3 Data Warehouse y DataMart 3.1,2 DW,Objetivos fundamentales de un Data Warehouse. (19 09 2012)
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victor.niebla.romero
- Hacer la información de la organizacion accesible
- Hacer a la información de la organizacion consistente
- Controlar el acceso efectivo a los datos
- Generar información de manera flexible
- Servir de ayuda a la toma de decisiones
francisco.gonzalez.cassio
Es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de
numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas
específicos de negocios, para permitir nuevas consultas, análisis,
reporteador y decisiones.
Fuente:
http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse.shtml
Definicion 2 de Datawarehouse:
Data Warehouse es un repositorio o lugar de deposito de información
integrada, disponible para búsqueda y análisis. Los datos y la
información del Data Warehouse provienen frecuentemente de múltiples
fuentes u orígenes, como también relaciona datos de diferentes tipos,
lo que hace mas fácil ejecutar búsquedas ya que dicha tecnología
permite aplicar mecanismos de estructuración y organización.
Fuente:
http://trabajofinal4.tripod.com/data.html
Definicion 3 de Datawarehouse:
En el contexto de la informática, un almacén de datos (del inglés data
warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito
(empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el
tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se
utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una
organización.
Fuente:
http://es.wikipedia.org/wiki/Almac%C3%A9n_de_datos
Definicion 1 de Datamart:
Es un pequeño DataWarehouse, para un determinado numero de usuarios,
para un área funcional, especifica de la compañía. También podemos
definir que un Data Martes es un subconjunto de una bodega de datos
para un propósito especifico.
Fuente:
http://todotecnology.blogspot.mx/2009/09/datamart.html
Definicion 2 de Datamart:
Un Data Mart es una version especial almacén de datos (data
warehouse). Como los almacenes de datos, los data marts contienen una
visión de datos operacionales que ayudan a decidir sobre estrategias
de negocio basadas en el análisis de tendencias y experiencias
pasadas.
Fuente:
http://www.cavsi.com/preguntasrespuestas/que-es-data-mart/
Definicion 3 de Datamart:
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el
almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se
caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar
la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a
los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado
desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un
compendio de distintas fuentes de información.
Fuente:
http://rodryfuyol.wordpress.com/que-es-datamart/
Objetivos Fundamentales:
Hace que la información de la organización sea accesible: los
contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el
acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos
requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos.
Hacer que la información de la organización sea consistente: la
información de una parte de la organización puede hacerse coincidir
con la información de la otra parte de la organización.
Es información adaptable y elástica: el Data WareHouse esta diseñado
para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data
WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se
corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos
existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen.
Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: el
Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos,
si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso
y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse.
Es la fundación de la toma de decisiones: el Data WareHouse tiene los
datos correctos para soportar la toma de decisiones.
Fuente:
http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse.shtml#losobje
deyci.quezada
- Un Data mart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica.
- Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.
- Data mart es un almacén de datos históricos relativos a un departamento de una organización, así que puede ser simplemente una copia de parte de un Data Warehouse, para uso departamental
- Por lo tanto para crear el data mart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información[3]
jmanuelgarciaaragon
Data Warehouse
Concepto 1
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”. [1]
Concepto 2
Es una colección de datos en la cual se encuentra integrada la información de la Institución y que se usa como soporte para el proceso de toma de decisiones gerenciales. Aunque diversas organizaciones y personas individuales logran comprender el enfoque de un Warehouse, la experiencia ha demostrado que existen muchas dificultades potenciales. [2]
Concepto 3
Yo considero al DW como algo que provee dos beneficios empresariales reales: Integración y Acceso de datos. DW elimina una gran cantidad de datos inútiles y no deseados, como también el procesamiento desde el ambiente operacional clásico [3]
Objetivos de Data Warehouse
· Hace que la información de la organización sea accesible: los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
· Hacer que la información de la organización sea consistente: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar. [4]
[1] http://html.rincondelvago.com/datawarehousing.html
[2] http://www.sqlmax.com/dataw1.asp
[3]http://www.publicaciones.ujat.mx/publicaciones/revista_dacb/Acervo/v6n1OL/v6n1a5-ol/index.html
[4] http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse.shtml#losobje
Data Mart
Concepto 1:
Es una versión especial almacén de datos (data warehouse).La diferencia principal es que la creación de un data mart es específica para una necesidad de datos seleccionados, enfatizando el fácil acceso a una información relevante. [1]
Concepto 2:
Es una de datos departamental, especializada en el de los datos de un de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por sí mismo un compendio de distintas de información. [2]
Concepto 3:
Es una forma simple de un almacén de datos que se centra en un solo tema (o área funcional), como Ventas, Finanzas o Marketing. Mercados de datos son a menudo construida y controlada por un único departamento dentro de una organización. Dada su sola materia en el enfoque, mercados de datos por lo general obtener datos de sólo unas pocas fuentes. Las fuentes pueden ser los sistemas internos de funcionamiento, un centro de almacenamiento de datos o de datos externos.
[1] http://datamart.wikispaces.com/Introduccion
[3] http://docs.oracle.com/html/E10312_01/dm_concepts.htm
luis.galindo.ortega
- Hace que la información de la organización sea accesible: los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Hacer que la información de la organización sea consistente: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es información adaptable y elástica: el Data WareHouse esta diseñado para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen. El diseño de Data Marts separados que hacen al Data WareHouse, deben ser distribuidos e incrementados. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: el Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos, si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es la fundación de la toma de decisiones: el Data WareHouse tiene los datos correctos para soportar la toma de decisiones. Solo hay una salida verdadera del Data WareHouse: las decisiones que son hechas después de que el Data WareHouse haya presentado las evidencias. La original etiqueta que preside el Data WareHouse sigue siendo la mejor descripción de lo que queremos construir: un sistema de soporte a las decisiones. [2]
- Acceder a los datos de la forma más adecuada a los requerimientos particulares de cada usuario. [7]
- Responder a un determinado análisis, función o necesidad y con una población de usuarios específica. [8]
- Extraer información útil, por ejemplo para realizar clasificaciones o predicciones. [4]
jgerardo.felixo
Conceptos Data Warehouse y DataMart, y Cuales son sus Objetivos Fundamentales
Definición de Data Warehouse
Un Data Warehouse proporciona una visión global, común e integrada de los datos de la organización, independiente de cómo se vayan a utilizar posteriormente por los consumidores o usuarios, con las propiedades siguientes: estable, coherente, fiable y con información histórica. Al abarcar un ámbito global de la organización y con un amplio alcance histórico, el volumen de datos puede ser muy grande (centenas de terabytes). Las bases de datos relacionales son el soporte técnico más comúnmente usado para almacenar las estructuras de estos datos y sus grandes volúmenes. Normalmente en el almacén de datos habrá que guardar información histórica que cubra un amplio período de tiempo. Pero hay ocasiones en las que no se necesita la historia de los datos, sino sólo sus últimos valores, siendo además admisible generalmente un pequeño desfase o retraso sobre los datos operacionales. En estos casos el almacén se llama almacén operacional (ODS, Operational Data Store). [1]
Definición de Data Mart
Podemos entender un Data Mart como un subconjunto de los datos del Data Warehouse con el objetivo de responder a un determinado análisis, función o necesidad y con una población de usuarios específica. Al igual que en un data warehouse, los datos están estructurados en modelos de estrella o copo de nieve y un data mart puede ser dependiente o independiente de un data warehouse. Por ejemplo, un posible usos sería para el data mining. [1]
En un contexto de Data Warehouse, el término duplicación se refiere a la creación de Data Marts locales o departamentales basados en subconjuntos de la información contenida en el Data Warehouse central o maestro.
“Un Data Mart es una aplicación de Data Warehouse, construida rápidamente para soportar una línea de negocio simple". Los Data Marts, tienen las mismas características de integración, no volatilidad, orientación temática y no volatilidad que el Data Warehouse. Representan una estrategia de "divide y vencerás" para ámbitos muy genéricos de un Data Warehouse.
Esta estrategia es particularmente apropiada cuando el Data Warehouse central crece muy rápidamente y los distintos departamentos requieren sólo una pequeña porción de los datos contenidos en él. La creación de estos Data Marts requiere algo más que una simple réplica de los datos: se necesitarán tanto la segmentación como algunos métodos adicionales de consolidación.
La primera aproximación a una arquitectura descentralizada de Data Mart, podría ser venir originada de una situación como la descrita a continuación. [2]
Visto el éxito del proyecto, otros departamentos, como el de Riesgos, o el Financiero se lanzan a crear sus Data Marts. Marketing, comienza a usar otros datos que también usan los DataMarts de Riesgos y Financiero, y estos hacen lo propio. Esto parece ser una decisión normal, puesto que las necesidades de información de todos los Data Marts crecen conforme el tiempo avanza. Cuando esta situación evoluciona, el esquema general de integración entre los Data Marts pasa a ser, la del gráfico de la derecha.
En efecto, un enfoque más adecuado sería la coordinación de la gestión de información de todos los Data Marts en un Data Warehouse centralizado, los Data Marts obtendrían la información necesaria, ya previamente cargada y depurada en el Data Warehouse corporativo, simplificando el crecimiento de una base de conocimientos a nivel de toda la empresa. Esta simplificación provendría de la centralización de las labores de gestión de los Data Marts, en el Data Warehouse corporativo, generando economías de escala en la gestión de los Data Marts implicados.
Según un estudio de IDC (International Data Corporation) tras analizar 541 empresas, la distribución de las implantaciones de Data Warehouse y Data Marts en la actualidad, y sus opiniones respecto a esta distribución en el futuro, nos muestra los siguientes datos: La proporción actual de implantaciones de Data Warehouse es casi el doble que el de Data Mart.
No obstante, seguramente tras la andadura inicial de alguno de estos proyectos de Data Mart, se ve como más adecuado para el futuro este enfoque "divide y vencerás", previéndose una inversión de estos papeles y duplicando la implantación de Data Marts a los Data Warehouse. [2]
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence. [3]
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc.). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales). [3]
El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer, es mucho más que eso. Según definió el propio Bill Inmon, un datawarehouse se caracteriza por ser:
* Integrado: los datos almacenados en el datawarehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.
* Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del datawarehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.
* Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un datawarehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el datawarehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.
* No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del datawarehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.
Otra característica del datawarehouse es que contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo... etc.
Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.
Los objetivos que deben cumplir los metadatos, según el colectivo al que va dirigido, son:
* Dar soporte al usuario final, ayudándole a acceder al datawarehouse con su propio lenguaje de negocio, indicando qué información hay y qué significado tiene. Ayudar a construir consultas, informes y análisis, mediante herramientas de Business Intelligence como DSS, EIS o CMI.
* Dar soporte a los responsables técnicos del datawarehouse en aspectos de auditoría, gestión de la información histórica, administración del datawarehouse, elaboración de programas de extracción de la información, especificación de las interfaces para la realimentación a los sistemas operacionales de los resultados obtenidos... etc.
Por último, destacar que para comprender íntegramente el concepto de datawarehouse, es importante entender cual es el proceso de construcción del mismo, denominado ETL (Extracción, Transformación y Carga), a partir de los sistemas operaciones de una compañía:
* Extracción: obtención de información de las distintas fuentes tanto internas como externas.
* Transformación: filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información.
* Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información. [3]
Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice. [3]
Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las siguientes ventajas:
* Poco volumen de datos
* Mayor rapidez de consulta
* Consultas SQL y/o MDX sencillas
* Validación directa de la información
* Facilidad para la historización de los datos
.
Fuentes:
[1] http://informationmanagement.wordpress.com/2007/10/07/data-warehousing-data-warehouse-y-datamart/
[2] http://www.dataprix.com/datawarehouse-vs-datamart
[3] http://www.webquest.es/wq/data-warehouse-y-datamart
josedejesus.santes.palacios
Data Warehouse: Es la integración de datos consolidados, almacenados
en un dispositivo de memoria no volátil, proveniente de múltiples y
posiblemente diferentes fuentes de datos. Con el propósito del
análisis y a partir de este tomar decisiones en función de mejorar la
gestión del negocio. Contiene un conjunto de cubos de datos que
permiten a través de técnicas de OLAP consolidar, ver y resumir los
datos acorde a diferentes dimensiones de estos. (Chaudhuri & Dayal,
1997)
http://www.programatium.com/manuales/Data-Warehouse/datawarehouse-conceptos.htm
El data warehouse, es actualmente, el centro de atención de las
grandes instituciones, porque provee un ambiente para que las
organizaciones hagan un mejor uso de la información que está siendo
administrada por diversas aplicaciones operacionales.
integrada la información de la Institución y que se usa como soporte
organizaciones y personas individuales logran comprender el enfoque de
un Warehouse, la experiencia ha demostrado que existen muchas
dificultades potenciales.
Un Data Warehouse es un lugar donde se almacenan los datos con fines
de archivamiento, análisis de efectos y seguridad. Por lo general, un
Data Warehouse es un único equipo o varios ordenadores (servidores)
atados juntos para crear un sistema gigante de computadoras.
Los datos pueden consistir en datos primarios o datos con formato y
pueden ser de diversos tipos de temas, incluyendo una organización de
ventas, los salarios, los datos operativos, resúmenes de los datos
incluidos, los informes, copias de los datos, los datos de los
recursos humanos, los datos de los inventarios, los datos externos y
para proporcionar simulaciones, análisis, etc.
Además de ser una Depósito (Warehouse) para almacenar grandes
cantidades de datos, poseen sistemas que facilitan el acceso a los
datos y su utilización en operaciones de día a día. Un Data Warehouse
es importante ya que sirve como un sistema de apoyo a las decisiones.
Además sirve para organizar la utilización de los datos para llegar a
los hechos, las tendencias o las relaciones que pueden ayudarles a
tomar decisiones efectivas o crear estrategias eficaces para lograr
sus objetivos.
http://www.tecnologias-informacion.com/datawarehouse.html
*DataMart
Data Marts: Es un subconjunto del Data Warehouse, usado normalmente
para el análisis parcial de los datos. Ej: El Data Mart de los datos
del departamento ventas y el Data Mart de Inventarios. El objetivo de
subdividir está dado por la complejidad computacional del análisis
global de todas las dimensiones del Data Warehouse y por la necesidad
de rapidez.
http://www.programatium.com/manuales/Data-Warehouse/datawarehouse-conceptos.htm
Datamart es una base de datos departamental, especializada en el
caracteriza por disponer la
estructuraóptima de datos
Data = datosMart = mercadomientras que un datamart abarca solo una
parte de ella, es decir, está referido a un área otema dela
organización. Su construcción requiere mucho menos tiempo y costo que
la construcción de undata warehouse, debido a que su complejidad es
baja o mediana.Un datamart dependiente se conecta al data warehouse y
realiza una determinada funciónutilizando un subconjunto de los datos
del data warehouse de la empresa.El datamart independientes un sistema
que puede tomar datos de los sistemas transaccionales,como los data
warehouses, pero también puede ser car-gado manualmente.
http://es.scribd.com/doc/94907674/Data-Mart
Es un pequeño DataWarehouse, para un determinado numero de usuarios,
para un área funcional, especifica de la compañía. También podemos
definir que un Data Martes es un subconjunto de una bodega de datos
para un propósito especifico.
representa a un área específica de la empresa, incluyendo las
variables claves y los indicadores para el proceso de toma de
decisiones.
Es una base de datos orientada a un tema específico. En otras palabras
es un subconjunto del DataWarehouse Corporativo.
almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se
caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar
la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a
los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado
cipriano.hernadez.alanis
cesar.monarrez.a
Concepto 1.
Se guarda toda la información útil (proveniente de varia fuentes) en un único lugar. [1]
Concepto 2.
Concepto 3.
- Hace que la información de la organización sea accesible: los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Hacer que la información de la organización sea consistente: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es información adaptable y elástica: el Data WareHouse esta diseñado para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen. El diseño de Data Marts separados que hacen al Data WareHouse, deben ser distribuidos e incrementados. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: el Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos, si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.
- Es la fundación de la toma de decisiones: el Data WareHouse tiene los datos correctos para soportar la toma de decisiones. Solo hay una salida verdadera del Data WareHouse: las decisiones que son hechas después de que el Data WareHouse haya presentado las evidencias. La original etiqueta que preside el Data WareHouse sigue siendo la mejor descripción de lo que queremos construir: un sistema de soporte a las decisiones. [3]
DataMart
Concepto 1.
Es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento
de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por
disponer la estructura óptima de datos para analizar la
información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los
procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde
los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de
distintas fuentes de información. [4]
Concepto 2.
Subconjunto de los datos del Data Warehouse con el objetivo de responder
a un determinado análisis, función o necesidad y con una población de
usuarios específica. Al igual que en un data warehouse, los datos están
estructurados en modelos de estrella o copo de nieve y un data mart
puede ser dependiente o independiente de un data warehouse. [5]
Concepto 3.
Es un sistema orientado a la consulta, en el que se producen procesos batch de carga de datos (altas) con una frecuencia baja y conocida. Es consultado mediante herramientas OLAP (On line Analytical Processing - Procesamiento Analítico en Línea) que ofrecen una visión multidimensional de la información.[6]
Objetivos.
- Contar con el control de movimiento del personal
- Apoya en la planeación de las estructuras organizacionales de las distintas áreas de la empresa
- Unificar los criterios de acceso a la información en una sola entidad
- Minimizar el esfuerzo de agrupación de información de los empleados
- Permitir la consulta de información consolidada de empresas
- Permitir la ágil generación de estadística no planeada
-
Exploración dinámica de información de estructuras. [7]
Referencias Bibliograficas.
[1] http://webdiis.unizar.es/~jaroyo/SI/DW-DM-GIS.pdf
[2] http://www.sqlmax.com/dataw1.asp
[3] http://www.monografias.com/trabajos17/data-warehouse/data-warehouse.shtml
[4] http://packo.wikispaces.com/Definici%C3%B3n+Data+Mart
[5] http://informationmanagement.wordpress.com/2007/10/07/data-warehousing-data-warehouse-y-datamart/
[7] http://www.eslabon.com.mx/es/data-mart.html