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Datos. - Coggle Diagram
Datos.
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Las bodegas de datos es centralizar una gran variedad de datos e información, interpretar dicha información y darle un valor agregado para beneficio del negocio todo ello por supuesto, con un fácil acceso y visualización por parte de los usuarios. Algunos procesos que se realizan en estos escenarios son:
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Como la business intelligence gira en torno al análisis de datos, es evidente que la información entregada por el software de BI no puede ser más confiable que los datos analizados. Desafortunadamente, muchas empresas tienen un problema de inconsistencia de datos, aunque es bastante probable que ni si quiera estén conscientes de esta situación.
Muchas empresas tienen varias bases de datos, cada una con su propia copia de la información de contacto de los clientes; parte de la cual puede estar desactualizada. Cada vez que existan datos redundantes en diferentes ubicaciones aisladas (no replicadas) es muy probable que estos datos se vuelvan inconsistentes con el tiempo. Y es posible que estas inexactitudes no se limiten a una sola base de datos. Puede que existan datos inexactos desperdigados por todos los orígenes de datos de la empresa.
¿Entonces cómo enfrentar este problema? Antes de poder aprovechar las herramientas de business intelligence, la empresa debe asegurase de que sus datos sean confiables. La mejor forma lograr esto es teniendo siempre “una única versión de la verdad”. En otras palabras, conviene basar todos los análisis de BI en un único origen de datos autoritativo.
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Un reporteador de última generación conocidos como de Inteligencia de Negocios ó BI. A diferencia de los reporteadores tradicionales, orientados a operar el negocio, los de BI están orientados a analizar la información existente para soportar una mejor toma de decisiones.
Los reporteadores de última generación, están diseñados para analizar lo que la operación arroja.
Es decir, analizar a profundidad la cobranza, los pagos, las ventas, los inventarios, etc, con el fin de tomar mejores decisiones.
Procesos ETL: Extraer (Extract), Transformar (Transform) y Cargar (Load).
Los procesos ETL son un término estándar que se utiliza para referirse al movimiento y transformación de datos. Se trata del proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y cargarlos en otra base de datos (denominada data mart o data warehouse) con el objeto de analizarlos. También pueden ser enviados a otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio.
Vistas Multidimensionales (hipercubos de datos)
Los cubos de información funcionan como los cubos de rompecabezas, en el juego se trata de armar los colores y en el data warehouse se trata de organizar los datos por tablas o relaciones ; los primeros (el juego) tienen 3 dimensiones, los cubos OLAP tienen un número indefinido de dimensiones, razón por la cual también reciben el nombre de hipercubos. Esta vista estará dispuesta según unas dimensiones y podrá contener información calculada.
Alertas, tableros de control (dashboards) e indicadores clave de desempeño (KPI’s)
Una alerta indica el estado de un determinado indicador de negocio, así como los avances de la operación de la empresa.