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Calidad de Datos
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September 29, 2015 By Oscar Alberto Urrea Martinez Leave a Comment

Actualmente ingresan un gran volumen de datos a los sistemas transaccionales. Esto cada vez es mas común,  y que empresa no cuenta con un sistema de base de datos en la actualidad.

Toda empresa por pequeña que sea, debe manejar sus registros transaccionales de alguna forma y lo mas acertado es que sea por medio de un sistema que le permita realizar estas operaciones. Pero no todas las empresas cuentan con el presupuesto para comprar software o contratar servicios para la creación de uno,  no es impedimento, si el negocio es pequeño se puede realizar esta tarea usando Excel por ejemplo, todos los computadores lo traen instalado.

Ya sea en archivos o en bases de datos, en ocasiones la falta de control que existe antes del ingreso de datos, son algunas de las causas que generan que se almacenen datos con inconsistencias, datos incompletos, cifras inexactas, datos duplicados, lo que causa poca credibilidad en los datos almacenados en algunas bases de datos.

Algunas opciones para evitar este tipo de problemas son controlar el ingreso de datos por medio del front-end del sistema que se este usando, crear controles sobre las bases de datos, esto con la finalidad de tener una base de datos limpia con una calidad de datos que permita certificar que lo que se encuentra allí son datos íntegros. Pero a pesar de todos aquellos controles que puedan existir, aun así, los datos en las bases de datos no son 100% confiables, este es el caso de muchas compañías que durante años han luchado por gestionar de manera correcta la información de la organización.

Quality

 

Actualmente existen herramientas que permiten realizar tareas de limpiezas de datos y creación de tablas maestras. Microsoft cuenta con este tipo de herramientas, SQL Server desde su version 2008 R2 cuenta con las herramientas de Data Quality Services – DQS y Master Data Services – MDS.

Los proyectos de datos maestros casi siempre van de la mano con el proyecto de calidad de datos. En sesiones posteriores ingresare mas información sobre estas herramientas y sus ventajas en proyectos de calidad de datos y datos maestros.

 

 

Filed Under: Business Intelligence

What kind of dimensions we have to work with in Business Intelligence to create a Data warehouse or a Data mart?
What kind of dimensions we have to work with in Business Intelligence to create a Data warehouse or a Data mart? avatar

May 23, 2011 By Ana María Orozco Zuluaga Leave a Comment

When we are talking about Business Intelligence (BI) we immediately think about business strategy and that is because BI helps any type of company to reach their goals. A dimension is an important part of all this great Business Intelligence´s world.

When we are modeling a multidimensional Data warehouse we have to deal with different things that depend on the specific context and company´s needs. Thus, in this post I am going to expose 3 types of dimension we have when we work with data marts or data warehouse. In the headline of this post I have wrote Data warehouse or data mart that is because of the differences that Ralph Kimball and Bill Inmon have when they defined the word: Data mart (I will write about it later on) , but at the end, we have dimension to work with.

The following part describes the differences between the three types of dimensions:

Type 1: You use it, when you don’t need to have all the history changes of the data. It means that in the future you can’t see the changes that a specific row has had in a period of time. In this case there is not way to find out the old value(s) because it has only the current values of a specific field. Normally, you use UPDATE to manage it. In other words you replace the old value with the new value.

Example: The Row 2 holds specific values in each field. We will suppose the Field 3 changed its value and now it will be:

New value (Row 2, field 3)

 

Table 1 shows us its values before any change is applied.

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5
Row 1
Row 2

Table 1 Dimension before the change

Table 2 shows us the results after we have made the change (Update).

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5
Row 1
Row 2

Table 2 Dimension after the change (Type 1)

Type 2: When is important to have all changes in the dimension this one is the type you should use. In this case you manage it adding a new record if any value has changed. Here you use INSERT instead of update because you need to keep all the information change during a period of time. The old values don’t be replaced because the new row contains the new values and if your intention is compare that information you can easily retrieve them. This kind of dimension grows ’vertically’

Example: The Row 2 holds specific values in each field. We will suppose the Field 3 changed its value and now it will be:

New value (Row 2, field 3)

 

Table 1 shows us its values before any change is applied.

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5
Row 1
Row 2

Table 1 Dimension before the change

Table 2 shows us the results after we have made the change (INSERT). In this case we have added a new record: (Row 3) in the table with the same values in the fields that have not changed (1,2,4,5) and the new value in the field that has changed (3).

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5
Row 1
Row 2
Row 3

Table 2 Dimension after the change (Type 2)

Type 3: In this case the dimension grows ‘horizontally’, it means that you keep the new values adding a new field in the table and so on.

Example: The Row 2 holds specific values in each field. We will suppose the Field 3 changed its value and now it will be:

New value (Row 2, field 3)

 

Table 1 shows us its values before any change is applied.

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5
Row 1
Row 2

Table 1 Dimension before the change

Table 2 shows us the results after we have made the change. In this case we have added a new field: (Field 6) in the table and the new value in the field that has changed.

  Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5 Field 6
Row 1
Row 2

Table 2 Dimension after the change (Type 3)

Filed Under: Business Intelligence Tagged With: Business Intelligence, Dimensions

Arquitectura de Inteligencia de Negocios
Arquitectura de Inteligencia de Negocios avatar

February 18, 2011 By Juan Alberto Vélez Casadiego Leave a Comment

Hola, hoy quiero adentrarme un poco mas en este mundo de la Inteligencia de negocios y mostrarles a grandes rasgos como se vería la arquitectura de BI haciendo uso de herramientas Microsoft (Microsoft SQL Server 2008 R2).

Miremos que elementos están involucrados en todo este proceso:

1. REPOSITORIOS O FUENTES: Son todos aquellos datos que reposan en diferentes fuentes o bases de datos. Ya sean tablas de Excel, archivos planos, bases de datos de diferentes casas constructoras (Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, etc.) Estos datos son almacenados por diferentes usuarios que manejan distintos sistemas que pueden encontrarse en diferentes lugares.

2. INTEGRACIÓN: En esta etapa con la ayuda de una herramienta llamada SQL Server Integration Services (SSIS) se integran todos los datos definidos en el análisis y diseño de la solución BI para la empresa en particular. Aquí llamamos cada una de las fuentes y creamos un Almacén de Datos (Datawarehouse).

3. ANÁLISIS: Cuando ya se tiene toda la estructura de un data warehouse compuesta por datamarts, estructurada y poblada, se pasa a una nueva etapa donde se hace uso de una herramienta llamada SQL Server Analysis Services (SSAS). Aquí se llama al data warehouse y se crean los cubos. Estos se reestructuran dependiendo de los requerimientos de la organización, se crean jerarquías, se oculta información innecesaria, se hace minería de datos y se hace un análisis completo de los datos, para verificar que los mismos se están cargando consistentemente.

4. REPORTES: Por ultimo se diseñan los reportes en una herramienta llamada SQL Server Reporting Services (SSRS) donde ilustraran toda la información de los cubos de una forma vistosa, agradable para el usuario. Teniendo un pensamiento mas de diseñador grafico, se busca la manera de mostrar la información en gráficos y tablas que se ajusten a las necesidades del cliente final, pensando quizás en colores corporativos, logos y mensajes descriptivos que ayuden de alguna manera a que el manejo de estos sea muy intuitivo.

5. USUARIO: Es la persona que a través de distintos dispositivos puede tener acceso a todos los reportes BI, y de esta manera tomar decisiones cruciales dentro de la organización. Vale aclarar que la persona que visualiza el reporte se puede encontrar dentro de una intranet, extranet o internet.

Ahora quiero mostrarles un diagrama que ilustra, con componentes de alto nivel una Arquitectura BI.

Si deseas adentrarte mucho mas en este mundo, visita http://www.microsoft.com/bi/.

De nuevo.. ha sido un placer compartir con ustedes, espero que todo esto les sea de gran ayuda.

Filed Under: Business Intelligence Tagged With: Arquitectura de Inteligencia Negocios, BI, Business Intelligence, Inteligencia de Negocios

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