.- Se desarrolla para obtener, almacenar y analizar los datos de la versión de prueba.
        
        4º.- Se realiza un diseño formal del sistema.
        
        5º.- Se analizan los resultados del diseño, reformula y reprograma si es necesario.
        
        6º.- Se entienden los requerimientos del sistema.
    - - Objetivos
        
        Corresponde a un problema concreto.
        
        Tiene a un responsable en la organización.
        
        Ofrece un beneficio tangible a la organización.
  - - - Factores
        
        Cuanto más grande una organización más probabilidad de que necesiten uno.
        
        En caso de que la organización necesite acceder de manera inmediata a información integrada y actualizada.
        
        Organización con orientación analítica importante.
        
        Organizaciones con una gran cantidad de aplicaciones operacionales y del grado de integración que hay entre estas.
    - - ona de trabajo temporal ubicada
        
        la reducción del impacto sobre los sistemas operacionales que puede provocar con tareas ETL.
        
        Permite hacer carga en bruto rápida de los datos del sistema operacional hasta el área de maniobras.
        
        Tolerancia a errores que aporta el componente de integración.
        
        Su mayor contra es el incremento del tiempo total de ejecución de los ETL.
    - - La razón por la cual no se debe combinar un almacén de datos operacional con uno corporativo es que cada uno tiene objetivos diferentes y están diseñados para conseguirlos. Si se hace así, se degradará el tiempo de respuesta para las dos funcionalidades.
    - - Los datos están integrados en el almacén de datos corporativo para evitar múltiples interpretaciones de estos.
      - Se reduce el número de interfaces en las fuentes de datos.
    - - Problemas surgen cuando hay que incluir datos comunes en diferentes almacenes de datos departamentales, este problema es más habitual de lo esperado:
        
        Hay fuentes de datos en origen compartidas entre almacenes departamentales.
        
        Falta de integración de datos comunes en los diferentes almacenes de datos
  - - - El desmantelamiento de la telaraña consiste en localizar progresivamente los programas de extracción y los almacenes temporales de datos que dejan de ser útiles, para evitar que se vuelvan a ejecutar o crear, además se desmantelará la parte de la telaraña del entorno operacional que ejercía la función del nuevo sistema construido.
    - - La FIC afectará la manera de trabajar de los analistas, también afectará a los equipos de desarrollo que generan informes, pues estos pasan a generarse dentro de la FIC.
  - - - Ventajas de las herramientas OLAP:
        
        Aportan valor y calidad al sistema analítico.
        
        Garantiza que los cálculos y métricas obtenidas serán válidas para toda la organización.
        
        Reduce o elimina ambigüedades e interpretaciones diferentes sobre un mismo dato.
      - Desventajas de las herramientas OLAP:
        
        Alto coste de desarrollo.
        
        Mucho tiempo necesario para su implementación y mantenimiento.
        
        Los analistas deben conocer programas de consulta.
    - - El sistema OLAP ofrece:
        
        Robustez y calidad de las explotaciones.
        
        Automatización de ciertos procesos que deben de ser recalculados periódicamente.
      - El sistema de self-service BI permite:
        Explotar y explorar los datos con flexibilidad.
    - - Las ventajas de estas herramientas son:
        
        Los analistas no deben saber programar.
        
        Permiten realizar análisis y consultas avanzadas de manera visual.
        
        Power BI, Tableau, QlikView.
        
        Facilita el descubrimiento de patrones ocultos en los datos
      - Las desventajas de esta herramienta son:
        
        Análisis subjetivos
        
        No hay criterios de calidad establecidos por la organización.
        
        Dos análisis con los mismos datos dan lugar a interpretaciones distintas, y los invalidan.
- - - - Tipo de proyecto de menor envergadura y menor plazo de ejecución. Si aún no hay un almacén de datos corporativo, se hace necesario un proyecto autónomo. Otra alternativa al almacén de datos departamental es: Virtual Data Mart
    - - Pasos
        
        Selección de columnas y registros de interés para el departamento.
        
        Agregaciones desde los datos del almacén según la granularidad deseada.
        
        Transformaciones de los datos adecuados al esquema multidimensional.
  - - - Los paquetes de aplicaciones integradas cuyo ámbito es toda la organización son implementaciones comerciales del almacén de datos operacional.
        El almacén de datos operacional puede ser adquirido en forma de paquete de aplicaciones integradas o construido en la organización.
    - - Clase II
      - Clase III
      - Clase I
      - Clase IV
    - - Dado el coste elevado, se recomienda desarrollar el almacén de datos operacional de manera iterativa mediante proyectos autónomos.
  - - - ADICCIÓN DE DATOS DERIVADOS
      - CAMBIO DE GRANULARIDAD EN LOS DATOS
      - ORGANIZACIÓN DE DATOS SEGÚN SU ESTABILIDAD
      - FUSIÓN DE ENTIDADES
      - ADICCIÓN DE UN ELEMENTO DE TIEMPO
    - - Para implementarlo es necesario utilizar el modelo relacional, no será necesario normalizar el diseño del esquema pues no se realizarán modificaciones.
    - - Construcción gradual del almacén de datos corporativo, a partir de un diseño principal que se refina mediante proyectos de desarrollo de almacenes de datos departamentales que lo llenarán de datos.