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Módulo nro.1. Sistemas de Información, Bases de Datos y Datawarehouse
Autores de este módulo
Contenidistas: Gabriel Zoccari- María Alejandra Rizzo Centeno. Dirección General de Presupuesto. SPGI.UNC
Asesoría pedagógica- comunicacional: Rosanna Forestello- Vanesa Guajardo Molina. Programa de Capacitación a Distancia. Área de RRHH. SPGI. UNC.
Objetivo
>> Introducir al alumno en los conceptos teóricos básicos de sistemas de información y en par�cular en el de sistemas de datawarehouse.
Contenidos
>> Sistemas de Información.
>> Bases de Datos.
>> Flujo de la información dentro de las organizaciones.
>> Teoría del Data Warehouse (conceptos, obje�vos, procedimientos, cubo, dimensión y medidas).
>> ¿Qué puedo hacer con mi Datawarehouse? Conceptos de business intelligence (BI, inteligencia de negocios), minería de datos, balanced scorecard (tablero de control), alertas (ruling).
>> Beneficios que aportan los “almacenes de datos” y sus herramientas de análisis.
1. Sistemas de Información (SI)
Son conjuntos de elementos relacionados y orientados al tratamiento y administración de procedimientos y datos. Abarcan tres ac�vidades o niveles fundamentales:
>> controlar operaciones,
>> analizar sucesos, y
>> crear nuevas soluciones, productos o servicios.
Los sistemas transaccionales o de nivel opera�vo son un �po de sistema des�nado a procesar cada una de las operaciones que realiza una organización, recolectando, almacenando y distribuyendo los datos o registros obtenidos. Podemos mencionar como ejemplos: Pilagá, Mapuche, Guaraní, Pampa, Micure, entre otros.
Sistema Informá�co: “el sistema toma datos, los procesa y genera una salida o producto”^1.
2. Bases de Datos (BD)
Cada sistema de información cuenta con una base de datos. Un conjunto de registros rela�vos a un contexto u objeto. Dichos registros se almacenan sistemá�camente para su posterior uso.^1 Fuente: Área de DW del SIU (^2) Fuente: Área de DW del SIU. (^3) Fuente: Área de DW del SIU (^4) Fuente: Área de DW del SIU (^5) Fuente: Área de DW del SIU
James Mar�n las define como “una colección de datos interrelacionados almacenados en conjunto a fin de evitar redundancias perjudiciales o innecesarias; su finalidad es la de servir a una aplicación o más, de la mejor manera posible; los datos se almacenan de modo que resulten independientes de los programas que los usan; se emplean métodos bien determinados para incluir datos nuevos y modificar o extraer los datos almacenados”.
Bases de Dato: “cada sistema posee sus propios registros o bases de datos” 2.
3. Flujo de la Información dentro de las Organizaciones
Existen sistemas de información (y sus bases de datos asociadas) en tres niveles:
>> transaccional u opera�vo;
>> de supervisión o gerencia media y;
>> gerencial o de ges�ón.
Naturalmente la información fluye dentro y entre los niveles. Éstas corrientes de información son las que dan vida a las organizaciones, sin ellas no se concibe la idea de organización como tal.
La definición más técnica es la presentada por Bill Inmon (2002): “es una colección de datos orientados al sujeto, integrados, variables en el �empo y no volá�les para ayudar al proceso de toma de decisiones gerenciales”.
Veamos detenidamente la caracterización de Bill Inmon:
>> Los datos ahora son presentados al sujeto: esto es que el sistema se adapta a la “inquietud” del usuario, evitando márgenes preestablecidos en las consultas.
>> Los datos son integrales: porque muestran el flujo de información de la organización y no solamente información sectorizada.
>> Los datos son variables : pues aumenta la can�dad de éstos a medida que pasan los días y se acumulan nuevas transacciones.
>> Finalmente, los datos no son volá�les: por lo que se pueden agregar más datos sin ser removidos los datos existentes, manteniéndose así la historia.
4.2 Objetivos de Datawarehouse
Facilitación del acceso a los datos
Se trata de uno de los obje�vos principales del DW. Esto se traduce en que los sistemas de DW presentan varias interfaces: acceso por página web, a través de un smartphone o desde programas instalados en la PC del usuario. Además, muchas de las funciones están automa�zadas, como son los envíos de alertas por sms o e-mail o tableros de control.
Todos estos modos de acceso forman parte del sistema de DW y son un conjunto de herramientas que nos permiten acceder y analizar los datos contenidos en la base de datos.
La premisa es siempre agilizar el acceso y facilitar el intercambio de información entre los usuarios.
Que el sistema sea sencillo, entendible y navegable
Este cons�tuye otro de los obje�vos esenciales. Los datos deben ser ú�les, relacionados, completos, consistentes, y deben haber superado pruebas de calidad antes de ser publicados para la consulta de los usuarios. El DW deber ser adaptable y flexible a los cambios propios de la evolución de la organización. La seguridad es fundamental, pues están contenidos datos trascendentales, por lo tanto es necesario que existan controles de acceso y de privacidad.
A modo de conclusión, podemos decir que:
El sistema ha de ser aceptado por la comunidad de usuarios. Esto es que sea la base de consulta de información para la toma de decisiones.
4.3 Procedimientos de Generación del Datawarehouse
Disponer de datos en el sistema de DW implica un trabajo de generación basado en una serie de procedimientos técnicos denominado ETL (del inglés extract, transform and load). En español, ETC (extraer, transformar y cargar).
Un procedimiento de ETC significa:
>> “extracción (y limpieza) de datos,
>> transformación (e integración de fuentes y atributos) de datos, y
>> finalmente carga (al sistema DW) de los datos”.
Es decir, como paso previo a disponer de los datos en nuestro sistema de DW, un técnico los habrá extraído de cada sistema operacional involucrado (por ejemplo, Guaraní o Pilagá), habrá operado sobre ellos para eliminar inconsistencias o redundancias, luego los habrá relacionado (por ejemplo datos de Guaraní con datos de presupuesto) y finalmente los cargará al sistema DW para que hagamos uso de la herramienta.
Este procedimiento es el que permite contar con los datos, garan�zando la certeza y precisión de los mismos. Como es lógico toma un �empo de preparación, el cual suele ser
La respuesta es tan sencilla o compleja según como nos lo planteemos. Es decir el DW es una plataforma flexible que nos permi�rá realizar múl�ples �pos de consultas y operaciones. Por citar algunos ejemplos: escoger entre analizar la información mediante tablas o exponerla en gráficos, imprimirla o exportarla a una planilla de cálculo (y con�nuar operando con los datos), acumular los datos o desagregarlos con la máxima granulación posible, excluir datos o realizar operaciones matemá�cas o estadís�cas sobre ellos. La lista puede con�nuar casi indefinidamente, el límite está en nuestra necesidad de información.
El DW permite superar el límite impuesto por los reportes estandarizados que nos listan los sistemas operacionales. La información que necesitamos obtener está a nuestro alcance. Es importante destacar que ahora el usuario del DW dispone de una nueva y poderosa herramienta de información pero, a su vez, también �ene una nueva responsabilidad: ser capaz de obtener y presentar los datos.
Las funciones del sistema pueden básicamente resumirse en OLAP (online analy�cal processing). Esto es procesamiento analí�co en línea , que significa consulta de información on line.
Las funciones que más u�lizaremos serán las que permiten ver la evolución en el �empo (por ejemplo, meses comparados) de valores, en donde iremos acumulando o desagregando la información (por ejemplo, can�dad total de alumnos o can�dad de alumnos de una determinada carrera).
Es muy probable que al comenzar a u�lizar estos sistemas escuchemos términos como Business Intelligence (BI, inteligencia de negocios), minería de datos, balanced scorecard (tablero de control) o alertas (Ruling). Pensemos en ellos como herramientas específicas dedicadas al análisis de datos en ciertas ac�vidades (por ejemplo, ciertos rubros comerciales, económicos o cien�ficos). En nuestras labores diarias puede que usemos una, varias o ninguna de ellas si escapan al nivel de análisis de nuestro interés.
Veamos cada una:
>> Inteligencia de negocios o BI
Más que una simple herramienta consiste en un conjunto de ellas que facilitan la toma de decisiones. Es una estrategia, o conjunto de ellas, para respaldar la toma de decisiones que combina el conocimiento adquirido sobre la propia organización, su entorno y las herramientas de DW (tableros de control, minería de datos). Su aplicación muchas veces u�liza la adición de datos externos (por ejemplo, indicadores macroeconómicos o del sector) que ajustan las es�maciones. El ámbito natural de aplicación suele ser en los más altos niveles de dirección.
>> Minería de Datos
Son consultas que tratan de detectar patrones que subyacen en los datos. Se busca encontrar relaciones existentes entre ellos, las que permiten hacer proyecciones.
>> Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard)
Es un tablero cons�tuido por una serie de indicadores de nuestro interés que nos muestra la situación de una o varias variables bajo análisis. Suelen u�lizarse mayormente los gráficos (semáforos, velocímetros) para lograr impacto visual y a simple vista conocer si alcanzamos las metas previstas.
>> Alertas (Ruling)
Consiste en establecer una regla (por ejemplo, un valor tope) para que el sistema automá�camente genere un reporte cuando ésta se cumpla.
6. ¿Qué beneficios aportan los “almacenes de datos” y sus herramientas de análisis?
>> Desde el punto de vista de la gestión , perfil muchas veces olvidado al describir sistemas informá�cos, facilita la visión global de la organización y permite proyectar y definir estrategias.
Como se imaginarán O3 no es el único sistema de datawarehouse. Existen varios, entre los que podemos mencionar: Pentaho, Talend Open Studio, Oracle EPM/BI, InfoSphere de IBM. Algunos de los mencionados son del �po libre y otros (la mayoría) priva�vos. Vale aclarar que la potencialidad de cada �po no depende de su costo, sino del ímpetu del desarrollo del propio so�ware y de la maximización de aplicación que le den los usuarios finales.
Por otra parte un usuario con un poco de experiencia, algo de �empo y abundante constancia podría construir su propio sistema de DW u�lizando las funciones de “tabla dinámica” del programa Excel, sobre una base de datos que el propio usuario construya haciendo consultas sobre las bases de datos de los sistemas de producción (los sistemas en uso en su organización).
En el ámbito de la UNC, y para fines académicos, se encuentra en uso el sistema Pentaho, siendo destacable el desarrollo alcanzado por los cubos con datos académicos, mérito del área que ges�ona la herramienta.
En este punto es interesante mencionar que si bien la ver�ente más desarrollada del datawarehouse se inclina por trabajar sobre bases de datos independientes de las bases de datos de los sistemas de producción (caso de O3), existe una nueva rama que opta por trabajar directamente sobre las bases de los sistemas de producción.
Al respecto se pueden hacer algunas menciones:
a) Al trabajar directamente sobre los datos se dispone de información “fresca” y prác�camente sin ningún desfasaje (se ob�ene el valor actual, del momento de la consulta). b) Este �po de DW se vuelve muy relevante a la hora de efectuar controles sobre los sistemas.
c) Son herramientas muy versá�les en ambientes muy cambiantes como por ejemplo una empresa comercial minorista con gran par�cipación de mercado (permite seguir los niveles de ventas y ajustar las estrategias).
d) No aportan mayor funcionalidad cuando los análisis requieren que los periodos estén concluidos (por ejemplo, para analizar en un banco los movimientos mensuales).
e) Los datos son volá�les y la misma consulta en dos momentos dis�ntos pueden arrojar valores muy diferentes.
Actualmente está en estudio la implementación de un DW sobre las bases de datos de los sistemas en producción.
