Actividad semanal
SISTEMAS INFORMACIONALES
Existen tres tipos de sistemas que componen los sistemas informacionales :
Sistemas de Gestión de la Información
MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS (MIS)
Sistemas de soporte a las Decisiones
DECISION SUPPORT SYSTEMS (DSS)
Sistemas de soporte para ejecutivos
EXECUTIVE SUPPORT SYSTEMS (ESS)
Los sistemas de información informacionales sirven para dar apoyo a la toma de decisiones estratégicas de la organización.
Elementos que intervienen:
Información: externa e interna
Personas: directivos de la organización
Procesos: desestructurados, no frecuentes, imprevisibles
Soportes: Elementos de Business Intelligence (BI)
SOPORTE DE LOS SISTEMAS INFORMACIONALES
En este punto encontramos los Business Intelligence (BI) o soportes de los sistemas informacionales.
Es un concepto que trata de englobar todos los sistemas de información de una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, si no una verdadera inteligencia que le confiera a la organización una ventaja competitivapor sobre sus competidores.
No es una "cosa", sino que se trata de un "suite" de productos que trabajan de manera conjunta para proveer datos, información y reportes analíticos que satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios finales.
La justificación de su uso es debido a:
Dificultad a la hora de predecir los requerimientos.
La toma de decisiones es un proceso del que no se sabe cómo evolucionará, ni qué información necesitará.
Los procesos que realiza son poco estables.
No se puede garantizar que la información que ha servido hoy se vuelva a necesitar
Se necesitan y manejan grandes volúmenes de información
Al no poderse predecir cuando dejará de tener vigencia una información se ha guardar para posibles necesidades futuras.
Los resultados requeridos para este concepto son:
Convertir datos en información y conocimiento
Toma de decisiones
Representación de resultados
Resultados estructurados, asociados a actividades previstas.
Resultados no estructurados, aparecen ante una necesidad no prevista
Ahorro de costes.
Orientación al usuario final.
Mayor agilidad empresarial.
Mayor fidelidad de los clientes.
Interacción directa entre los usuarios
Los componentes de los sistemas informacionales que forman este concepto son:
Fuentes de información externa:
Bases de datos documentales, prensa del sector, asociaciones empresariales, etc.
Fuentes de información interna:
Bases de datos del sistema operacional
Almacén de datos:
Data warehouse
Herramientas de análisis de datos:
EIS, DSS, OLAP, consulta e informes, minería de datos
elementos que conforman el BI:
Herramientas de consulta e informes de datos.
Herramientas de producción de documentos personalizados.
ELT, herramientas de extracción, traducción y carga de datos.
Data Warehousingy Data Marts, sistemas de almacén de datos.
Aplicaciones analíticas.
Data Mining, herramientas para minería de datos.
OLAP, herramientas de procesamiento analítico de datos.
Los elementos se utilizan siguiendo las fases:
FUENTES DE DATOS
Sistemas operacionales
Aplicaciones que se usan en la organización: ERP, SCM, CRM, ...
Fuentes de información externas
Cualquier información que viene de fuera: estudios de mercado, estadísticas de población, etc.
El procesamiento de transacciones en línea u OLTP (On-Line TransactionalProcessing) es un tipo de sistemas que facilitan y administran aplicaciones transaccionales destinadas usualmente para entrada y recuperación de datos o el procesamiento de transacciones.
Se suele usar sistemas OLTP para el procesamiento diario del flujo de información empresarial y se combina, con sistemas OLAP para el análisis de los datos generados. Los sistemas OLTP suelen ser fuentes de datos para los sistemas DW.
Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones y recogen los datos procedentes de los sistemas operacionales.
calidad de los datos
Cómo podemos medir la calidad de datos en función de las características que cumplen:
Precisión: ¿Representan los datos con precisión una realidad o una fuente de datos que se pueda verificar?
Integridad: ¿Se mantienen constantemente la estructura de los datos y las relaciones a través de las entidades y los atributos? Tiene que ver con el grado de conformidad con las reglas de relación de datos definidas.
Coherencia: Representa el grado en que una pieza única de datos contiene el mismo valor a través de múltiples conjuntos de datos. ¿Son los elementos de datos constantemente definidos y comprendidos?
Totalidad: Supone el grado en el que todos los atributos del dato están presentes. ¿Están todos los datos necesarios?
Validez: ¿Son los valores aceptables en los rangos definidos por el negocio?
Disponibilidad: ¿Están los datos disponibles cuando se necesitan?
Accesibilidad: ¿Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente?
Representación:tiene que ver con el formato, patrón, legibilidad y utilidad de los datos para su uso previsto.
Unicidad: la medida en que todos los valores distintos de un elemento de datos aparecen sólo una vez
CONSOLIDACIÓN
Proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra localización ( base de datos,data mart, o data warehouse)
Extracción:
Obtiene los datos desde los sistemas de origen, convirtiéndolos a unformatopreparado para iniciar el proceso de transformación.
Transformación:
Aplica una serie dereglas de negocioo funciones sobre los datos extraídos para cambiarlos según los requerimientos de los destinos asociados.
Carga:
Fase final que implica la carga de los datos transformados en el objetivo de destino, que puede ser una base de datos o datawarehouse
La consolidación puede extraerse de tres modos distintos:
Full Extract (Extracción Total)
Consiste en extraer la totalidad de los datos, para esto, se barren las tablas completas que pueden contener millones de registros.
Incremental Extract (Extracción Incremental)
El procesamiento se realiza por lotes, lo que fue agregado o modificado. De igual manera, pueden existir filas que tengan que ser eliminadas por duplicidad, tratarse de datos erróneos, entre otras.
Update Notification (Notificación de Actualizaciones)
Se van extrayendo los datos a medida que se produce una actualización (insert/update/delete)
El principal problemade esta fase es obtener los datos de diferentes fuentes, con diferentes formatos.
El principal objetivode la extracción es extraer tan sólo aquellos datos de los sistemas transaccionales que son necesarios y prepararlos para el resto de los subprocesos de ETL.
Para ello se deben determinar las mejores fuentes de información, las de mejor calidad. Con tal finalidad, deberemos analizar las fuentes disponibles y escoger aquellas que sean mejores
El proceso de transformación trabaja con unas entradas de datos (inputs), generando nuevos datos (outputs) que serán filtrados, transformados y formateados, de acuerdo que estos queden acordes a lo que esperado por el proceso BI.
En el proceso de carga, los datos transformados se cargan en el sistema destino.
Acumulación simple (única transacción)
Rolling (jerarquía).
En esta fase se hacen uso de las herramientas ETL (extract, transform, load), en esta se deben elegir según unos criterios:
coste
riesgo
facilidad de uso,
soporte
atención al cliente
requerimientos
velocidad
calidad de los datos
herramientas de control
conectividad con sistemas.
DATA WAREHOUSE
Es una colección de datos orientados al tema, integrados, no-volátiles e historiados, organizados para dar soporte a los procesos de ayuda a la decisión.
Orientados al tema:
la información se clasifica en función de los aspectos que son de interés para la organización
COMPARACIÓN DW-BDR
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