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METODOLOGIA RALPH KIMBAL

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by

katy sanchez

on 17 October 2013

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Transcript of METODOLOGIA RALPH KIMBAL

METODOLOGIAS
ACTUALES
DATE:
CREATED BY:
TEAM:
ANALISIS DE REQUERIMIENTOS
está basado en cuatro principios básicos:
IDENTIFICAR LAS TABLAS DE HECHOS Y MEDIDAS
CONCLUSIONES
La metodología de Kimball proporciona una base empírica ymetodológica perfectamente adecuada para las implementaciones de almacenes dedatos, dada su gran versatilidad y su enfoqueascendente, que permite construir los almacenes en forma escalonada.Además presenta una serie de herramientas, tales como planillas,gráficos y documentos, que proporcionan una gran ayuda para iniciarseen el ámbito de la construcción de un Datawarehouse.


¿CUAL METODOLOGIA OPTAR?

Pensamos que la metodología más acorde a los negocios de nuestra región es la de Kimball, por cuanto proporciona un enfoque de menor a mayor, muy versátil, y una serie de herramientas prácticas que ayudan a la implementación de un DW.

PROJECT REPORT
METODOLOGIA RALPH KIMBAL

INTRODUCCION
Los almacenes de datos (data warehouses en inglés) toman cadadía mayor importancia, a medida que las organizaciones pasan de esquemas de sólo recolección de datos a esquemas de análisis de los mismos. Sin embargo a pesar de la gran difusión de los conceptos relacionados con los almacenes de datos, no existe demasiada información disponible en castellano en cuanto a las metodologías para implementarlos. En este breve artículo intentaremos brindar unaexplicación general de una de las metodologías más usadas, la metodología de Kimball.
Ralph Kimball

- Presentar el modelado dimensional o Metodología Kimball.
- Explicar las fases por las que pasa el Método Kimball para cumplir sus procesos.
- Mencionar las aplicaciones analíticas de la Metodología Kimball.
- Emitir conclusiones y recomendaciones del tema

OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
- Investigar y analizar detalladamente sobre la Metodología Kimball para el modelado de Data Warehouses( almacenes de datos ).
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Existen muchas metodologías de diseño y construcción de DW.
Cada fabricante de software de inteligencia de negocios busca imponer una metodología con sus productos. Sin embargo, se imponen entre la mayoría dos metodologías, la de Kimball y la de Inmon.


Es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza.
Data warehousing es el centro de la arquitectura para los sistemas de información desde la década de los '90. Soporta el procesamiento informático al proveer una plataforma sólida, a partir de los datos históricos para hacer el análisis
.

QUÉ ES UNA DATA WAREHOUSING ?
Ofrecer la
solución
completa

LA METODOLOGÍA KIMBALL EN DETALLE
La metodología se basa en lo que Kimball denomina Ciclo de Vida Dimensional del Negocio (Business Dimensional Lifecycle) . Este ciclo de vida del proyecto de DW.
Realizar entregas en incrementos significativos
Centrarse en el
negocio
Construir una infraestructura de información adecuada
Esta tarea incluye las siguientes acciones típicas de un plan de proyecto: definir el alcance (entender los requerimientos del negocio).
 Identificar las tareas
 Programar las tareas
 Planificar el uso de los recursos.
 Asignar la carga de trabajo a los recursos
 Elaboración de un documento final que representa un plan del proyecto.


La definición de los requerimientos es en gran medida un proceso de entrevistar al personal de negocio y técnico, pero siempre conviene tener un poco de preparación previa. Se debe aprender tanto como se pueda sobre el negocio, los competidores, la industria y los clientes del mismo. Hay que leer todos los informes posibles de la organización; rastrear los documentos de estrategia interna; entrevistar a los empleados, analizar lo que se dice en la prensa acerca de la organización, la competencia y la industria. Se deben conocer los términos y la terminología del negocio.

MODELO DIMENSIONAL
4. Identificar medidas y las tablas de hechos.

3. Elegir las dimensiones.
1. Elegir el proceso de negocio.
2. Establecer el nivel
de granularidad.
La creación de un modelo dimensional es un proceso dinámico y altamente iterativo.
El proceso de diseño comienza con un modelo dimensional de alto nivel obtenido a partir de los procesos priorizados de la matriz descrita en el punto anterior.
El proceso iterativo consiste en cuatro pasos:

El primer paso es elegir el área a modelar. Esta es una decisión de la dirección, y depende fundamentalmente del análisis de requerimientos y de los temas analíticos anotados en la etapa anterior.
Las dimensiones surgen naturalmente de las discusiones del equipo, y facilitadas por la elección del nivel de granularidad y de la matriz de procesos/dimensiones. Las tablas de dimensiones tienen un conjunto de atributos (generalmente textuales) que brindan una perspectiva o forma de análisis sobre una medida en una tabla hechos.

ELEGIR EL PROCESO DE NEGOCIO
La granularidad significa especificar el nivel de detalle. La elección de la granularidad depende de los requerimientos del negocio y lo que es posible a partir de los datos actuales. La sugerencia general es comenzar a diseñar el DW al mayor nivel de detalle posible, ya que se podría luego realizar agrupamientos al nivel deseado
ESTABLECER EL NIVEL DE GRANULARIDAD
ELEGIR LAS DIMENSIONES
El último paso consiste en identificar las medidas que surgen de los procesos de negocios. Una medida es un atributo (campo) de una tabla que se desea analizar, agrupando sus datos, usando los criterios de corte conocidos como dimensiones. Las medidas habitualmente se vinculan con el nivel de granularidad del punto 4.3.2., y se encuentran en tablas que denominamos tablas de hechos ,Cada tabla de hechos tiene como atributos una o más medidas de un proceso organizacional, de acuerdo a los requerimientos.
Las aplicaciones analíticas son más complejas que los informes estándar. Normalmente se centran en un proceso de negocio específico y resumen cierta experiencia acerca de cómo analizar e interpretar ese proceso de negocio. Estas aplicaciones pueden ser muy avanzadas e incluir algoritmos y modelos de minería de datos, que ayudan a identificar oportunidades o cuestiones subyacentes en los datos.

Aplicaciones analíticas
En este proceso se determina el propósito del proyecto de DW/BI, sus objetivos específicos y el alcance del mismo, los principales riesgos y una aproximación inicial a las necesidades de información.
En la visión de programas y proyectos de Kimball, Proyecto, se refiere a una iteración simple del KLC (KimballLifeCycle), desde el lanzamiento hasta el despliegue.

PLANIFICACION
Nacido en 1944 es un autor sobre el tema de data warehousing y business intelligence
Estudio en La Universidad de Stanford, ES uno de los precursores de los conceptos de almacenamiento de datos y sistemas de analisis de datos transsaccionales.
Desde 1982 ha venido desarrollando la investigación y los conceptos que se utilizan actualmente en distintas herramientas de software.

BIOGRAFIA
Para comprender la mayor diferencia entre estas dos metodologías, debemos explicar además de la noción de DW , la idea de Data mart.
Un Data mart es un repositorio de información, similar a un DW, pero orientado a un área o departamento específico de la organización (por ejemplo Compras, Ventas, RRHH, etc.),
A diferencia del DW que cubre toda la organización, es decir la diferencia fundamental es su alcance.
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