Data Warehouse, Conceptos Fundamentales
Para empezar vamos a enunciar una serie de conceptos básicos que nos permitirán entender toda la teoría que seguirá en los restantes apartados de este documento:
- Data Warehouse: Es la integración de datos consolidados, almacenados en un dispositivo de memoria no volátil, proveniente de múltiples y posiblemente diferentes fuentes de datos. Con el propósito del análisis y a partir de este tomar decisiones en función de mejorar la gestión del negocio. Contiene un conjunto de cubos de datos que permiten a través de técnicas de OLAP consolidar, ver y resumir los datos acorde a diferentes dimensiones de estos. (Chaudhuri & Dayal, 1997)
- Data Marts: Es un subconjunto del Data Warehouse, usado normalmente para el análisis parcial de los datos. Ej: El Data Mart de los datos del departamento ventas y el Data Mart de Inventarios. El objetivo de subdividir está dado por la complejidad computacional del análisis global de todas las dimensiones del Data Warehouse y por la necesidad de rapidez. (Microsft Data Warehouse Training, 2000)
- Data Mining: Es el descubrimiento de conocimiento oculto en las bases de datos. Relaciones entre estos y tendencias que permiten una toma de decisiones acertada. Incluye Asociación, Caracterización, Clasificación, Análisis de Series Cronológicas, etc. (Chaudhuri & Dayal, 1997).
- OLTP (Online Transaction Proccesing): Se les llama así a las aplicaciones orientadas principalmente a la inserción, actualización y eliminación de datos, diseñada casi siempre usando el modelo Relacional. Estos sistemas están optimizados para realizar estas operaciones en un tiempo corto. (Microsoft Books Online, 2000)
- OLAP (Online Analitical Proccesing): Son los sistemas que se usan para analizar los datos que las OLTP introducen en la Base de Datos. A diferencia de los primeros estos casi siempre usan el modelo multidimensional para organizar los datos en la Base de Datos ya que brindan mejores resultados a la hora del análisis de estos. (Microsoft Books Online, 2000)
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