Data
WareHouse
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, más allá de la información transaccional y operacional, almacenada
en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación
eficiente de datos. El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de
uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de
información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas
dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sea
necesario.
Otra definición de Data Warehouse:
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, siendo muy costoso.
Los usuarios de un Data Warehouse necesitan accesar a los datos complejos, frecuentemente desde fuentes múltiples y de formas no predecibles.
Los usuarios que accesan a los datos operacionales, comúnmente efectúan tareas predefinidas que, generalmente requieren acceso a una sola base de datos de una aplicación. Por el contrario, los usuarios que accesan al data warehouse, efectúan tareas que requieren acceso a un conjunto de datos desde fuentes múltiples y frecuentemente no son predecibles. Lo único que se conoce (si es modelada correctamente) es el conjunto inicial de datos que se han establecido en el depósito.
Por ejemplo, un especialista en el cuidado de la salud podría necesitar accesar a los datos actuales e históricos para analizar las tendencias de costos, usando un conjunto de consultas predefinidas. Por el contrario, un representante de ventas podría necesitar accesar a los datos de cliente y producto para evaluar la eficacia de una campaña de marketing, creando consultas base o ad-hoc para encontrar nuevamente necesidades definidas.
Conclusiones
Me sorprende la cantidad de memoria
que se utilizaba años atrás como un diskette de 3,5 in (1.38Mb), siendo de
gran utilidad para el usuario y actualmente micro SD de miles de veces más
grandes en cuanto a capacidad y con un tamaño físico muy reducido o tambien los
1000 Gb aproximados a un piso de libros académicos. En algún momento me
pregunte si los Zettabyte se utilizaban en algún proyecto o alguna empresa
mundial, y viendo un ejemplo encontré que 5 Zettabytes son equivalentes a todas
las palabras habladas siempre por los seres humanos, siendo algo de un tamaño
inmenso, pero no imposible, en estos tiempos.
El Data Warehouse es un Almacén de datos centralizado donde requiere de un software que permite conocer mejor el perfil del cliente y poder dar respuesta a sus necesidades. En este sistema se basan las estrategias del Marketing One to One. Empresas reconocidas que utilizan el Data Warehouse son British Airways, Union Pacific, Air France, Coca-Cola, Adidas, Nike, 3M, Bosh Siemens... aquellas que manejan grandes volúmenes de datos relativos a clientes, compras, marketing, transacciones, operaciones. Es difícil encontrar pequeñas y medianas empresas que utilicen estos sistemas ya que es de muy alto costo.
El Data Warehouse es un Almacén de datos centralizado donde requiere de un software que permite conocer mejor el perfil del cliente y poder dar respuesta a sus necesidades. En este sistema se basan las estrategias del Marketing One to One. Empresas reconocidas que utilizan el Data Warehouse son British Airways, Union Pacific, Air France, Coca-Cola, Adidas, Nike, 3M, Bosh Siemens... aquellas que manejan grandes volúmenes de datos relativos a clientes, compras, marketing, transacciones, operaciones. Es difícil encontrar pequeñas y medianas empresas que utilicen estos sistemas ya que es de muy alto costo.
1.- ¿Cómo eran al principio?,
¿Cumplían las mismas funciones que ahora?
La metodología de diseño de arriba hacia abajo genera puntos de vista dimensional muy consistente de los datos en los data marts ya que todos los puestos de datos se cargan desde el repositorio centralizado. Diseño top-Down también ha demostrado ser robustos frente a cambios en el negocio. La generación de nuevos puestos de datos dimensional frente a los datos almacenados en el almacén de datos es una tarea relativamente simple. La principal desventaja de la metodología de arriba hacia abajo es que representa un proyecto muy grande, con un alcance muy amplio.
La metodología de diseño de arriba hacia abajo genera puntos de vista dimensional muy consistente de los datos en los data marts ya que todos los puestos de datos se cargan desde el repositorio centralizado. Diseño top-Down también ha demostrado ser robustos frente a cambios en el negocio. La generación de nuevos puestos de datos dimensional frente a los datos almacenados en el almacén de datos es una tarea relativamente simple. La principal desventaja de la metodología de arriba hacia abajo es que representa un proyecto muy grande, con un alcance muy amplio.
2.- ¿Es costoso?
Si, además de que es difícil encontrar
pequeñas y medianas empresas que utilicen estos sistemas ya que es de muy alto
costo.
Cybergrafia
http://translate.google.com.ar/translate…
http://www.monografias.com/trabajos17/da…
http://www.sinnexus.com/business_intelli…
http://www.monografias.com/trabajos24/bo…
http://haciendocubos.com/2007/08/23/qu-e…
http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/ban…
http://www.google.com.mx/search?hl=es&newwindow=1&gl=mx&q=data+warehouse&tbs=dfn:1&tbo=u&sa=X&ei=y31iUKfbMKiI0QGOvIHoCQ&ved=0CCkQkQ4&biw=1440&bih=799
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http://haciendocubos.com/2007/08/23/qu-e…
http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/ban…
http://www.google.com.mx/search?hl=es&newwindow=1&gl=mx&q=data+warehouse&tbs=dfn:1&tbo=u&sa=X&ei=y31iUKfbMKiI0QGOvIHoCQ&ved=0CCkQkQ4&biw=1440&bih=799
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