Propuesta de la Implementación del DataWareHouse

El Data WareHouse es una infraestructura tecnológica que reúne una colección de datos de bases de datos transaccionales y otras fuentes externas, para hacerlas accesibles para el análisis y la toma de decisiones.
La construcción de un Data WareHouse está basada en una serie de etapas que proporcionan un marco de trabajo y que pertenece a una fase de la Metodología de BI.

Características de la Metodología

• El enfoque aplicado es principalmente basado en los requerimientos de los usuarios; sin embargo, también podemos dar relevancia al modelo de datos con que contamos en el Sistema Transaccional - OLTP.
• Utiliza modelos conceptuales y lógicos, sencillos de interpretar y analizar.
• No depende de alguna herramienta en particular para su implementación
• Es fácil de entender y llevar a la práctica
• El Data WareHouse es el encargado de extraer, transformar, consolidar, integrar y centralizar los datos que la Institución genera en todos los ámbitos de la actividad diaria (Programas Sociales, Nómina, Inventario, Viáticos, etc.), permitiendo a través de análisis multivariantes el acceso y exploración de la información requerida (Dario, 2013).

OLTP

La entrada, la recuperación y el procesamiento de datos se realiza normalmente mediante Sistemas Transaccionales en Línea (OLTP) y corresponde a las cargas de trabajo operacionales diarias de la institución.
 
El término On-Line implica disponibilidad en tiempo real y su uso puede llegar a ser de cientos o miles de usuarios, por lo que es necesario que el Sistema cuente con tiempos de respuestas eficientes.

 

Sistemas transaccionales como fuentes de información, Fuente: elaboración propia

Las operaciones que se realizan habitualmente son las altas, bajas, modificaciones de los registros de información, por lo que se requiere que dicha información se encuentre estructurado en repositorios normalizados que permitan tiempos de respuestas ágiles.
Dentro de la arquitectura, los OLTP representan el punto de entrada y los insumos con que se alimentará el Data WareHouse.

DATAMART

Las áreas funcionales que conforman el modelo de negocio de cualquier organización son múltiples y cada una de ellas tiene su grado de importancia dentro de la operación de la misma. Para que el análisis de la información sea más eficiente, normalmente las implementaciones de estos datos se realizan sobre un departamento o un área específica del negocio.
 

El almacenamiento especializado de los datos recibe el nombre de DataMart y permite analizar la información desde varias perspectivas, al mismo tiempo que otorga acceso confidencial y reduce la latencia del depósito de datos.

La implementación de los DataMart se realiza normalmente sobre cubos OLAP.

Esquema en Estrella

El modelo para el esquema en Estrella se construye con una tabla de hechos al centro y distribuido en torno a esta tabla, se encuentran las tablas de dimensiones.

Uno de los beneficios de usar un esquema de este tipo es la simplicidad y la compresión para los usuarios finales.
 

La diferencia entre las tablas de dimensiones y de hechos, es que las primeras contienen información acerca de las entidades de negocios (Ejecutores, Programas Sociales, Entidades Federativas) y las tablas de hechos contienen información acerca de eventos de negocios (Inversiones Aprobadas, Inversiones Ejercidas).

Las tablas de hechos contienen columnas sobre las cuales se pueden realizar operaciones de sumas, promedios, porcentajes; además se caracteriza por contener llaves foráneas que apuntan a las tablas de dimensión.

En las tablas de hechos los atributos de medidas responden generalmente a las preguntas de “cuánto”, mientras que las dimensiones responderán al “cuándo”, “qué” y “dónde”.

Modelo Estrella Simple, Fuente: elaboración propia

Modelo Copo de Nieve, Fuente: elaboración propia

Existen dos tipos de esquemas en estrella:

• Estrella Simple.- Cuando no hay caminos alternativos en las dimensiones
• Copo de Nieve.- Cuando si hay caminos alternativos