The data warehouse allows the storage of data in a format that facilitates its access, but if the tools for deriving information and/or knowledge and presenting them in a format that is useful for ...
Hand book of Data Mining JNTU syllubusFull description
Data warehousing and data mining (both data & text) provide a technology that enables the decision-maker in the corporate sector/govt. to process this huge amount of data in a reasonable amo…Description complète
This paper includes the application that is implemented at my college. Here is perfect explanation of Data Warehousing and Data Mining with full description of the project.
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Data mart Las empresas se pasan más tiempo buscando datos q analizándolos También las empresas tienen muchos orígenes de datos distintos que necesitan ser analizados conjuntamente. También has ocasiones que se analizar una misma realidad desde perspectiva diferentes –ejem. Analizar a nivel de ventas y a nivel contable, analizar los mismos parámetros desde puntos de vista distintos. También analizar datos históricos con datos actuales para conocer la evolución de la empresa. Muchas veces hay que trabajarse manualmente con el fin de llegar al dato que uno necesita. Si nuestra empresa se encuentra en este escenario, se recomienda que se implante una herramienta de busines inteligen(Inteligencia de Negocio). Data mart es una versión más pequeña del datawarehouse. - data mart trata con un solo tema. -datos mart se centran en un área. Por lo que extraen datos de un nombre limitado de sucesos. El tiempo que toma en construir el data mart de los datos es muy bajo a comparacion al tiempo llevado para construir un datawarehouse
Diferencia entre datawarehouse - Datos generales de la empresa -múltiples áreas temáticas -multiples fuentes de datos. - ocupa gran memoria. Tiempo más largo para implementar
data mart - datos de todo el departamento. -un único área temática. - fuentes de datos limitadas. Ocupa memoria limitada. -corto tiempo para implementar.
Existen 2 tipos de datamarts: OLAP y OLTP. OLTP - On-Line Transactional Transactional Processing - Procesamiento transaccional transaccional en línea Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones que pueden 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,como por ejemplo la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar diariamente las BD de bancos o hipermercados. Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental...) El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.
OLAP - On-Line Analytical Processing Processing - Procesamiento Procesamiento analítico en línea 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 como por ejemplo: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc.
El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones. Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización. El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años Los datos se alimentan tanto de los sistemas OLTP como del datawarehause
Qué construir primero? - en 1998, la cuenta inmon había declarado - la cuestión más importante que el administrador de TI de este año es si para construir el datawarehouse primero o el data mart en primer lugar. Basados en lo que se construye primero los enfoques se clasifican en 2 tipos Enfoque de arriba hacia abajo - datawarehouse se construye primero y se co nstruyen los data marts. -es un gran almacén coherente que se construye directamente desde los sistemas fuente OLTP. - la ventaja principal es que toda la información está disponible en una ubicación central. - la desventaja es que esto se convierte en un proyecto muy grande que debe ser manejado por los especialistas que puede ir muy mal. -el costo y el tiempo de trabajo son grandes y los resultados no son rápidos. - este enfoque también se denomina enfoque Inmon Enfoque de abajo hacia arriba - los data marts se construyen primero entonces se construye datawarehause. - los data mart pueden ser construido muy rápidamente; Por lo tanto los resultados se ven mucho más rápido. -si la arquitectura entera se descompone en la fase inicial, se hace más fácil de manejar. -particularmente, las empresas de arranque van para tal enfoque, donde hay departamentos limitados y es muy fácil de construir data marts y luego ir para el datawarehause
Características Data Mart
-Son poblados por usuario finales - Se actualizan contantemente -Contiene información detallada -Escalable -Orientada al tema Beneficios Data Mart -Acelera las consultas reduciendo el volumen de datos
Fases Data Mart -Construcción del Data mart -Construcción de los Procesos de Cargas -Construcción de los reportes analíticos -Construcción de los procesos de prueba
Análisis Data Mart
a recorrer
-Analizar factores que conduce el negocio - Analizar los objetivos del negocio
- Estructura los datos para su adecuado acceso por una
- Analizar las necesidades la información alto nivel
herramienta
- Recolectar información de procesos
-Segmentar los datos en diferentes plataformas de
- Identificar áreas criticas Identificar roles de personas - Revisar infraestructura de la información
hardware -Los costos que implica la construcción de un Data Mart son muchos menores a un Data Warehouse
- Revisar los planes tácticos y estratégicos
Desventaja Data Mart
- Recolectar y revisar la documentación empresa - Identificar proceso de alto nivel e indicadores de
-No permite el manejo de grandes volúmenes de información
- Identificar limitaciones y restricciones
rendimiento - Analizar las fuentes de datos
Tecnologías Data Mart
Objetivos Herramienta B.D
-Bussiness intelligence › Data Mart › Da ta warehouse