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Herramientas OLAP

Cubo para la toma de decisiones.
by

Jacobo Muñoz

on 29 October 2012

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Transcript of Herramientas OLAP

OLAP Se puede ver como un conjunto de datos de negocio de múltiples formas y perspectivas sin necesitar un sobre-esfuerzo humano.
OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing).
Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Problema Pero en muchas ocasiones el acceder a determinado grupo de datos almacenados en una base de datos resulta ser un proceso que consume muchos recursos de la computadora, por lo que se transforma en una operación de varios segundos, o incluso minutos, lo que puede generar perdidas al momento de realizar análisis empresariales. Datos e información Dimensiones Proceso Esta propuesta consiste en disponer la información en vectores dimensionales que conformen la figura de un hexaedro (cubo) que permitan ejecutar análisis rápidos y vertiginosos sobre la información a disposición.
“Disponer los datos en cubos evita una limitación de las bases de datos relacionales, que no son muy adecuadas para el análisis instantáneo de grandes cantidades de datos.” (Eduardo Area)
•Interinstitucional, se centra en las relaciones globales que pueda establecer la organización aprovechando la infraestructura y medios de comunicación con el fin de abarcar la mayor cobertura en el mercado.
•Técnico – operativo, concentra la información y la encapsula mediante herramientas que faciliten su procesamiento.
•Tácticos, su fin es evidenciar la documentación ya procesada mediante consultas a nivel lógico arrojando informes completos de los datos relacionados.
•Estratégicos, es el nivel que se pone asociar la toma de decisiones de los altos mando de la organización. La información en este punto no es secuencial, sino que es más una base simple que busca la generación y gestión de los datos. Herramientas OLAP Los métodos de análisis OLAP surgieron para el estudio de los datos de las ventas y marketing de las organizaciones, así como para procesar datos de carácter administrativo y consolidar datos que procedían de las diversas fuentes de cara a efectuar un completo análisis de la rentabilidad, mantenimiento de la calidad y otros tipos de aplicaciones que se caracterizan porque redefine de manera continua y flexible el tipo de información que hay que extraer, analizar y sintetizar. (Llombart, Oscar Alonso – inteligencia aplicada al negocio). Rotar y Rebanar: El usuario puede cambiar las dimensiones del cubo que se encuentra visualizando y generar / obtener una nueva vista de la información que tiene a disposición. Por ejemplo, ‘ventas por producto’ puede ser rápidamente cambiada por ‘ventas por vendedor’. El procesos de rebanar consiste en asignarle un nuevo valor a un dato especifico de una dimensión determinada Operaciones Drilling (Taladrar): Los datos contenidos en una dimensión cualquiera se pueden abrir con el fin de obtener una mayor detalle de la información. Es una especie de “taladro” el cual profundiza en la información obteniendo una mayor cantidad específica de datos. Dimensiones Regulares: Son todos aquellos datos que pueden ser medibles, un ejemplo clásico es el control y seguimiento de las ventas de un determinado producto; las variables en este caso serían:

Clientes: Quienes son lo más destacados, en qué lugar geográfico se encuentran, productos que adquieren.
Productos: Con relación al cliente, quien lo compra, que productos se están vendiendo, cual es el producto más popular.
Tiempo: Relación de utilidades entre dos periodos de tiempo comparables.
¿Qué nutre los sistemas OLAP? Los sistema OLAP se alimenta de los datos generados por los sistemas de tipo transaccional (facturación, ventas, producción, etc). Herramientas típicas de OLAP son las que permiten realizar análisis de múltiples dimensiones respecto a los datos, en contra de las tradicionales facilidades de creación de resúmenes e informes propios de los sistemas de bases de datos tradicionales. Dimensión de Medida: Son los datos numéricos arrojados después del análisis dependiendo de los elementos seleccionados en las dimensiones regulares. Por ejemplo, en un cubo de ventas se podría seleccionar una vista de las ventas, cantidad de artículos vendidos, porcentaje de ganancias, costos, etc.
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