COMO SE DA EL DISEÑO DATA WAREHOUSE CON METODOLOGIA HEFESTO, ADVENTURE WORKS CYCLES

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Insumo_unidades

Hechos: insumo_unidades

Función: sum

Aclaración: representa las unidades compradas por tipo de insumos para la producción

Insumo_Valor

Hechos: (insumo_unidades)*(precio_compra)

Función: sum

Aclaración: representa las unidades compradas por tipo de insumos para la producción valorizadas a precio de compra

Venta_unidades

Hechos: Venta_unidades

Función: sum

Aclaración: representa la suma de ventas en unidades realizadas por producto en un periodo determinado

Venta_valor

Hechos: (Venta_unidades)*(precio_lista)

Función: sum

Aclaración: representa la suma de ventas en valor realizadas por producto en un periodo determinado

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Correspondencias

- Producto: la perspectiva producto se relaciona con las tablas:

- Production.Product

- Production.ProductInvetory

- Purchasing.PurchaseOrderDetail

- Sales.SalesOrderDetail

- Tiempo: la perspectiva tiempo se relaciona con las tablas:

- Production.WorkOrder

- Production.ProductInvetory

- Purchasing.PurchaseOrderHeader

- Sales.SalesOrderHeader

- Bodega: la perspectiva bodega se relaciona con la tabla Production.ProductInventory

- Proveedor: la perspectiva proveedor se relaciona con la tabla Purcharsing.PurchaseOrderHeader

- Cliente: la perspectiva Cliente se relaciona con la tabla Sales.customer

- Vendedor: la perspectiva Vendedor se relaciona con la tabla Sales.SalesPerson

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Modelo conceptual ampliado,

[pic 5]

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MODELO LÓGICO DEL DWH.

- Modelo lógico: dada la cantidad de tablas de hecho que se utilizarán y la complejidad que presenta el modelo OLTP, fuente de información de nuestro DWH, utilizaré el esquema constelación. Este esquema nos ayuda a eliminar redundancia y repetición de datos y ahorro de espacio de almacenamiento, dado que todas las tablas de hecho están normalizadas, además nos permite tener más tablas de hecho sin la necesidad de duplicar las tablas de dimensiones. Y con un mínimo esfuerzo de diseño se pueden analizar más aspectos importantes del negocio.

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Perspectivas y dimensiones

- Producto

[pic 6]

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4.2.2. Tiempo

[pic 7]

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- Bodega

[pic 8]

- Proveedor

[pic 9]

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- Cliente

[pic 10]

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- Diagrama DWH

[pic 11]

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CONCLUSIONES

El tamaño de empresa y el nivel de integración que tiene AdventureWorks genera un modelo transaccional de gran magnitud, el cual resulta dificultoso de digerir a la hora del análisis. Por otro lado, este nivel de detalle hace que la empresa sea rica en datos, dejando la gran tarea de transformar estos datos en información valiosa. El objetivo del presente trabajo ha sido cumplido, las 4 grandes preguntas se han encaminado a una respuesta ágil y adecuada a través del modelamiento del DWH y sus diferentes componentes, queda pendiente el desarrollo del código que permitirá tener estos indicadores a la mano y durante ese proceso volver analizar el modelo transaccional para enriquecer y mejorar el resultado final.

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BIBLIOGRAFÍA

ESCENARIOS EMPRESARIALES DE ADVENTURE WORKS CYCLES

En el texto: (Technet.microsoft.com, 2017)

Bibliografía: Technet.microsoft.com. (2017). Escenarios empresariales de Adventure Works Cycles. [online] Available at: https://technet.microsoft.com/es-es/library/ms124825(v=sql.100).aspx [Accessed 12 Oct. 2017].

ACERCA DE ADVENTURE WORKS Y LA BASE DE DATOS DE NEGOCIO DE MUESTRA

En el texto: (Support.office.com, 2017)

Bibliografía: Support.office.com. (2017). Acerca de Adventure Works y la base de datos de negocio de muestra. [online] Available at: https://support.office.com/es-es/article/Acerca-de-Adventure-Works-y-la-base-de-datos-de-negocio-de-muestra-00a88101-ef11-4a8d-8904-b9747f53c961 [Accessed 12 Oct. 2017].

ESCENARIO DE VENTAS Y MARKETING

En el texto: (Technet.microsoft.com,