Hoja de Producto DataWare House by Pablo Caraballo

DataWare House

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DATAWARE HOUSE (DWH) median nte procesos provee dos beneficios empresariales reales: INTEGRACIÓN y ACCESO DE DATOS. DATOS DWH elimina gran cantidad de dato os inútiles y no deseados, mejorando así la explotación de datos y la ayudaa a toma de decisiones.

EL GESTOR DE CUBOS permite com mbinar los datos con transformaciones para hacerlos más útiles y potentes FORMULARIOS Y CONSULTAS se generan a partir de uno o varios cubos de información quedando todo inclu uido en la interfaz. interfaz

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COMPONENTE GRÁFICO mediantee el que podremos fácilmente generar gráficos a partir de datos ORUS gráficos a partir de datos ORUS. Gráficos 2D, 3D, BARRA, TARTA, LIINEALES, son incorporados desde una librería de funciones predeterminadaas, y el resultado gráfico se genera en imagen y se graba relacionado con el dato si es necesario.

HERRAMIENTA DE REPORTS perm mite a partir de datos ORUS, o combinación de ellos generar inform mes útiles y potentes FORMULAS ASOCIADAS a los diferrentes listados generados pueden darnos reports de resumen o resulta darnos reports de resumen o resultaados que mejorar la calidad de la ados que mejorar la calidad de la información.

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DATA WAREHOUSE

DATAWARE HOUSE ((DWH)) mediante procesos provee dos beneficios empresariales reales: INTEGRACIÓN y ACCESO DE DATOS.

El data warehouse w da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, c utilizando Sistemas de Soporte de Decisioness (DSS), y Sistemas de información ejecutiva (EIS) . El data waarehouse utiliza las herramientas de informes y gráficos para p mejorar y presentar la información para hacerla mas eficiente.

DWH elimina gran cantidad de datos inútiles y no deseados mejorando así la deseados, explotación de datos y la ayuda a toma de decisiones.

El data warehouse w elementoss: META ADATOS

se compone de los

siguientes

MIDD DLEWARE MECA ANISMOS DE EXTRACCIÓN MECA ANISMOS DE CARGA

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DATA WAREHOUSE METADATA

Los datos son de interés para el usuario final, el Metadata es de os programas y plantillas que tienen que manejar interés para lo estos datos, y para el DWH, cobran un papel fundamental sin ellos no podemos empezar la primera etapa del DWH, el ACCESO a los datos.

DATAWARE HOUSE (DWH) Vamos a ver a continuación cada una de las partes o integrantes del almacén de datos que estamos implementando. METADATA, definido comúnmente como "datos datos acerca de los datos", en el sentido de que se trata de datos que describen cuál es la estructura de los datos y cómo se relacionan. METADATA, documenta exactamente, entre otras cosas, qué clases existen para esa aplicación, qué campos posee cada una de las clases y qué tipo de datos se pueden almacenar. © maat Gknowledge S.L. Todos los derechos reservados 20 008

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DATA WAREHOUSE MIDDLEWARE

DATAWARE HOUSE (DWH) Vamos a ver a continuación cada una de las partes o integrantes del almacén de datos que estamos implementando.

El MIDDLEWA ARE puede verse como una capa para conectar en este caso Orígenes O de Datos, en base a la cual los programadorees pueden desarrollar aplicaciones que trabajen en diferentes ambientes sin preocuparse de los protocolos de nicaciones en que se correrán para conseguir red y comun integrar esos datos.

MIDDLEWARE, La función del g Middleware es la de asegurar la conectividad entre todos los componentes de la arquitectura de un DWH. MIDDLEWARE, debido a la arquitectura g Knowledge y por tanto de sus aplicaciones, es nativo para las aplicaciones generadas con la tecnología g Knowledge. Proveyendo directamente una gran cantidad de APIs de conexión con otras BDs. © maat Gknowledge S.L. Todos los derechos reservados 20 008

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DATA WAREHOUSE: M. EXTRACCIÓN

DATAWARE HOUSE (DWH) Vamos a ver a continuación cada una de las partes o integrantes del almacén de datos que estamos implementando.

Un DataMarrt o Cubo de información es una vista lógica de los datos en bruto de los datos provistos por el sistema de operacion nes/finanzas hacia el DWH, con la adición de nuevas dimeensiones o información calculada. Con estos mecanismoss se logra la extracción de la información con las transform maciones pertinentes. pertinentes

MECANISMOS DE ESTRACCIÓN, Estos tipos de sistemas están orientados a la realización de análisis estratégicos de la información contenida en un DWH de una manera ad‐hoc. Estos análisis se hacen utilizando la información contenida en los DataMart o CUBO de Información.

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DATA WAREHOUSE: M. CARGA DATAWARE HOUSE ((DWH)) Vamos a ver a continuación cada una de las partes o integrantes del almacén de datos que estamos implementando. MECANISMOS DE CARGA, definidos en el DWH, DWH permiten una vez analizada la información preparar o programar mecanismos de tratamiento de datos orientados en ORUS a Batch. MECANISMOS, tenemos dos formas básicas de hacer esta tarea: acumulación simple y Rolling.

ACUMULA ACIÓN SIMPLE ROLLING.

ACUMULA ACIÓN SIMPLE: Acum mulación simple es sin duda, la más sencilla y común, y consiste en realizar una sumarización o resu umen de todas las transacciones comprendidas en el período de tiempo seleccionado y transportar el resultado como una única transacción hacia el DW. DW ROLLING:: El prroceso de Rolling por su parte, se aplica en los caso os en que se opta por mantener varios niveles de granularidad. g Para ello se almacena información resu umida a distintos niveles, correspondientes a distintas agrupaciones de la unidad de tiempo. Con lo que se consigue una carga de datos en etapas que están entrelazadas por los datos en tiempo y pued den depender unas de otras.

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DATA WAREHOUSE: PROCESO GENERAL

ESQUEMA DEL PROCESO GENERAL DE DWH: etapas e integrantess del modelo.

DATAWARE HOUSE ((DWH)) Vamos a ver a continuación cada uno de los integrantes dentro de las etapas de proceso general DWH , como proceso general. ANY SOURCE, ANY DATA, ANY ACTION que es lo ACTION, l que se llama ll al proceso de valor añadido que hace del DWH una herramienta necesaria en las aplicaciones bancarias como ORUS.

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METADATA, documenta exactamente, entre otras cosas, qué clases existen para esa aplicación, qué campos posee cada una de las clases y qué tipo de datos se pueden almacenar. Orientado en el Acceso a conocer esta información de cualquier Origen de Base de Datos.

El MIDDLEWARE puede verse como una capa para conectar en este caso Orígenes de Datos, en base a la cual los programadores pueden desarrollar aplicaciones que trabajen en diferentes ambientes sin preocuparse de los protocolos de red y comunicaciones en que se correrán para conseguir integrar esos datos.

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El anรกlisis de la informaciรณn nos da la informaciรณn para general los DataMart, รณsea los Cubos de Informaciรณn que luego pueden ser explotados de distintas formas para obtener los resultados requeridos.

Con esta informaciรณn almacenada en el DWH se logra la posterior extracciรณn de la informaciรณn, bien sea de Informaciรณn online o de procesos Batch, con los mecanismos de carga, el DWH contendrรก la informaciรณn necesaria para posibilitar actuaciones sobre ella.

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Esquema Operativo del DataaWare House

En el esquema general , podemos ver que la actuación sobre los datos del DWH puede hacerse de diferentes forrmas según las necesidades, DWH, necesidades accediendo a transformaciones directas de datos, utilizando eso y cubos de información, utilizando combinaciones de cubos o simplemente accediendo a datos que fueron almacenados en el DWH, como o su nombre dice, almacén de Datos. © maat Gknowledge S.L. Todos los derechos reservados 20 008

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Cubos de Información Los Cubos son subconjuntos de datos de un almacén de datos, organizado y sumarizado dentro de una estructura multidimensional.

Los datos se sumarizan de acuerdo a factores de negocio seleccionados, proveyendo el mecanismo para la rápida y uniforme tiempo de respuesta de las complejas consultas.

Estos datos organizados en Cubos, son la materia Prima que el Dataware house almacena para dar servicios a la aplicación.

Los Cuboss son elementos claves en OLAP (online analytic processingg), una tecnología que provee rápido acceso a datos en un u almacén de datos (DWH, dataware house). Los Cuboss proveen un mecanismo para buscar datos con rapidez id y ti tiempo d de respuesta t uniforme if independiientemente de la cantidad de datos en el cubo o la complejjidad del procedimiento de búsqueda. Para defin nir un Cubo, se selecciona una o varias clases objetivo y se seleccionan las medidas (campos numéricos de interéss a los usuarios del cubo) dentro de esta clase.

Entonces se seleccionan las dimensiones, cada una compuestta de uno o mas campos de otra clase. Las dimension nes proveen la descripción categórica por el cual las medid das son separadas para su análisis por los usuarios del d cubo Las Dime ensiones son categorías descriptivas por los cuales loss datos numéricos (Las Mediciones) en un cubo, son separaados para su análisis. Las Medidas, son datos numéricos de interés primario para los usuarios del cubo

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Cubos de Información Los Cubos permiten una vez definidos y bien explotados desde el dataware house, que el usuario desde la propia interfaz de la aplicación cliente pueda ver esos resultados como formularios y consultas. A partir de ese punto las herramientas como el gestor gráfico, gestor de informes etc. Permiten expandir las funcionalidades y ayudar al usuario en la interacción con la aplicación cliente.

Las plantillass de Formularios permiten Interactuar con los datos de laa aplicación, aplicación y con los conjuntos de datos extraídos y generados a través de los Cubos de Información..

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Cubos de Información Los Cubos permiten una vez definidos y bien explotados desde el dataware house, que el usuario desde la propia interfaz ORUS pueda ver esos resultados como formularios y consultas. A partir de ese punto las herramientas como el gestor gráfico, gestor de informes etc. Permiten expandir las funcionalidades y ayudar al usuario en la interacción con la Aplicación.

Las plantillas de Consulta permiten Interactuar con los datos de la Aplicación, y con los conjuntos de datos extraídos y generados a través t de los Cubos de Información. Personalizand P li d do a su vez las l consultas, l configurándolas fi á d l y generando infformes con ellas.

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Ontologías

Una ontología g es una descripción formal y explícita de los conceptos de un dominio, y las relaciones entre ellos. También describe las propiedades y atributos de los conceptos, así como las restricciones de estos atributos atributos. Una ontología junto con un conjunto de instancias individuales de clases dará lugar a una Base de Conocimiento. Uno de los principales intereses de las ontologías es el análisis del conocimiento de un dominio específico.

Los cuboss de información brindan soporte a la toma de decisioness sobre almacenes de datos analizando los datos desde diferentes puntos de vista, las dimensiones, a diferentess niveles de granularidad (operaciones roll‐up y drill‐down n). En ocasio ones no se cuenta con los términos y datos necesarioss para construir una jerarquía de dimensiones por lo que ess necesario un sistema de soporte que guíe el proceso de d enriquecer jerarquías añadiendo niveles de agregación n.

Una buen na opción consiste en alimentar o completar las jerarquíass de dimensiones del almacén de datos utilizando las relaciones entre conceptos que proporciona una ontología.. La utilización del conocimiento proporcionado por una ontología mejora la calidad de las jerarquías de dimensiones haciéndolas más ricas, permitiendo a los usuarios satisfacer mejor suss necesidades de análisis. Es decir utilizando un fragmento o de ontologías se puede mejorar sustancialmente el análisis de la información.

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Ontologías

Extracción de dimensiones de una ontologíía para un almacén de datos a partir de los productos objeto de análisis Se ha diseñado un lenguaje de consulta OntoPath que extrae fragmentos de ontologías haciendo uso de las conexiones semánticas entre los términos de las ontologías. De ese modo, los desarrolladores de aplicaciones web pueden crear sus fragmentos de ontologías hechos a medida de forma rápida.

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Ontologías

OWL parser8 y builder. Consiste en un parser ad‐hoc basado en SAX, el cual construye los objetos necesarios a partir de la ontología de entrada que posteriormente se insertarán en la base de datos. El constructor de OWL genera ficheros OWL a partir de los objetos de la base de datos. G database. database Se ha utilizado como plataforma para el almacenamiento, indexación y extracción de ontologías en forma de grafo. Protégé‐OWL. Se ha desarrollado un plug‐in específico, a través del la cual los usuarios pueden visualizar y editar las ontologías almacenadas en G (o los fragmentos de las mismas).

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GESTOR GRÁFICO

HERRAMIENTA DE GRÁFICOS incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar gráficos en la base de Datos. Gráficos 2D, 3D, BARRAS, SECTORES, LINEALES, son incorporados desde una librería de funciones predeterminadas, y el resultado gráfico se genera en imagen y se graba relacionado con el dato si es necesario.

El Gestorr de Gráficos permite generar gráficos en diferentess formatos de imagen (jpg, gif, tiff, bmp, etc.) y gráficos áf vectoriales l d l tipo svg o con elementos del l dinámicoss de selección y navegación mediante XML y HTML com mbinados con las imágenes. El Gestor de Gráficos permite al usuario cargar datos desde archivos externos, tipo txt, Excel , XML para realizar gráficos co on ellos en 2D, o 3D. A su vez permite lincar los datos de la base de datos para generar con ellos gráficos y relacionarrlos con los registros. registros El usuario o tiene a su disposición una gran librería de fórmulas que puede utilizar para generar todo tipo de gráficas.

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GESTOR GRÁFICO

HERRAMIENTA DE GRÁFICOS incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar gráficos en la base de Datos.

Mediante lo os Menús de Archivo , Edición y Gnu se manejan de forma sencilla las acciones sobre gráficos.

Veamos a continuación varios ejemplos de el entorno de gestión de gráficos.

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GESTOR GRÁFICO

HERRAMIENTA DE GRÁFICOS incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar gráficos en la base de Datos.

Es fácil geneerar a partir de los mismos datos una batería de ggráficos en e diferentes tipos p de p presentación , Barras,, Áreas, etc.

Veamos a continuación varios ejemplos de el entorno de gestión de gráficos.

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GESTOR GRÁFICO

HERRAMIENTA DE GRÁFICOS incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar gráficos en la base de Datos. Veamos a continuación varios ejemplos de el entorno de gestión de gráficos.

Aquí podemos ver varios ejemplos de la renderización de los gráficos por el gestor de gráficos:

Un Ejemplo de Gráfico lineal en formato Vertical sobre una serie de datos .

Un Ejemplo de Gráfico en sectores o “tarta” sobre una captura de datos y selección de campos.

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GESTOR DE INFORMES

HERRAMIENTA DE INFORMES incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar Informes simples o con cálculos entre datos en la base de Datos. ASISTENTE DE CÁLCULOS, al estilo EXCEL permite hacer diferentes cálculos entre los elementos que componen el informe para enriquecerlo.

El Gestor de Informes, permite seleccionar grupos de datos, bieen por clases, por consultas o por cubos de informació ón desde el DWH para que indicar el origen de datos que se van a utilizar en el Informe. El Gestor de Informes, permite seleccionar 1 o varias fuentes de este tipo para hacer informes combinados, pudiendo implantar entre ellos cálculos que se ven finalmentee reflejados en listados de resultado o resumen. El Gestor de Informes, esta diseñado para poder generar el informee en formato de exportación a TXT, TXT EXCEL, EXCEL PDF, PDF HTML, DOC, y esta diseñado para poder generar cualquier formato que se necesitara con una rápida y fácil implaantación. Como com mponente y Herramienta integrada , permite utilizar en n la creación de informes los componentes del gestor dee gráficos, imágenes, DWH, y todas las h herramien i ntas que puedan d añadir ñ di valor l a informe i f que los l usuarios necesitan n realizar.

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GESTOR DE INFORMES

Incluido en la navegación y fácil de utilizar, se pueden generar a golpe g de “clic” reportes con los datos y programar in nformes de forma periódica o regular.

HERRAMIENTA DE INFORMES incluida en la interfaz de plantillas de la aplicación permite generar y almacenar Informes simples o con cálculos entre datos en la base de Datos. INTEGRADA EN LA NAVEGACIÓN, es accesible desde la gestión de listados del Macro menú DEVELOPER, disponible en cualquiera de nuestras aplicaciones.

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GESTOR DE INFORMES

EL INFORME se configura con un origen de datos , que se hace con consultas disponibles, o combinando informes ya configurados. Además es pueden configurar Textos predefinidos para lo que son las cabeceras y pie de página de los Informees.

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GESTOR DE INFORMES

EL INFORME Co ombina por una parte los textos y presentación de encabezado o y pie , etc., con una serie de pestañas, tantas como consultass o datos diferentes tengamos en el informe y nos facilita un na pestañas de cálculos, estilo “EXCEL” para poder operar con ellos y generar de forma añadida un resumen o un cálculo c entre ellos.

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GESTOR DE INFORMES

EL SISTEMA DEE PESTAÑAS, permite al usuario ver todas las consultas de datos d que tiene y ver como configurar las etiquetas y form mulas para combinarlos en la salida resultado o resumen del infforme:

EN EL EJEMPLO, EL INFORME CONTIENE LAS PESTAÑAS de Empleados, Tareas, Partes y el listado de Resultados o Resumen que podemos utilizar con el asistentes de cálculos para generar a partir de las tres primeras, resultados relacionados en la de resultados.

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GESTOR DE INFORMES

LOS INFORMEES PUEDEN EXPORTARSE A DIFERENTES FORMATOS, tanto si el usuario quiere guardar el informe en la base de dattos , como si quieres exportarlo y guardarlo como un archivo, puede hacerlo, tanto en TXT, EXCEL, PDF, DOC, HTML… y cualquier nuevo formato necesario es fácilmente implementarle. EN EL EJEMPLO, EL INFORME CONTIENE LAS PESTAÑAS de Empleados, Tareas, Partes y el listado de Resultados o Resumen que podemos utilizar con el asistentes de cálculos. Su Resultado es Exportado a Excel y PDF en este ejemplo.

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