Metodología de Business Intelligence Prof. John Fernández
Agenda
1. 2. 3. 4.
Anál Anális isis is de Reque equeri rimi mien enttos Talle allerr de de Anál Anális isis is de de Requ Requer erim imie ien ntos tos Mode Modela lami mien entto Dime Dimen nsion sional al Talle allerr de de Mode Modela lami mien ento to Dime Dimens nsion ional al
Metodología Bussines Intelligence
Análisis de Requerimientos
Análisis de Requerimiento
1. Definir usuarios responsables 2. Establecer plan de entrevistas 3. Identificar riesgos 4. Entrevistas a usuarios responsables 5. Validación de requerimientos 6. Formalizar “Alcance de Requerimientos”
Detalle de ventas en unidades monetarias y físicas Análisis de ventas Anual, mensual y semanal Evaluación de ventas por Empresa y países Niveles de detalle por Familia, línea y producto Detalle por cliente, identificando los clientes corporativos Detalle por Proceso de Producción Análisis de ventas por Vendedor
Consideraciones • • •
Comparativo de ventas entre unidades de tiempo Análisis de ventas de uno o más años a la vez Suma acumulada de ventas Participación porcentual de las variables de ventas
Requerimiento de Consulta (Star Net)
Consideraciones
1. Formalizar requerimientos 2. ‘Negociar’ requerimientos no prioritarios 3. Comprometer a todo el equipo técnico y funcional 4. Fomentar en las entrevistas la participación y compromiso de los usuarios 5. Contar con alternativas de prototipo
Modelamiento Dimensional
Modelamiento Dimensional
Es una técnica de diseño lógico comúnmente utilizada para Data Warehouses, que busca presentar los datos en una arquitectura estándar y permita una alta performance de acceso a los usuarios finales. El modelamiento se basa en esquemas estrella, conformados por Tablas de Hechos y tablas dimensionales.
Esquema Estrella
Copo de Nieve (Snowflake)
Modelos E-R y Dimensional
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Técnica de diseño lógico que busca eliminar la redundancia de datos Logra que las transacciones sean muy simples y deterministas Contiene entidades lógicas en donde cada una es una tabla física
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Técnica de diseño lógico que busca un acceso de alto rendimiento Contienen tablas de Hechos y tablas dimensionales Las Fact Table contienen hechos que representan medidas tomadas de la combinación de las llaves primarias de cada dimensión
Relación Modelo Estrella - Reporte
Integrando modelos estrella
Modelamiento Dimensional Taller
Pasos para el Diseño Dimensional
1. 2. 3. 4.
Análisis de requerimientos del Data Mart Establecer la granularidad Definir las dimensiones Identificar las métricas (hechos) a evaluar
Detalle de ventas en unidades monetarias y físicas Análisis de ventas Anual, mensual y semanal Evaluación de ventas por Empresa y países Niveles de detalle por Familia, línea y producto Detalle por cliente, identificando los clientes corporativos Detalle por Proceso de Producción Análisis de ventas por Vendedor
Consideraciones • • •
Comparativo de ventas entre unidades de tiempo Análisis de ventas de uno o más años a la vez Suma acumulada de ventas Participación porcentual de las variables de ventas
Requerimiento de Consulta
Modelo de Datos (Ventas - Industrial)
Caso – Finanzas (Precios y Descuentos)
Consideraciones de diseño 1. En lo posible evitar crear muchas dimensiones 2. Diseñar teniendo en cuenta una perspectiva global 3. Considerar las particularidades de las herramientas de análisis en el diseño 4. Validar modelo frente a requerimientos de usuarios 5. Prepararse para comenzar nuevamente 6. Documentar el modelo final 7. El equipo técnico debe quedar conociendo a plenitud el modelo final
