Bases de datos OLTP y OLAP

 OLTP vs OLAP

¿que es un OLTP?

OLTP - On-Line Transactional Processing

Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales.

• El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura. (Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados diariamente).
•  El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.
• Los formatos de los datos no son necesariamente uniformes en los diferentes departamentos (es común la falta de compatibilidad y la existencia de islas de datos).
• Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental...).

¿que es un OLAP?

OLAP - On-Line Analytical Processing

Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc. Este sistema es típico de los datamarts.

•  El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones.
• Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
• El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años.
• Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización.

 OLTP VS OLTP

Bibliografia

http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html

http://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/OLTP-Procesamiento-de-Transacciones-En-Linea

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_vs_oltp.aspx

Base de datos multidimensional (MDB)

Base de Datos Multidimensional (MDB)

Una base de datos multidimensional (MDB) es un tipo de base de datos que se ha optimizado para data warehouse y aplicaciones de procesamiento analítico en línea (OLAP). Las bases de datos multidimensionales se crean con frecuencia usando entradas de las bases de datos relacionales existentes. Mientras que a una base de datos relacional se accede normalmente mediante una consulta de Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL), una base de datos multidimensional permite a un usuario hacer preguntas como: "¿Cuántas Aptivas se han vendido en Nebraska en lo que va del año?" y cuestiones similares relacionadas a resumir operaciones y tendencias de negocios. A una aplicación OLAP que accede a los datos desde una base de datos multidimensional se le conoce como una aplicación MOLAP (OLAP multidimensional).

Una base de datos multidimensional –o un sistema de gestión de base de datos multidimensional (MDDBMS)– implica la capacidad de procesar rápidamente los datos en la base de datos a fin de que las respuestas se pueden generar rápidamente. Varios proveedores ofrecen productos que utilizan bases de datos multidimensionales. Los enfoques de cómo se almacenan los datos y la interfaz de usuario pueden variar.

Conceptualmente, una base de datos multidimensional utiliza la idea de un cubo de datos para representar las dimensiones de los datos disponibles para un usuario. Por ejemplo, "ventas" puede verse en las dimensiones del modelo del producto, la geografía, el tiempo o alguna dimensión adicional. En este caso, "ventas" se conoce como el atributo de medida del cubo de datos y las demás dimensiones son vistas como los atributos de entidades. Además, un creador de base de datos puede definir jerarquías y niveles dentro de una dimensión (por ejemplo, niveles estatales y municipales dentro de una jerarquía regional).

Ejemplo 

Coppel en esta empresa se utiliza las bases de datos multidimencionales, en sus sucursales vemos que a la hora de comprar un producto de esta gran tienda depende del producto que compres vas a pagar e diferente  tipo de caja por que esta separado desde una vente de ropa y calsado es diferente a un venta de un celular unas con otras no se juntan en la misma tienda solo ya asta cuando llegan a la base de datos donde se junta con todos los diferentes productos que as comprado y todo el historial pero este historial se alimenta de todos los compras y se ase como un cubo de datos acerca de todo lo que ay en la empresa y esto arroja resultados para poder crecer competentemente la empresa y las ventas.

liverpool es una empresa departamental que esta dividida en diferentes árias las cuales contribuyen a una alimentación de una base de datos multidimencionales por que cada área pone su parte y en conjunto forman algo llamado un cubo de datos o mejor dicho un  base de datos multidimencional.

Bibliografia 

http://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Base-de-datos-multidimensional-MDB

https://technet.microsoft.com/es-es/library/bb500160(v=sql.105).aspx

Variables de Análisis

Variables de Análisis 

Las variables de análisis son aquellas que se incluyen en el proceso estadístico, son aquellas variables que realizan estudios analíticos sobre las variables de medición.

Las variables de análisis se utilizan principalmente para realizar estudios estadísticos como factores de riesgo, pre valencia del producto en el mercado, entre otras cosas.

https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-5-variables-de-analisis
https://sites.google.com/site/inteligenciadenegociossa/home/componentes-de-la-integracion-de-negocio/1-1-5-variables-de-analisis

Variables de Medicion

Variables de Medición

Las variables de medición son aquellas que representan la medición matemática de un aspecto del negocio.

Se utilizan para medirla productividad, las perdidas, las ganancias, entre otros aspectos que les pueden definir un sin número de indicadores que le permitirá a un ejecutivo tomar decisiones operativas o estratégicas.

un ejemplo donde se  utilizan este tipo de variables son al  hacer el reporte  de las ventas i ganancias de una empresa

https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-4-variables-de-medicion

https://sites.google.com/site/inteligenciadenegociossa/home/componentes-de-la-integracion-de-negocio/1-1-4-variables-de-medicion

https://inteligenciadenegocios1107.wordpress.com/variables-de-medicion/

Tipos de sistemas de Información

Tipos de sistemas de información

Actualmente dentro del mundo empresarial uno de los recursos más importantes y valiosos para las empresas es la información. Es por esto motivo que es indispensable para conseguir y mantener-se en el éxito saber gestionar la información y los datos de la forma más eficiente y eficaz posible.

Podríamos definir los sistemas de información como  un conjunto de elementos que intercaran entre ellos para conseguir un objetivo común: satisfacer las necesidades y demandas de información de la empresa.
Así pues encontramos que

Los objetivos de los sistemas de información son: conseguir la automatización de los procesos operativos de la organización, proporcionar información que sirva de apoyo en la toma de decisiones y, finalmente conseguir ventajas competitivas a través de la implementan gracias a la utilización eficaz y eficiente.

Algunas de las funciones de los sistemas de información son: visualizar los registros y datos en función de los requisitos y necesidades de los usuarios, ordenar y/o clasificar los registros y datos existentes, modificar, corregir o borrar registros o datos, entre otros.

Para cada uno de los distintos niveles de la pirámide organizativa existen diferentes sistemas de información específicos para darles apoyo y simplificar las tareas y decisiones. Ahora bien, se deben conocer las necesidades de cada parte de la pirámide organizativa.

• Nivel estratégico: se encarga de todas las tascas propias de la alta dirección i, por lo tanto las decisiones más importantes para la organización. Son decisiones no programadas y muy complejas ya que en definitiva son decisiones que afectan al planteamiento estratégico de la organización. Se apoyan con los sistemas de apoyo a los ejecutivos (ESS).
• Nivel tácito (incluye el nivel de gestión o administración y el nivel de conocimiento): se encarga de realizar las tareas de supervisión y control de todas aquellas tareas que se han tomada a nivel operativo. Empieza a tener una visión más amplia del negocio. A menudo son decisiones semi – programadas y, por lo tanto son decisiones más complejas que las tomadas en el nivel operativo.En el nivel de gestión o administrativo, se apoya con los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) y a los sistemas de información de gestión (MIS). En el nivel de conocimiento, se apoya con los sistemas de oficina (OfficeS) y los sistemas de gestión del conocimiento (KWS).

• Nivel operativo: se encarga de las tareas más rutinarias y ejecuta las operaciones. A menudo son decisiones programadas. Esto hace que sean decisiones simples y fáciles de tomar. Se apoyan con los sistemas de procesamiento de transacciones (TPS).

Clasificación de los 6 tipos de sistemas de información más relevantes

1. Sistemas de procesamiento de transacciones

Los sistema de procesamiento de transacciones (TPS por sus siglas en inglés) son los sistemas empresariales básicos que sirven al nivel operacional de la organización.

Un sistema de procesamiento de transacciones es un sistema computarizado que realiza y registra las transacciones rutinarias diarias necesarias para el funcionamiento de la empresa. Se encuentran en el nivel más bajo de la jerarquía organizacional y soportan las actividades cotidianas del negocio.

2. Sistemas de control de procesos de negocio

Los sistemas de control de procesos de negocio (BPM por sus siglas en inglés) monitorizan y controlan los procesos industriales o físicos, como puede ser la refinación de petróleo, generación de energía o los sistemas de producción de acero en una planta siderúrgica.

Por ejemplo, en una refinería de petróleo se utilizan sensores electrónicos conectados a ordenadores para monitorizar procesos químicos continuamente y hacer ajustes en tiempo real que controlan el proceso de refinación. Un sistema de control de procesos comprende toda una gama de equipos, programas de ordenador y procedimientos de operación.

3. Sistemas de colaboración empresarial

Los sistemas de colaboración empresarial (ERP por sus siglas en inglés) son uno de los tipos de sistemas de información más utilizados. Ayudan a los directivos de una empresa a controlar el flujo de información en sus organizaciones.

Se trata de uno de los tipos de sistemas de información que no son específicos de un nivel concreto en la organización, sino que proporcionan un soporte importante para una amplia gama de usuarios. Estos sistemas de información están diseñados para soportar tareas de oficina como sistemas multimedia, correos electrónicos, videoconferencias y transferencias de archivos.

4. Sistemas de Información de Gestión

Los sistemas de información de gestión (MIS por sus siglas en inglés) son un tipo de sistemas de información que recopilan y procesan información de diferentes fuentes para ayudar en la toma de decisiones en lo referente a la gestión de la organización.

Los sistemas de información de gestión proporcionan información en forma de informes y estadísticas. El siguiente nivel en la jerarquía organizacional está ocupado por gerentes y supervisores de bajo nivel. Este nivel contiene los sistemas informáticos que están destinados a ayudar a la gestión operativa en la supervisión y control de las actividades de procesamiento de transacciones que se producen a nivel administrativo.

Los sistemas de información de gestión utilizan los datos recogidos por el TPS para proporcionar a los supervisores los informes de control necesarios. Los sistemas de información de gestión son los tipos de sistemas de información que toman los datos internos del sistema y los resumen en formatos útiles como informes de gestión para utilizarlos como apoyo a las actividades de gestión y la toma de decisiones.

5. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Un sistema de apoyo a la toma de decisiones o de soporte a la decisión (DSS por sus siglas en inglés) es un sistema basado en ordenadores destinado a ser utilizado por un gerente particular o por un grupo de gerentes a cualquier nivel organizacional para tomar una decisión en el proceso de resolver una problemática semiestructurada. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son un tipo de sistema computerizado de información organizacional que ayuda al gerente en la toma de decisiones cuando necesita modelar, formular, calcular, comparar, seleccionar la mejor opción o predecir los escenarios.

Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones están específicamente diseñados para ayudar al equipo directivo a tomar decisiones en situaciones en las que existe incertidumbre sobre los posibles resultados o consecuencias. Ayuda a los gerentes a tomar decisiones complejas.

6. Sistemas de Información Ejecutiva

Los sistemas de información ejecutiva (EIS por sus siglas en inglés) proporcionan un acceso rápido a la información interna y externa, presentada a menudo en formato gráfico, pero con la capacidad de presentar datos básicos más detallados si es necesario. Los sistemas información ejecutiva proporcionan información crítica de una amplia variedad de fuentes internas y externas en formatos fáciles de usar para ejecutivos y gerentes.

Un sistema de información ejecutiva proporciona a los altos directivos un sistema para ayudar a tomar decisiones estratégicas. Está diseñado para generar información que sea lo suficientemente abstracta como para presentar toda la operación de la empresa en una versión simplificada para satisfacer a la alta dirección

https://smarterworkspaces.kyocera.es/blog/los-6-principales-tipos-sistemas-informacion/.

http://pertutatis.cat/la-piramide-de-los-diferentes-tipos-de-sistemas-de-informacion/

Datamart

Datamart

Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.

Datamart OLAP

Se basan en los populares cubos OLAO, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.

Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamart.aspx 
https://es.wikipedia.org/wiki/Data_mart

Data Warehouse

Data Warehouse

¿Qué es un Data Warehouse?

Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes sobre todo para fines analíticos y de acceso.

Normalmente, un data warehouse se aloja en un servidor corporativo o cada vez más, en la nuve. Los datos de diferentes aplicaciones de procesamiento de transacciones Online (OLTP) y otras fuentes se extraen selectivamente para su uso por aplicaciones analíticas y de consultas por usuarios.

Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos que permite a los ejecutivos de negocios organizar, comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones estratégicas. Un data warehouse es una arquitectura conocida ya en muchas empresas modernas.

Pasado y presente del Data Warehouse?

Históricamente, los data warehouses se habían formado utilizando datos repetitivos estructurados que eran filtrados antes de entrar en el data warehouse. Sin embargo, en los últimos años, el data warehouse ha evolucionado debido a información contextual que ahora se puede adjuntar a los datos no estructurados y que también puede ser almacenada.

Aquellos primeros datos relacionales estructurados no podían ser mezclados y emparejados para temas analíticos con datos textuales no estructurados. Pero con el advenimiento de la contextualización, estos tipos de análisis ahora sí pueden hacerse de forma naturales y fácil.

En el data warehouse, datos no repetitivos, como los comentarios en una encuesta, correos electrónicos y conversaciones, se tratan de forma diferente a las ocurrencias repetitivas de datos, como el flujo de clics, mediciones o el procesamiento máquina o analógico. Los datos no repetitivos son datos basados en textos que fueron generados por la palabra escrita o hablada, leída y reformateada y, lo que es más importante, ahora puede ser contextualizada. Con el fin de extraer cualquier sentido de los datos no repetitivos para su uso en el Data Warehouse, deben tener el contexto de los datos establecidos.

En muchos casos, el contexto de los datos no repetitivos es más importante que los datos en sí. En cualquier caso, los datos no repetitivos no pueden utilizarse para la toma de decisiones hasta que se haya establecido el contexto.
Ejemplo
 soriana 
 una cadena de supermercados que utiliza la capacidad de extracción de datos de Oracle software para analizar los patrones de compra locales. Descubrieron que cuando los hombres compran pañales los jueves y los sábados, también tendían a comprar cerveza. Un análisis más detallado mostró que estos compradores normalmente hicieron su compra semanal los sábados. Los jueves, sin embargo, sólo han comprado algunos artículos. El minorista llegó a la conclusión de que debería comprar cerveza para tenerla disponible para el próximo fin de semana. La cadena de supermercados podría utilizar esta información recientemente descubierta de diversas maneras para aumentar los ingresos. Por ejemplo, podrían mover la estantería de la cerveza más cerca de la de los pañales y los jueves no harían ninguna oferta para pañales y cerveza.

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx
https://www.powerdata.es/data-warehouse
http://www.areatecnologia.com/informatica/data-warehouse.html