Open Source en Soluciones de BI
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En el área del Business Intelligence, se ha producido recientemente un despegue en el desarrollo de soluciones Open Source. El sector del Open Source es un sector emergente, pujante y novedoso.
La cantidad de proyectos Open Source y el número de personas implicadas demuestran que existe capacidad para que se desarrolle de formas muy diferentes y complementarias a la vez. Esta realidad se traduce en que el Open Source es un instrumento con fuerza suficiente como para generar muchas y diversas ideas de negocio.
Deja tu comentario (1)La explotación de un data warehouse
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Es importante recordar que el depósito de datos no es un fin en sí mismo, sino que es un medio para solucionar una necesidad: el análisis de información y la toma de decisiones a través de los datos de la empresa, objetivo que se logra con el proceso de explotación del data warehouse.
En esta etapa, es donde se desarrolla la inteligencia del Negocio y por lo tanto, es un componente esencial del data warehouse, ya que es el punto de contacto directo con el usuario final, quien es el encargado de tomar decisiones o acciones que redundan en beneficio de la organización y en el ROI (Retorno de la Inversión) del Data Warehouse.
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Google Analytics, tecnología de la información a favor de BI
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Google Analytics es una herramienta gratuita que ofrece Google para todos los webmaster. La misma recolecta datos estadísticos de las visitas del sitio web para luego representarlos en informes mediante un Dashboard. En este Panel de Control, el usuario puede acceder a los datos y combinarlos según su interés.
Pero… ¿podemos considerarla una solución de Inteligencia de Negocios? para más información lean esta nota: Google Analytics: una solución de Business Intelligence?
Qué es un proceso ETL?
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Para obtener el data warehouse se desarrollan en forma secuencial la extracción de los datos, su transformación y finalmente su carga en el depósito. El proceso de extracción consiste en la obtención de la información desde las distintas fuentes (bases de datos y archivos operacionales), tanto internas como externas, mediante herramientas de gestión de datos.
A continuación, es necesario transformar los datos en los requeridos para el depósito. El proceso consiste en filtrado, limpieza, depuración, homogeneización e integración de la información. Esto debe hacerse, ya que las bases de datos operacionales, diseñadas para el soporte de varias aplicaciones de producción, frecuentemente difieren en el formato, entonces, pueden tenerse los mismos elementos de datos, pero nombres y formatos y codificaciones incoherentes. Todas estas inconsistencias deben resolverse antes de realizar el último paso de este proceso que corresponde a la carga de los datos en el data warehouse.
Qué es un Data Warehouse
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El término Data Warehouse fue introducido por Bill Inmon a principios de la década de los ´90, quien lo definió como:
“una colección de datos orientado a temas, integrado, variable en el tiempo y no volátil para ayudar al proceso de toma de decisiones gerenciales.
Obviamente que esta definición, ya clásica, debe tomarse como la definición “pura” sobre data warehouse. Después de diez años, sin embargo, algunos términos han sido manejados según las necesidades y capacidades del mercado, dando origen a conceptos como el de Data Mart (para referirse a data warehouse sobre áreas específicas en lugar del warehouse corporativo) o data warehouse volátiles, que ante la imposibilidad de almacenar toda la información histórica, almacenan una foto sobre determinados períodos.
Ralph Kimball define data warehouse de una forma más sencilla y práctica pero igual de importante:
“es una copia de los datos transaccionales específicamente estructurados para consultas y análisis”.