Fundamentos de BI
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Agenda
• Introducción a conceptos de BI
• Microsoft BI
• Demo
• Gartner
• Preguntas
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Qué es Inteligencia de Negocio?
• The Data Warehousing Institute:
«Inteligencia de Negocios son procesos, tecnologías y herramientas que nos ayudan a convertir datos en información, información en conocimiento y conocimiento en ayuda a la toma de decisiones.»
• Hans Peter Luhn, IBM 1958:
«La capacidad de interpretar las relaciones mutuas de los hechos presentados, de tal manera que permita orientar nuestras acciones hacia una meta deseada.»
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Business Intelligence
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Business Intelligence
• Reporting
• Dashboarding
• DW
• Data Mining
• BSC
• Big Data
• DQ
• MDM
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TDWI Maturity Model
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Pirámide BI
(http://www.be-analytic.com/businessintelligence.html)
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Myth.
Business Intelligence is…
Reality. Myth.
Business Intelligence is…
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Software vs Business Intelligence
Aplicaciones Estándar Inteligencia de Negocios
Necesidad del negocio Oportunidad del negocio
Consultas estáticas Consultas dinámicas
Nuevos informes necesitan desarrollo El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes
Información operacional Información estratégica e histórica
Orientado tanto a niveles altos como bajos
Principalmente orientado a altos niveles jerárquicos
Información a nivel de detalle Datos integrados y estandarizados
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Qué no es Business Intelligence?
• NO es una tecnología, se apoya en ella.
• NO da una única solución, se enfoca en la visión y las necesidades del negocio.
• NO es un sistema operacional, son herramientas para analizar información.
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Arquitectura
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ETL
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Staging Area
Sistema que permanece entre las fuentes de datos y el data warehouse con el objetivo de:
• Facilitar la extracción de datos.
• Data cleansing (limpieza de datos).
• Mejorar la calidad de datos.
• Ser usado como cache de datos operacionales con el que posteriormente se realiza el proceso de Data Warehousing.
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Data Marts
Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse para áreas específicas.
• Entre las características de un data mart destacan: • Usuarios limitados.
• Área específica.
• Tiene un propósito específico.
• Tiene una función de apoyo.
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Datawarehouse
“Una copia de las transacciones de datos específicamente estructurada para la consulta y el análisis”.
Un data warehouse no era más que: "la unión de todos los Data marts de una entidad“.
Metodología (bottom-up)
Ralp Kimball
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Datawarehouse
“Un Data Warehouse es un conjunto integrado de bases de datos, con orientación temática, que están diseñados para el apoyo a la toma de decisiones, y donde cada unidad de datos es relevante en algún momento del tiempo”.
Metodología (top-down)
Bill H. Inmon
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Datawarehouse
• Orientado a temas.- Los datos en la base de datos están organizados de manera que todos los elementos de datos relativos al mismo evento u objeto del mundo real queden unidos entre sí.
• Variante en el tiempo.- Los cambios producidos en los datos a lo largo del tiempo quedan registrados para que los informes que se puedan generar reflejen esas variaciones.
• No volátil.- La información no se modifica ni se elimina, una vez almacenado un dato, éste se convierte en información de sólo lectura, y se mantiene para futuras consultas.
• Integrado.- La base de datos contiene los datos de todos los sistemas operacionales de la organización, y dichos datos deben ser consistentes.
Bill H. Inmon
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Arquitectura Kimball
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Diseño en Estrella
(Start Model, http://kle.sisorg.com.mx/articulo03.html)
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Tablas de dimensiones
• Tienen tres tipos de campos: llave primaria, niveles de las jerarquías y campos de atributos
• Recomendación: Las llaves primarias deben ser enteros identity, no se recomienda utilizar las llaves del OLTP
• Cada nivel de una jerarquía equivale a un campo de la tabla
• Los datos almacenados en los campos son los miembros
• Una tabla de dimensión puede tener mas de una dimensión.
• Los atributos son datos adicionales
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Tablas de Hechos
• Almacena entre el 97% y 99% de los datos
• Crece constantemente, con registros diarios o semanales
• Los registros no se actualizan a no ser que se detecten errores en los datos
• Tiene dos tipos de columnas: LLAVES Y MEDIDAS
• Existe una llave externa por cada dimensión
• La llave primaria puede estar compuesta por las llaves de las dimensiones
• No deben existir nulos en los campos de las llaves
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Microsoft BI
• Evolución
• Data quality
• MDM
• ETL
• Reporting
• Cube
• Semantic Model
• Self Services
• ScoredCard y Dashboard
• Mobile
• Dataminig
• Big Data
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Evolución
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ETL(SSIS)
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MDM
• Maneja los datos maestros
• Único repositorio de entidades de negocio.
• Interface Web y Office Excel
• Gobernanza de la información
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Data Quality
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Reporting(SSRS)
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Cube(SSAS)
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Sematic Model(SSAS)
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Self Services(Power Pivot)
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Self Services (Power Map)
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Self Services (Power Piew)
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Self Services (Sharepoint)
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Scorecard (Performance Point)
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Mobile(Microsoft Power BI)
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DataMinig
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Big Data
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Demo
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Microsoft según Gartner
Data Warehouse
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Microsoft según Gartner
Integración de Datos
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Microsoft según Gartner
Business Intelligence
![Page 42: Fundamentos de BI](https://reader034.fdocumento.com/reader034/viewer/2022052507/5592589b1a28ab81418b45a9/html5/thumbnails/42.jpg)
Reflexión Final
La información en las organizaciones está aumentando rápidamente, así como, las decisiones críticas del negocio; el
problema es la actitud de las empresas para utilizar estos datos
Garnet Group
Ganar no es lo importante ... es lo único (Edison Medina, BI El poder de la información)
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Preguntas
![Page 44: Fundamentos de BI](https://reader034.fdocumento.com/reader034/viewer/2022052507/5592589b1a28ab81418b45a9/html5/thumbnails/44.jpg)
Comunidad
https://www.facebook.com/groups/elrincondesqlserver/
http://www.youtube.com/user/elrincondesqlserver