Datawarehouses Distribuidos

1. Datawarehouses Distribuidos Por: Alisandro Montoya Alejandro Chacón Darwin Martínez

2. Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW local/global • DWD tecnológicamente • DWD evolucionan • independientemente • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Conclusiones

3. Definición de S.I Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones • Sistema de Información: • Componentes interrelacionados que colaboran para reunir, procesar, almacenar y distribuir información que apoya la toma de decisiones, la coordinación, el control, el análisis y la visualización en una organización. Proporcionar la información necesaria a la persona adecuada en el momento oportuno La información reduce nuestra incertidumbre (sobre algún aspecto de la realidad) y, por tanto, nos permite tomar mejores decisiones

4. Finalidad de los S.I Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Proceso transaccional (OLTP) (ON-LINE TRANSACTIONAL PROCESSING ) Proceso analítico (OLAP) (ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING ) Orientado hacia las operaciones diarias Surgen las BD Surgen los Almacenes de Datos (DW) Orientado hacia el negocio

5. OLTP vs OLAP Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Sistemas de Procesamiento de transacciones en línea (OLTP): • Aplicaciones que ejecutan operaciones del día a día (compras, inventario, nominas …) • Define el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión: • Consultas rápidas y escuetas • Poco volumen de información • Transacciones rápidas • Gran nivel de concurrencia • Sistemas de Procesamiento analítico en línea (OLAP): • Aplicaciones que se encargan de analizar el negocio, interpretar loque ha ocurrido y tomar decisiones ( para mejorar los servicios alcliente, incrementar ventas, ... ) • Define el comportamiento de un sistema de análisis de datos y elaboración de información: • Sólo Consulta • Consultas pesadas y no predecibles • Gran volumen de información histórica • Operaciones lentas

6. Introducción a los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Almacén de Datos (Data Warehouse) motivación disponer de Sistemas de Información de apoyo a la toma de decisiones disponer debases de datosque permitanextraer conocimientode la información histórica almacenada en la organización objetivos diseño de estrategias análisis de la organización previsiones de evolución

7. Definición y características de los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones • “Conjunto de datos integrados orientados a materia que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones de una administración.“ [Inmon] Características orientada hacia la información relevante de la organización integrada variable en el tiempo no volátil

8. VENTA REUNION PRODUCTO GAMA CURSO PAÍS ... ... ... ... ... ... Información Necesaria Características de los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones se diseña para consultar eficientemente información relativa a las actividades (ventas, compras, producción, ...) básicas de la organización, no para soportar los procesos que se realizan en ella (gestión de pedidos, facturación, etc). Orientado hacia la información relevante de la organización Base de Datos Transaccional

9. Fuente de Datos 1 Base de Datos Transaccional 1 texto Fuentes Externas Fuentes Internas Base de Datos Transaccional 2 Almacén de Datos Fuente de Datos 3 Fuente de Datos 2 HTML Características de los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones integra datos recogidos de diferentes sistemas operacionales de la organización (y/o fuentes externas). Integrado

10. Características de los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones los datos almacenados no son actualizados, sólo son incrementados. No volátil Carga Bases de datos operacionales Almacén de Datos INSERT READ UPDATE DELETE READ El periodo de tiempo cubierto por un AD varía entre 2 y 10 años.

11. Tiempo Datos 01/2003 Datosde Enero 02/2003 Datos de Febrero 03/2003 Datos de Marzo Características de los DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Variable en el tiempo los datos son relativos a un periodo de tiempo y deben ser incrementados periódicamente. Los datos son almacenados como fotos (snapshots) correspondientes a periodos de tiempo.

12. Objetivos de un DW Agenda • Reunir y Consolidar las bases de datos diferentes que se mantienen en los diferentes departamentos o áreas funcionales de la empresa. • Soportar Necesidades Cambiantes de Negocio • Mejorar la Productividad de las Empresas. • Asegurar Calidad y Eficiencia en las Decisiones que se toman dentro de las Organizaciones. • Un Acceso Fácil y Flexible a la Información. • ¿Por qué usar un Data Warehouse ? • Para planear mejor y más rápido las conductas y actividades a seguir. • Ayuda a la alta dirección de la organización a comprender el valor de la información recogida, mejorando la toma de decisiones. • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones

13. BD Almacén de Datos Actualizaciones mayoritariamente Muchastransacciones pequeñas Consultas principalmente Consultas largas y complejas Miles de usuarios (ej usuarios administrativos) Gb - Tb de información Mb - Gb de información Historia Instantáneas actuales Cientos de usuarios (ej usuarios que toman decisiones) BD vs DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones

14. Uso de Base de Datos Operacionales Uso de Data Warehouse Muchos usuarios concurrentes Pocos usuarios concurrentes Consultas predefinidas y actualizables Consultas complejas, frecuentemente no anticipadas. Cantidades pequeñas de datos detallados Cantidades grandes de datos detallados Requerimientos de respuesta inmediata Requerimientos de respuesta no críticos BD vs DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones

15. Almacén de Datos Interfaz y Operadores ETL Fuente de Datos 3 HTML Fuentes Externas Fuente de Datos 1 Fuente de Datos texto Arquitectura de un DW Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones • La Arquitectura de un DW viene determinada por su situación central como fuente de información para las herramientas de análisis. Fuentes Internas Herramientas de consultas e informes Base de Datos Transaccional Herramientas EIS Herramientas OLAP Copias de Seguridad Herramientas de Minería de Datos

16. Razones de usar un DW centralizado Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones • Muchas organizaciones construyen y mantienen un solo datawarehouse centralizado, lo cual tiene mucho sentido cuando: • Los datos en el datawarehouse están integrados a lo largo de toda la corporación y una vista integral/central es utilizada solamente en la matriz/headquarters. • La organización opera en un modelo de negocio centralizado. • El volumen de datos en el datawarehouse es tal, que un repositorio central tiene sentido. • Si los datos están dispersos y se tratara de generar un reporte accediendo a todos los repositorios, puede ser demasiado lento el acceso. • En otros casos, lo más adecuado seria un DW distribuido.

17. DW Distribuidos Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones

18. DW Distribuidos Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones ¿Cuándo podemos implementar un Data Warehouse Distribuido? Para entender cuando es necesario un datawarehouse distribuido, consideraremos algunas topologías básicas de procesamiento, aquí se presenta una muy común topología de procesamiento en las empresas La mayor parte del procesamiento se realiza en la central. En el nivel local o geográficamente distribuido solo se realizan operaciones básicas, En este tipo de topología no es necesario un datawarehouse distribuido.

19. Topologías Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Topología de bajo procesamiento a nivel local En este escenario muchas operaciones básicas suceden en el nivel local. Y una vez que la transacción ha sido capturada, esta es enviada a la central para un mayor procesamiento. Desde el punto de vista de la organización localmente no ocurre gran cantidad de transacciones y las decisiones que se puedan tomar no justifican un datawarehouse distribuido.

20. Topologías Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Topología de alto procesamiento a nivel local En este caso gran cantidad del procesamiento de las transacciones diarias se realizan localmente (ventas, pago de facturas, recolección de dinero, etc.). Tan rápido como el procesamiento operacional es delegado al nivel local estos pasan a ser autónomos. Ya que pocas veces y para cierto tipo de operaciones estos envían data y actividades a la central para que sea procesada. Para este tipo de organización un data warehouse distribuido tiene sentido.

21. Tipos de DW Distribuidos Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones • Los tres tipos de data warehouses distribuidos son los siguientes: • El Data Warehouse Local/Global. • Data Warehouse distribuidos tecnológicamente. • Data Warehouse distribuido que evoluciona independientemente.

22. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Data Warehouse Local Es una forma de data warehouse, se dice que es local, porque contiene datos que solo interesan a ese nivel. Su alcance es local, y no existe coordinación de datos, ni estructuras de datos de un DW a otro.

23. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Data Warehouse Local

24. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Data Warehouse Global • El alcance de un DW Global es la corporación o la empresa, mientras que cada DW local solo tiene alcance a la localidad donde está ubicado.

25. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Data Warehouse Global • El alcance de un DW Global es el negocio que es integrado a través de la corporación. • Un DW global contiene datos históricos, como lo hacen también los DW locales. Pero las fuentes de datos del DW local son sus sistemas operacionales y las de un DW global son los DW locales o en algunos casos la actualización directa en el DW global.

26. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Data Warehouse Global • El DW Global contiene información que debe ser integrada en el nivel corporativo. En muchos casos, esto consiste solo en información financiera. En otros casos, significa integración de información de los clientes, productos, etc. • Mientras una considerable cantidad de información sólo es de interés en el nivel local, otra parte de la información común debe ser compartida y manejada corporativamente. Los DW Globales contienen este tipo de datos para manejarlos globalmente

27. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Comunicación entre los Data Warehouse Locales • Cada DW local tiene sus propias estructuras y datos. • Mucha de la información contenida en cada una de ellos no es de interés para los otros. • Cada intersección o parecido entre los datos de un DW local y otro es pura coincidencia. • No hay coordinación de los datos.

28. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Comunicación entre los Data Warehouse Locales

29. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Comunicación entre los Data Warehouse Locales • Sin embargo, es razonable asumir que una corporación tendrá al menos una intersección natural de los datos de un local a otro. • Si existen muchas intersecciones, lo mejor es contenerlas en el DW global.

30. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Comunicación entre los Data Warehouse Locales

31. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Intercepción entre Data Warehouses Locales y Globales • Mapeo de Datos Es una de las actividades más importantes dentro del ambiente de un data warehouse distribuido, y se realiza desde los sistemas operacionales locales a las estructuras de los DW globales.

32. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Intercepción entre Data Warehouses Locales y Globales • Mapeo de Datos Este mapeo es diferente para cada sistema operacional local y determina que data debe ir al DW global, la estructura y las conversiones necesarias. Sin embargo se muestra que para algunos tipos de datos existen estructuras comunes en el DW global. Esto se debe a que los DW globales son diseñados y definidos centralmente, basados en la definición común de la data corporativa, pero el mapeo existente en los sistemas operacionales locales son una decisión del desarrollador local.

33. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Variación en la estructura de un DW Local / Global Esta estructura consiste en colocar un DW global ó stagingareaen el nivel local, encargado de presentar datos globales y con quien se comunicará el DW local antes de que los datos sean pasados a la central.

34. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Variación en la estructura de un DW Local / Global

35. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Redundancia Se tiene como política que solo se tiene el mínimo nivel de redundancia entre los niveles locales y globales de datos Una gran cantidad de redundancia de datos entre los ambientes warehouse local y global indica que los enlaces entre los diferentes DW no ha sido definida apropiadamente

36. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Redundancia

37. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Acceso a la data global y local • Dependiendo de la data que se esté solicitando puede ser o no apropiado el uso del contenido del DW • Si el análisis local es para mejorar el negocio local, el acceso a la data global del nivel local es probablemente una buena política. • Si la data global esta siendo usada a manera de información en bases a “one-time-only” para mejorar las prácticas de negocio locales, el acceso a la data global desde el nivel local es aceptable. • En un principio, la data local debe ser usada localmente y la data global, globalmente

38. DW Local/Global Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DW Loca/Global • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Acceso a la data global y local

39. DWD Tecnológicamente Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DWD Tecnológicamente • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones DW distribuido tecnológicamente

40. DWD Tecnológicamente Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DWD Tecnológicamente • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones DW distribuido tecnológicamente • Ventajas • El costo de entrada es más económico. • No hay restricciones teóricas para la cantidad de data que se puede colocar en un DW.

41. DWD Tecnológicamente Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DWD Tecnológicamente • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones DW distribuido tecnológicamente • Desventajas • Comienza a aparecer tráfico en la red • Cuando se solapan peticiones de data de un procesador a otro. • Cuando una gran cantidad de datos necesita ser transportada desde un solo procesador. • A medida que pasa el tiempo, los servidores, la data y su procesamiento son más difíciles de manejar.

42. DWD Evolucionan Independientemente Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • DWD evolucionan Independiente • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones En poco tiempo, la arquitectura del DW ya tenía que manejar y coordinar múltiples esfuerzos en conjunto con la organización

43. Esfuerzo de desarrollo Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones Naturaleza del esfuerzo de desarrollo Primer caso Diferentes DW para cada línea de negocio sin ninguna integración Segundo caso Mismo DW pero en partes distribuidas Tercer caso Mismo DW pero con diferentes niveles de datos Cuarto caso Partes centralizadas diferentes del nivel de detalle del DW

44. DW Aislados Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones DW completamente aislados No hay integración de ningún tipo entre las líneas de negocio Franquicia de comida rápida Gestión de campos de golf Fabrica de acero Banca minorista

45. DW Aislados Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de • desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de • DWD • Construcción de • DWD • Conclusiones DW completamente aislados DW financiero que se alimenta de una serie de DW locales

46. Desarrollo de DWD Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Conclusiones A diferencia de los almacenes de datos completamente aislados, la mayoría de los negocios mantienen algún grado de integración entre sus diferentes negocios ubicados en diferentes ubicaciones geográficas. Por ejemplo: Un negocio esta establecido en Estados Unidos, Sudamérica, Lejano Oriente y África y cada uno posee un DW.

47. Desarrollo de DWD Agenda Cada DW posee sus datos y no hay intersección de los datos porque cada sucursal maneja sus propias transacciones. Problema: La compañía desea crear un data warehouse, teniendo como base los data warehouse locales; esto como un primer paso para desarrollar una arquitectura de almacén de datos para toda la compañía. El primer paso para lograr esto consiste en crear los DW locales. • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Conclusiones

48. Modelo Distribuido de Datos Corporativos Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Conclusiones • Refleja la integración del negocio a nivel corporativo. • Lógicamente, el modelo se intercepta con los modelos locales. • Debe determinarse la necesidad global de datos y la capacidad local de proveerlos. • Los datos que van hacia el Almacén de Datos Corporativo puede llegar desde los Almacenes Locales o desde los sistemas operacionales.

49. Modelo Distribuido de Datos Corporativos Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Conclusiones • El diseño es muy similar al de los Almacenes de Datos completamente aislados. • La diferencia es que el Modelo Distribuido de Datos Corporativos el diseño e implementación es similar en todos los Almacenes de Datos.

50. Meta datos en DWD Agenda • Definición de S.I • OLTP vs OLAP • Datawarehouses • DW Distribuidos • Tipos de DWD • Esfuerzo de desarrollo • DW Aislados • Desarrollo de DWD • Construcción de DWD • Tendencias y ejemplos • Conclusiones • Permiten la coordinación de la estructura en que se encuentran los datos a través de las diferentes ubicaciones donde se encuentran los data warehouse locales. • Aseguran la uniformidad y consistencia de los datos.