Inteligencia de negocios.Cuadro

Metodología de Hefestos

Metodología de kimball

• parte de la recolección de requerimientos de información, seguido de los procesos de extracción, transformación y carga de datos hasta definir un esquema lógico para la organización ya sean estos Data Marts o Data Warehouse.

• permite construir un Data Warehouse de forma escalonada bas´andose en los procesos de negocio, considerando los Data Marts para construir un Data Warehouse.

Ventajas. 

• Reduce el tiempo requerido para la recolección de información.
• Proporciona herramientas de análisis que establecen comparaciones, brindando una solución de inteligencia de negocios para la toma de decisiones.
• Identifica diversos factores que inciden bien o mal en la organización.
• Provee alos usuarios acceso a la información que les permite consultar y analizar los datos de manera sencilla

Ventajas.

• Ofrece solución completa proporcionando los elementos necesarios para entregar valor a los usuarios de negocios.
• Realizar entregas en incrementos significativos  en plazos de 6 a 12 meses siendo una metodología ágiles que brinda una solución de inteligencia de negocio.

Desventajas

• Requiere una inversión, debido a que su construcción no es tarea sencilla y consume muchos recursos, además, su implementación implica desde la adquisición de herramientas de consulta y análisis, hasta la capacitación de los usuarios.
• Subestimación de las capacidades que puede brindar la correcta utilización del DWH y de las herramientas de BI en general.
• incluyen datos confidenciales que atienden contra la seguridad ya que diversos usuarios tiene acceso a la información

Desventajas

• se necesita más espacio y tiempo para realizar las tareas que se implementan en la metodología.
• La creación de tablas de hechos ocupan el 90% de trabajo a realizar consumiendo recurso.

Pasos a seguir

• Dirigir y planear: se recolecta la información requerida de los diferentes usuarios identificando las diversas necesidades que inciden en la organización.
• Recolección de información: se realiza el proceso de extracción de información de las fuentes que brinden respuestas claves para el desempeño de la organización.
• Procesamiento de datos: se integran los datos en un formato para el análisis mediante una base de datos nueva o existente.
• Análisis y producción: los datos se trabajan a través de herramientas de análisis obteniendo así una solución de inteligencia de negocio generando elementos que detallan la información.
• Difusión: se provee a los usuarios la información que les permite consultar y analizar de manera más sencilla e intuitiva.

Pasos a seguir

• Planificación del Proyecto: busca identificar la definición y el alcance que tiene el proyecto de DWH. Esta etapa se concentra sobre la definición del proyecto, donde, a nivel de planificación, se establece la identidad del mismo, el personal, desarrollo del plan de proyecto, el seguimiento y la monitorización.
• Definición de los Requerimientos del Negocio: es un factor determinante en el éxito de un proceso de DWH. Los diseñadores de los DataWarehouse deben tener en claro cuáles son los factores claves que guían el negocio para determinar efectivamente los requerimientos y traducirlos en consideraciones de diseño apropiadas.
  
  
• Modelado Dimensional: se comienza con una matriz donde se determina la dimensionalidad de cada indicador para luego especificar los diferentes grados de detalle dentro de cada concepto del negocio.
• Diseño Físico: se centra en la selección de las estructuras necesarias para soportar el diseño lógico. Un elemento principal de este proceso es la definición de estándares del entorno de la base de datos. La indexación y las estrategias de particionalmente se determinan en esta etapa.
•  Diseño y Desarrollo de la presentación de datos: tiene como principales actividades la extracción, transformación y carga (ETL). Estas actividades son altamente críticas ya que tienen que ver con la materia prima del Data Warehouse que son los datos.
• Diseño de la arquitectura técnica: en esta fase se deben tener en cuenta tres factores: los requerimientos de negocio, los actuales entornos técnicos, y las directrices técnicas y estratégicas futuras planificadas por la compañía, lo que permitirá establecer el diseño de la arquitectura técnica del entorno del Data Warehouse.