Data WareHouse en Inteligencia de Negocios

Introducción

Continuamente nos preguntan sobre Data WareHouse y dentro de los sistemas de información en cual de los tipos se ubica. Como vimos en nuestro primer documento, el Data WareHouse forma parte de una solución de inteligencia de negocios, pero constituye además su abanderado principal cuando se implementa con los cubos OLAP.

Tipos de Sistemas de Información en la Empresa
· Los Sistemas de Información para la Gestión (SIG), o Management Information Systems ( MIS ),
· Sistemas Soporte a la Decisión (SSD), o Decision Support Systems ( DSS ),
· y Sistemas de Información para Ejecutivos (SIE), o Executive Information Systems ( EIS ).
Veamos el siguiente diagrama de los tipos de sistemas

Como se puede apreciar un Data WareHouse corresponde a la categoria de los sistemas de Soporte de Decisiones propiamente dichos.

Es cuando, por ejemplo, un ejecutivo, mediante un Sistema de Información para Ejecutivos, al analiza un Indicador de Gestión representado por el KPI de Recaudación y visualiza un 70% en rojo!

y tenemos la necesidad de preguntarnos donde estamos fallando??

y surgen los: Qué, Cómo , Cuándo, de Qué Forma? , Quiénes

• En los clientes (Quiénes)- tal vez los de tipo de estan adquiriendo los montos pensados,


• En los productos (Qué)- hay mucho reclamos por algunos de ellos -,


• Los canales de distribucion (Cómo?)- la competencia deja el producto en la puerta de la casa del cliente


• Tiempo (Cuándo?)- no estamos comercializando algunos productos que tradicionalmente se venden en ciertas epocas del año.

Cuando respondemos a estas preguntas nos remitimos a los Sistemas de Soporte de Decisiones, donde el DataWareHouse sobre OLAP cubre todas estas respuestas.

Hay una serie de metodólogos que ayudan a la construccion de un Data WareHouse entre ellos podemos mencionar a:

• Bill Inmon


• Ralph Kimball

Podemos resaltar la propuesta de Kimball con su Modelamiento Dimensional como una gran fortaleza y de gran ayuda en la construcción de Data Ware House.

En los temas siguientes veremos la construcción de un DataWare House utilizando la metodología de Kimball, combinando la propuesta del Pensamiento Multidimensional de COGNOS mas nuestro aporte personal, todo implementandolo con MS SQL Server. Asi mismo iremos mencionando los casos de éxito donde se han aplicado este tipo de soluciones.

De momento los dejo con el ciclo de vida que propone Kimball en su libro The Data Warehouse LifeCycle Toolkit de 1998