Esquema de los componentes de la inteligencia de negocios

Componentes de la inteligencia de negocios

Fuentes de información.

Es donde se va adquiriendo la información para la alimentación del datawarehouse.  por mencionar algunas fuentes de información son: sistemas departamentales, fuentes de información externas, sistemas operacionales.

Proceso ETL

La primera parte del proceso ETL consiste en localizar y extraer los datos, ya que en la mayoría de los proyectos de almacenamiento se fusionan datos provenientes de diferentes sistemas de origen tales como ERP, CRM, bases de datos, plantillas Excel, etc

Los formatos de las fuentes normalmente se encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden incluir también bases de datos no relacionales y otras estructuras o formatos diferentes. La extracción convierte los datos a un formato homogéneo y consolidado para iniciar el proceso de transformación.

Un requerimiento importante que se debe exigir a la tarea de extracción es que ésta cause el menor impacto en el sistema de origen. Si los datos a extraer son muchos, el sistema de origen se podría ralentizar e incluso colapsar, provocando que éste no pueda utilizarse con normalidad para su uso cotidiano. Por esta razón, en sistemas grandes las operaciones de extracción suelen programarse en horarios o días donde este impacto sea nulo o mínimo.

La fase de carga es el momento en el cual los datos de la fase anterior (transformación) son cargados en el sistema de destino.

Datawarehouse

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.
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).

 Olap server

OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección,minería de datos y áreas similares.

La razón de usar OLAP para las consultas es la rapidez de respuesta. Una base de datos relacional almacena entidades en tablas discretas si han sido normalizadas. Esta estructura es buena en un sistema OLTP pero para las complejas consultas multitabla es relativamente lenta. Un modelo mejor para búsquedas (aunque peor desde el punto de vista operativo) es una base de datos multidimensional.

La principal característica que potencia a OLAP, es que es lo más rápido a la hora de ejecutar sentencias SQL de tipo SELECT, en contraposición con OLTP que es la mejor opción para operaciones de tipo INSERT, UPDATE Y DELETE.

 Herramientas de acceso

son todos aquellos host finales en donde podemos visualizar la información procesada para la toma de decisiones.