Fundamentos de Business Intelligence y Gestión de Datos Empresariales

Business Intelligence (BI)

El Business Intelligence (BI) es un conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimientos mediante el análisis de datos de una empresa. Su objetivo principal es ayudar a tomar mejores decisiones proporcionando la información correcta.

Bienes de la Empresa

1. Base de datos.
2. Cadena de suministro.
3. Ventas personales.
4. Actividad o fuente de información relevante.

Sistemas de Información y Soporte

• Reporting: Herramienta para la generación de listados.
• EIS (Executive Information System): Permite visualizar de forma rápida y fácil el estado de una situación empresarial.
• DSS (Decision Support System): Aplicación informática que, basándose en modelos matemáticos, permite brindar ayuda en la toma de decisiones.
• KMS (Knowledge Management System): Facilita el acceso a la información.

Procesamiento de Datos: OLAP vs. OLTP

• OLAP (Online Analytical Processing): Permite consultar estructuras multidimensionales que contienen datos resumidos de grandes bases de datos. Sintetiza la información de la organización a través de vistas comparativas y personalizadas, facilitando el análisis de la información.
• OLTP (Online Transactional Processing): Sistema orientado a las transacciones, diseñado específicamente para bases de datos operacionales.

Almacenamiento y Minería de Datos

• Data Warehouse: Diseñado para dar respuesta de información ante la descentralización en la toma de decisiones. Pone la información de todas las áreas en manos de quienes toman las decisiones y proporciona herramientas para la búsqueda y el análisis.
• Data Mining: Identifica y describe las relaciones en las bases de datos donde las empresas generan información de sus procesos. Está diseñada para resolver problemas concretos.
• Data Mart: Aplicación del Data Warehouse orientada a soportar una línea de negocios simple.

Comparativa de Estructuras

Base de Datos Operacionales

• Datos operacionales.
• Orientado a la aplicación.
• Información actual.
• Detallada.

Data Warehouse

• Datos de negocio.
• Orientado al sujeto.
• Información actual e histórica.
• Detallada y resumida.

Modelo Dimensional

Pasos para la creación de un modelo dimensional:

1. Seleccionar el proceso de negocio.
2. Declarar la granularidad.
3. Escoger las dimensiones.
4. Identificar hechos numéricos.
5. Definir dimensiones.

Procesos de Integración (ETL)

• ETL (Extracción, Transformación y Carga): Realiza las funciones de extracción, limpieza, consolidación y la carga inicial desde la fuente de datos.
• ETL Full: Toma toda la información de la base de datos de origen y la traspasa íntegramente al modelo Data Warehouse (DW).
• ETL Incremental: Toma únicamente la información nueva generada en la tabla de origen.
• ETT (Extracción, Transformación y Transporte): Sistema encargado del mantenimiento del almacén de datos.