cambios en los mercados. Su función esencial es ser la base de un sistema de información gerencial, es
decir, debe cumplir el rol de integrador de información proveniente de fuentes funcionalmente distintas (Bases Corporativas, Bases propias, de Sistemas Externos, etc.) y brindar una visión integrada de dicha información, especialmente enfocada hacia la toma de decisiones por parte del personal jerárquico de la organización.
Es un sitio donde se almacena de manera integrada toda la información resultante de la operatoria diaria
de la organización. Además, se almacenan datos estratégicos y tácticos con el objetivo de obtener
información estratégica y táctica que pueden ser de gran ayuda para aplicar sobre los mismos técnicas de análisis de datos encaminadas a obtener información oculta (Data Mining).
Arquitectura del Data Warehouse
La arquitectura de esta tecnología está integrada por los siguientes componentes:
1). OLTP (On-Line Transaction Processing)
Son aplicaciones que definen el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión y ejecutan las operaciones del día a día. Algunas de las características más comunes de este tipo de
transacciones podrían ser:
-Altas/Bajas/Modificaciones
- Consultas rápidas, escuetas y predecibles
- Poco volumen de información e
información disgregada
- Transacciones rápidas
- Gran nivel de concurrencia
- Modo de actualización on-line
- Baja redundancia de datos
Algunos ejemplos de este tipo de aplicaciones son:
- Compras
- Ventas
- Inventario
- Sueldos
2). Consolidación
Es la parte del proceso de Data Warehouse que se encarga de producir el cambio de los sistemas OLTP a las Bases de Datos OLAP. Consolidan datos de aplicaciones no integradas, sumarizan datos disgregados y los transforman. Este proceso está compuesto por tres pasos.
*Validación de Consistencia de los datos
*Mecanismos de Consolidación
*Factores técnicos
3). Middleware
Es un software que reside físicamente en un Cliente y en un Servidor de Comunicaciones, localizado
4). OLAP (On-Line Analytical Process)
Son aplicaciones que se encargan de analizar datos del negocio para generar información táctica y
estratégica que sirve de soporte para la toma de decisiones. Mientras que las transacciones OLTP
utilizan Bases de Datos Relacionales u otro tipo de archivos, OLAP logra su máxima eficiencia y
flexibilidad operando sobre Bases de datos Multidimensionales.
Podemos nombrar las siguientes características como las más sobresalientes de estas aplicaciones:
- Estructura de datos transparente al usuario
- Solo Consulta, trabajan sobre la información operacional generada por los sistemas OLTP
- Consultas sobre grandes volúmenes de datos no predecibles
- Información histórica
- Modo de actualización Batch
- Alta redundancia de datos para facilitar la generación de consultas y obtener buenos tiempos de respuesta
- Poderoso Back-end analítico para múltiples aplicaciones de usuarios
- Trabaja con resúmenes de miles de registros condensados en una sola respuesta
5). Data Marts
Una vez contando con la base de información empresarial integrada y, a partir de esta, se crean
subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda
tomar mejores decisiones. Los datos existentes en este contexto pueden ser sumarizados, agrupados,
explorados y reportados de múltiples formas para que diversos grupos de usuarios realicen la
explotación de los mismos. riesgos para luego ir ampliando su espectro gradualmente.
Arquitectura del Data Warehouse
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