DESARROLLO Y APLICACIÓN DE UNA METODOLOGÍA PARA EL DESARROLLO DE DATA WAREHOUSE

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5.3 ORGANIZACIÓN INICIAL

5.3.1 Selección de un área de negocio con una probabilidad de éxito

5.3.2 Establecimiento de asociación de usuarios y el proceso de negocio

5.3.3 Construcción de prototipos rápidamente

5.3.4 Implementación incremental

5.3.5 Publicación de avances exitosos

5.3.6 Estrategias para el desarrollo de un Data Warehouse

5.3.7 Estrategias para el diseño de un Data Warehouse

5.3.8 Estrategias para la gestión de un Data Warehouse

5.4 INFRAESTRUCTURA TÉCNICA

5.5 DISEÑO PRELIMINAR

5.5.1 Diseño de entrevistas con los usuarios

5.5.2 Elección del proceso de negocio

5.5.3 Identificación de los hechos relevantes

5.5.4 Elección de la granularidad de los hechos registrados

5.5.5 Identificación de dimensiones

5.5.6 Determinación de atributos y jerarquías de las dimensiones

5.5.7 Determinar las dimensiones que cambian lentamente

5.5.8 Determinación de agregaciones

5.5.9 Determinación de la historia del almacén de datos

5.5.10 Determinación de la periodicidad del proceso ETL

5.6 MODELO DE DATOS DICREP O MODELO ESTRELLA

5.7 DISEÑO DE BASE DE DATOS

5.8 SISTEMA DE REGISTRO

5.9 CARGA DE DATOS

5.10 USUARIO FINAL

5.11 REESPECIFICACIÓN

5.12 SEGURIDAD EN EL DATA WAREHOUSE 41

5.13 ADMINISTRACIÓN DEL DATA WAREHOUSE

5.14 CALIDAD DE LOS DATOS

6 EVALUACIÓN DE LA METODOLOGÍA

7 CONCLUSIONES

7.1 PROYECCIONES

8 BIBLIOGRAFÍA

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INDICE DE FIGURAS

Figura 2.1 Modelo en cascada clásico

Figura 2.1 Modelo en espiral

Figura 2.1 Aproximación de Bill Inmon.

Figura 2.1 Aproximación de Ralph Kimball.

Figura 3.1 Diferencias entre los distintos tipos de usuario desde el punto de vista del diseño de la base de datos.

Figura 3.1 Diferencias en la organización de los datos.

Figura 3.1 Infraestructura a la cual está orientada cada comunidad de usuarios

Figura 3.1 Tipo de herramientas utilizada según el tipo de usuario.

Figura 3.1 Niveles en que puede ser dividida la empresa según los sistemas de información.

Figura 4.1 Esquema de la metodología a utilizar en el desarrollo del Data Warehouse.

Figura 4.1 Esquema de una Fact Table.

Figura 4.1 Esquema una Fact Table del tipo Fact Less.

Figura 4.1 Esquema de las dimensiones.

Figura 4.1 Esquema de las jerarquías.

Figura 4.1 Esquema de la periodicidad del proceso ETL.

Figura 4.1 Esquema del modelo estrella.

Figura 4.1 Esquema “snowflake” o copo de nieve.

Figura 4.1 Esquema de definición del sistema de registro.

Figura 4.1 Esquema del procesa de carga de datos.

Figura 4.1 Esquema del tipo de decisiones que se toman en la empresa.

Figura 4.1 Seguridad a distintos niveles de granularidad.

Figura 5.1 Organigrama de la DICREP

Figura 5.1 Modelo estrella del Data Warehouse implementado en la DICREP

Figura 5.1 Esquema de los procesos de carga de datos.

Figura 5.2 Herramienta proporcionada por Oracle 9i para el procesamiento de los cubos.

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INTRODUCCIÓN

En las últimas décadas las empresas a nivel mundial han sufrido grandes transformaciones producto de la globalización que se vive en estos tiempos, lo que conlleva a que estas destinen grandes recursos para alcanzar las preferencias de los clientes con mínimos costos de operación.

Para hacer frente a estos desafíos es necesario que las empresas estén preparadas para enfrentar estos cambios y detectar antes que la competencia las necesidades de los clientes. Un elemento fundamental para lograr este objetivo es contar con información oportuna y de calidad.

Actualmente las empresas almacenan gran cantidad de datos que finalmente terminan por saturar los sistemas operacionales lo que finalmente obliga a sacar estos datos de los sistemas dejando de tener importancia para la empresa convirtiéndose en datos históricos que en muy pocas ocasiones son recuperados para obtener beneficios de ellos. Sin embargo esos datos pueden representar una mina de oro para la empresa ya que forman parte del patrimonio de ella. Por tal motivo es imprescindible implementar sistemas de información que permitan a los directivos de la empresa

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