Javier Álvarez - Herramientas Business Intelligence
OLTP / Data
OLAP / Info
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BIG DATA
Los ERP's y CRM's son sistemas operacionales. Objetivo: manejar información de empresa, + ingresos, - costes. es un sistema de gestion que refleja todos los procesos (compra. venta, etc).
Los ERP - CRM se basan en BBDD enfocadas a la transacción: OLTP.
Big Data:
Volumen
Variedad
Velocidad
Valor
Veracidad
Visualización
Variabilidad
Data mining: en sistemas transaccionales
IoT: Internet of Things
Nombres genéricos de sistemas:
OLTP Operacional: Almacén de datos actuales, almacena datos al detalle, bases de datos medianas, los datos son actuales, los procesos son repetitivos, tiempo de respuesta pequeño, soporta decisiones diarias. Online transitional processing. TRANSACTIONAL APP. Tipo de OLTP: ERP
OLAP Datawarehouse: almacén de datos históricos, almacena datos al detalle y datos agregados a distintos niveles, bases de datos grandes, los datos son estáticos, los procesos no son previsibles, tiempo de respuesta variable, soporta decisiones, soporta decisiones estratégicas. Online analitical processing. Datos de detalle + agregados, históricos. Analytics, Reporting. EL ERP nutre de datos al OLAP. Las consultas no afectan al rendimiento del OLTP.
www.ticjob.com
tecnoempleo.com
675420389
Como exploto el CRM? Con el almacén de datos, datawarehouse.
a medida que subimos en la pirámide . medios son analistas, técnicos que explotan la información. Definen técnicas de márketing, rutas de transporte, etc.
+ casuísticas en CRM (como contacto con el cliente?)
contabildiad financiera: obligacion legal. refleja todas las transacciones que se da en el transcurso de una actividad económica. Que todo el mundo entienda como llevo mi negocio a nivel contable.
buscar balance de situación (activos frente a deudas y obligaciones)
slu: sociedad limitada unitaria. BUSCAR informes obligatorios de las sociedades limitadas
conocer los ifnormes, los campos, como se envian
centros de coste: todos lo que originan costes.
contabilidad analítica:
En un ERP registro todo lo que hay en mi compañia . Con un OLAP (análisis) yo quiero analizar mi negocio (como mejorar mis márgenes, rrhh mas eficientes)
OLTP: tiene tiempo real. garantizar tiempo de respuesta.
ETL: Extract Transformation Load. Procesos de extraccion del ERP y llevarlos al Data Warehouse.
Pentaho. Talend. Para hacer ETL. Data Mart son subconjuntos temáticos, segun necesidades.
EXAMEN: SABER
Autores de metodologias:
Kimball y Bill Immon
DATA WAREHOUSE:
Integrado: modelización integradora de distintos sistemas operacionales.
Temático
Histórico: favorece el análisis de tendencias
No volátil: los datos son de lectura.
Tiene metadatos: trazabilidad
El esquema de la arquitectura de un DWH:
mejora de la comunicacion
mejora de lla planificacion
aumento de la flexibilidad
mejora la efectividad y la productividad
facilita aprender el funcionamiento del sistema
ENTIDAD: EN data warehouse se llama dimensiones o indicadores (KPI, indicator), métricas. los kpi's los puedos analizar desde diferentes dimensiones.
Gartner group
Forrester
IDC
Penteo.
Cuadrante mágico
Magic Quadrant
Nombres y Apellidos: http://www.ine.es/widgets/nombApell/
http://opendata-ajuntament.barcelona.cat/
PENTAHO
RFP: Request For Proposal
Kimball: bottom - up
PDI: Input
ETL : EXAMEN
OLAP / Info
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BIG DATA
Los ERP's y CRM's son sistemas operacionales. Objetivo: manejar información de empresa, + ingresos, - costes. es un sistema de gestion que refleja todos los procesos (compra. venta, etc).
Los ERP - CRM se basan en BBDD enfocadas a la transacción: OLTP.
Big Data:
Volumen
Variedad
Velocidad
Valor
Veracidad
Visualización
Variabilidad
Data mining: en sistemas transaccionales
IoT: Internet of Things
Nombres genéricos de sistemas:
OLTP Operacional: Almacén de datos actuales, almacena datos al detalle, bases de datos medianas, los datos son actuales, los procesos son repetitivos, tiempo de respuesta pequeño, soporta decisiones diarias. Online transitional processing. TRANSACTIONAL APP. Tipo de OLTP: ERP
OLAP Datawarehouse: almacén de datos históricos, almacena datos al detalle y datos agregados a distintos niveles, bases de datos grandes, los datos son estáticos, los procesos no son previsibles, tiempo de respuesta variable, soporta decisiones, soporta decisiones estratégicas. Online analitical processing. Datos de detalle + agregados, históricos. Analytics, Reporting. EL ERP nutre de datos al OLAP. Las consultas no afectan al rendimiento del OLTP.
www.ticjob.com
tecnoempleo.com
675420389
Como exploto el CRM? Con el almacén de datos, datawarehouse.
a medida que subimos en la pirámide . medios son analistas, técnicos que explotan la información. Definen técnicas de márketing, rutas de transporte, etc.
+ casuísticas en CRM (como contacto con el cliente?)
contabildiad financiera: obligacion legal. refleja todas las transacciones que se da en el transcurso de una actividad económica. Que todo el mundo entienda como llevo mi negocio a nivel contable.
buscar balance de situación (activos frente a deudas y obligaciones)
slu: sociedad limitada unitaria. BUSCAR informes obligatorios de las sociedades limitadas
conocer los ifnormes, los campos, como se envian
centros de coste: todos lo que originan costes.
contabilidad analítica:
En un ERP registro todo lo que hay en mi compañia . Con un OLAP (análisis) yo quiero analizar mi negocio (como mejorar mis márgenes, rrhh mas eficientes)
OLTP: tiene tiempo real. garantizar tiempo de respuesta.
ETL: Extract Transformation Load. Procesos de extraccion del ERP y llevarlos al Data Warehouse.
Pentaho. Talend. Para hacer ETL. Data Mart son subconjuntos temáticos, segun necesidades.
EXAMEN: SABER
Autores de metodologias:
Kimball y Bill Immon
DATA WAREHOUSE:
Integrado: modelización integradora de distintos sistemas operacionales.
Temático
Histórico: favorece el análisis de tendencias
No volátil: los datos son de lectura.
Tiene metadatos: trazabilidad
El esquema de la arquitectura de un DWH:
mejora de la comunicacion
mejora de lla planificacion
aumento de la flexibilidad
mejora la efectividad y la productividad
facilita aprender el funcionamiento del sistema
ENTIDAD: EN data warehouse se llama dimensiones o indicadores (KPI, indicator), métricas. los kpi's los puedos analizar desde diferentes dimensiones.
Gartner group
Forrester
IDC
Penteo.
Cuadrante mágico
Magic Quadrant
Algunas Herramientas ETL
- Ab Initio
- Benetl
- BITool – ETL Software
- CloverETL
- Cognos Decisionstream (IBM)
- Data Integrator (herramienta de Sap Business Objects)
- ETI*Extract (ahora llamada Eti Solution)
- IBM Websphere DataStage (antes Ascential DataStage)
- Microsoft Integration Services
- Oracle Warehouse Builder
- WebFocus-iWay DataMigrator Server
- Pervasive
- Informática PowerCenter
- Oxio Data Intelligence ETL full web
- SmartDB Workbench
- Sunopsis (Oracle)
- SAS Dataflux
- Sybase
- Syncsort: DMExpress.
- Opentext (antes Genio, Hummingbird).
Nombres y Apellidos: http://www.ine.es/widgets/nombApell/
http://opendata-ajuntament.barcelona.cat/
PENTAHO
RFP: Request For Proposal
Kimball: bottom - up
What is 'Cost Of Goods Sold - COGS'
Cost of goods sold (COGS) are the direct costs attributable to the production of the goods sold by a company. This amount includes the cost of the materials used in creating the good along with the direct labor costs used to produce the good. It excludes indirect expenses such as distribution costs and sales force costs. COGS appears on the income statement and can be deducted from revenue to calculate a company's gross margin. Also referred to as "cost of sales."
CAPEX / OPEX
PDI: Input
Lista de Herramientas de Business Intelligence
- Business Objects: Ofrece a los usuarios el acceso constante y de manera sencilla y clara a los datos relevantes, para facilitar el análisis de la información que ha sido almacenada, y el posterior desarrollo de distintos informes para mejorar los procesos globales de la empresa.
- Cognos: Este brinda un sistema efectivo para llevar a cabo evaluaciones correctas de la información y una posterior toma de decisiones adecuada. Cabe destacar que Cognos cuenta además con una herramienta especial, que ha sido desarrollada para permitir la realización de modelos, pronósticos y simulaciones de negocios, con el fin de ofrecer la posibilidad de planificar el futuro de las operaciones.
- Microstrategy: Es otra de las herramientas más difundidas, cuya característica fundamental reside en que provee de las soluciones necesarias a los clientes de cualquier tipo de empresa o sector funcional de las mismas, con el objetivo de brindar un marco de ayuda que les permitirá acceder a un mayor conocimiento de la información que está siendo manejada por la empresa.
- Oracle BI: Al igual que las diversas aplicaciones de su tipo, ofrece la posibilidad de tener acceso a la información, compartir esos datos con los diversos sectores de la compañía, y permitir el análisis de dicha información para llevar a cabo las tomas de decisiones correctas, que estarán basadas en datos obtenidos de manera sencilla y rápida.
- WorkMeter: Recopila información sobre el uso de las aplicaciones informáticas y de otros dispositivos (PBX, móviles,…) para determinar el nivel de carga y el esfuerzo de las personas. Ésta información es agrupada y presentada tanto al gestor como al mismo empleado, generando un ambiente de objetividad y transparencia. Workmeter ofrece la base objetiva necesaria para facilitar procesos de evaluación y mejora, permitiendo asimismo medir el impacto positivo de los cambios.
ETL : EXAMEN
ETL:
1. crear un master data management
2. toma de decisiones estratégicas
3. integrar sistemas
4. viision global
caracteristicas segun gartner:
conectividad
metadatos
OBJETIVOS ETL:
- Generación rápida y ágil de almacenes y flujos de datos
- reutilizar procesos
- interoaperabilidad y escalabilidad
- integración de datos
caracteristicas:
- amigable
- multifuente
- metadatos
- multiplataforma
- publicable en correo u otros
interoperabildiad técnica y semántica
CDO: Chief Data Officer.
Data Cleaning
Entornos de desarrollo, pruebas y explotación
Dessarrollo: entorno local, se comparte al terminar cada programa
PRuebas: reflejo del entorno de producción
Explotación: entorno real
Fases de desarrollo:
- d recuperacion
- de seguridad
- de resistencia
- de sensibilidad
- de rendimiento
- alfa y beta
1. crear un master data management
2. toma de decisiones estratégicas
3. integrar sistemas
4. viision global
caracteristicas segun gartner:
conectividad
metadatos
OBJETIVOS ETL:
- Generación rápida y ágil de almacenes y flujos de datos
- reutilizar procesos
- interoaperabilidad y escalabilidad
- integración de datos
caracteristicas:
- amigable
- multifuente
- metadatos
- multiplataforma
- publicable en correo u otros
interoperabildiad técnica y semántica
CDO: Chief Data Officer.
Data Cleaning
Entornos de desarrollo, pruebas y explotación
Dessarrollo: entorno local, se comparte al terminar cada programa
PRuebas: reflejo del entorno de producción
Explotación: entorno real
Fases de desarrollo:
- d recuperacion
- de seguridad
- de resistencia
- de sensibilidad
- de rendimiento
- alfa y beta
DEFINIR UN MODELO EN ESTRELLA Y TABLA DE HECHOS
| No. | Business Intelligence Herramienta | Más reciente versión | Vendedor |
| 1. | Oracle Enterprise BI Server | 11g1 | Oracle |
| 2. | Business Objects Enterprise XI | r4 | SAP |
| 3. | Microsoft BI tools (integrated BI offering*) | 2008/2010 | Microsoft |
| 4. | SAS Enterprise BI Server | 9.2 | SAS Institute |
| 5. | Microstrategy | 9 | Microstrategy |
| 6. | IBM Cognos Series 10 | 10.1 | IBM |
| 7. | QlikView | 11 | QlikTech |
| 8. | Board Management IntelligenceToolkit | 7.1 | Board International |
| 9. | BizzScore Suite | 7.3 | EFM Software |
| 10. | WebFocus | 8 | Information Builders |
| 11. | Oracle Hyperion System | 9 | Oracle |
| 12. | SAP NetWeaver BI | 7.3 | SAP |
| 13. | JasperSoft (open source) | 4.5 | JasperSoft |
| 14. | Style Intelligence | 11 | InetSoft |
| 15. | Pentaho BI suite (open source) | 4 | Pentaho |
| 16. | Tableau Software | 6.1 | Tableau Software |
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