RESUMEN DATA WAREHOUSE
Enviado por Laura Villota • 3 de Septiembre de 2019 • Resumen • 350 Palabras (2 Páginas) • 105 Visitas
RESUMEN DATA WAREHOUSE
LAURA SOFÍA VILLOTA LIBREROS
UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA
INGENIERÍA DE SISTEMAS
MINERÍA DE DATOS
VILLAVICENCIO-2019
RESUMEN DATAWAREHOUSE
Un datawarehouse es un repositorio y lo que hace es almacenar todos los datos de los sistemas de una empresa, y permite usar estos datos para tomar decisiones importantes y estratégicas para la empresa. En cuanto a la arquitectura de un datawarehouse tenemos las fases de construcción de una bodega de datos que sirven para tener mejor estructurada la bodega de datos, puesto que se deben cumplir las siguientes fases: Planeación, especificación de requerimientos, análisis, diseño, construcción y montaje.
Arquitectura de un datawarehouse
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Elementos que constituyen la arquitectura de un DataWarehouse
- Base de datos operacional y base de datos externa: normalmente las empresas reciben datos externos como por ejemplo de la competencia o datos económicos y lo que se hace es enriquecer las bases de datos operacionales con las bases de datos externas.
- Nivel de acceso a la información: la información almacenada se convierte en información fácil y transparente para las herramientas que usan los usuarios.
- Nivel de acceso a los datos: es el nivel que comunica el nivel de acceso a la información con el nivel operacional.
- Nivel de directorio de datos: es necesario tener un repositorio de datos que ayude a mantener un control de los datos.
- Nivel de gestión de procesos: planificación de las tareas que se debe realizar para construir y mantener un datawarehouse.
- Nivel de mensaje de aplicación: es el encargado del transporte de la información.
- Nivel datawarehouse: es el núcleo del sistema, se almacenan copias de los datos operacionales y externos.
- Nivel de organización de datos: seleccionar, evitar, resumir, combinar y cargar en el datawarehouse los datos operacionales y externos.
En la estructura de un datawarehouse encontramos la información en detalle de todos los datos ya sean actuales, antiguos, resumidos o metadatos.
OLAP: es una forma optimizada de organizar los datos para su explotación analítica.
MOLAP: usa unas bases de datos multidimensionales para proporcionar el análisis.
ROLAP: son sistemas y herramientas OLAP construidos sobre una base de datos relacional.
Metadata: es el componente final del datawarehouse.
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