Post on 25-May-2015
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The Business Intelligence Institute
ARQUITECTURA DE BUSINESS
INTELLIGENCE
-Parte I-
Ing. PMP Héctor Franco
hfrancob@tbii.org.mx
hfranco@itam.mx
Módulo 1 – Arquitectura de Inteligencia de
Negocios
Este material tiene derechos de autor, prohibida la reproducción parcial o total del mismo
sin consentimiento expreso de The Business Intelligence Institute, SC y LLC - TBII
DATOS – INVISIBLE
- Limpieza
- Integridad
- Oportunidad
- Homogeneidad
- Privacidad
- Acceso
- Auditoría
- Mantenimiento
- Etc.
} ANÁLISIS DE INFORMACIÓN
VISIBLE
COMPONENTES MAS
COMUNES DE UNA
ARQUITECTURA DE
INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Extracción
Transformación
Carga
(ETL) Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
Datos
Multi-D
Gobierno de Datos / Master Data Management
Project Management
Reporte Operacional
Inteligente / Query Ad-
Hoc / Planning
Balanced Scorecard
Tableros / Dashboards
CRM / ABC-ABM
Cubos Multidimensionales
OLAP
Minería de Datos
Analytics / Mashups
Usuarios
Analíticos
Usuarios
Ejecutivos Usuarios
Operativos
PORTAL
1
7
5 4 3
2
6
8
Pantallas de
Captura 9
10
Geographical IS 12
Datos
Muestreo
Datos
GeoRef
Web Access
Web Content
11
13
14
15
DW
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
1 Datos Fuente
Generalmente son bases de datos
relacionales, hojas de excel, archivos
planos que almacenan la información
transaccional de la organización y en
ocasiones datos complementarios o
externos
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Extracción
Transformación
Carga
(ETL)
2
Web Access
Web Content
Extracción / Transformación y Carga
Es el componente que transporta los
datos y los transforma a lo largo de la
arquitectura. Posee la lógica de manejo
de errores, transformaciones complejas
y métodos de carga optimizados
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Extracción
Transformación
Carga
(ETL) Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
3
Web Access
Web Content
Operational Data Store
Es el repositorio donde se almacenan datos significativos
de la operación para la toma de decisiones, limpios en
modo relacional, su propósito es el apoyo a la operación
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Extracción
Transformación
Carga
(ETL) Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
4
Web Access
Web Content
Data Marts
Son repositorios orientados a un tema en particular, p.e.
«Ventas», se conforman por Entidades de Negocio y
soportan aplicaciones analíticas
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Extracción
Transformación
Carga
(ETL) Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
5
Web Access
Web Content
Modelos Dimensionales – Estrellas / Snowflakes
Son modelos de datos creados para ser consultados por
herramientas OLAP que consisten de tablas de
Dimensiones, Facts, Jerarquías, etc.
FONDO_DAY_ID
FONDO_GEO_ID
FONDO_SCNARIO_ID
FONDO_TIPO_FONDO_ID
FONDO_FID_ID
FONDO_PROJ_ID
FONDO_MODALIDAD_ID
FONDO_AREA_CONOC_ID
FONDO_MODALIDAD_ID
FONDO_DEMANDA_ID
FONDO_SECTOR_IMP_ID
FONDO_INSTITUCION_ID
NUM_CONVOCATORIAS
MONTO_CONVOCATORIA
NUM_FONDOS_CONVOCATORIA
NUM_PREPROP_REC
NUM_PROP_REC
MONTO_SOLIC_PREPROP_REC
MONTO_SOLIC_PROP_REC
NUM_PROP_EVAL
NUM_PREPROP_RECHAZ
NUM_PROP_RECHAZ
NUM_PROP_PERTIN
NUM_PROP_APROB
MONTO_SOLIC_PROP_APROB
MONTO_RECS_APROB_PROP
NUM_CONVENIOS_FIRM
NUM_PROP_REC_ASIGNADO
MONTO_REC_ASIGNADOS
NUM_EMPRESAS_PARTIC
CONVOCATORIAS
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_DAY_ID
FONDO_DAY_DESC
FONDO_MONTH_ID
FONDO_QTR_ID
FONDO_YEAR_ID
FONDO_DAY_NUM
FONDO_DAY_DIM
Proyecto RETO
FONDOS02
CONVOCATORIAS
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_MONTH_ID
FONDO_MONTH_DESC
FONDO_QTR_ID
FONDO_YEAR_ID
FONDO_MONTH_NUM
FONDO_MONTH_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_QTR_ID
FONDO_QTR_DESC
FONDO_YEAR_ID
FONDO_QTR_NUM
FONDO_QTR_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_YEAR_ID
FONDO_YEAR_DESC
FONDO_YEAR_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_SCNARIO_ID
FONDO_SCNARIO_DESC
FONDO_SCNARIO_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_TIPO_FONDO_ID
FONDO_TIPO_FONDO_DESC
FONDO_TIPO_FONDO_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_TIPO_FID_ID
FONDO_TIPO_FID_DESC
FONDO_TIPO_FID_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_FID_ID
FONDO_FID_DESC
FONDO_TIPO_FID_ID
FONDO_FID_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_PROJ_ID
BUSINESS_UNIT
PROJECT_ID
EFFDT
DESCR
PROJECT_TYPE
CN_CONVOCATORIA
CN_FONDOS
CN_OTRCVOCATORIA
CN_PROJECT_ID
CN_TITULO
CN_DEPENDENCIA
CN_DEPTO
CN_TIPOPERSONA
CN_RESESP
CN_PEREJEC
FONDO_PROJ_DIM
DMT_BU_IDDMT_EFF_STDTDMT_EFF_ENDDTFONDO_GEO_ID
FONDO_GEO_DESCFONDO_GEOLVL15_IDFONDO_GEOLVL15_DESCFONDO_GEOLVL14_IDFONDO_GEOLVL14_DESCFONDO_GEOLVL13_IDFONDO_GEOLVL13_DESCFONDO_GEOLVL12_IDFONDO_GEOLVL12_DESCFONDO_GEOLVL11_IDFONDO_GEOLVL11_DESCFONDO_GEOLVL10_IDFONDO_GEOLVL10_DESCFONDO_GEOLVL9_IDFONDO_GEOLVL9_DESCFONDO_GEOLVL8_IDFONDO_GEOLVL8_DESCFONDO_GEOLVL7_IDFONDO_GEOLVL7_DESCFONDO_GEOLVL6_IDFONDO_GEOLVL6_DESCFONDO_GEOLVL5_IDFONDO_GEOLVL5_DESCFONDO_GEOLVL4_IDFONDO_GEOLVL4_DESCFONDO_GEOLVL3_IDFONDO_GEOLVL3_DESCFONDO_GEOLVL2_IDFONDO_GEOLVL2_DESCFONDO_GEOLVL1_IDFONDO_GEOLVL1_DESC
FONDO_GEO_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_MODALIDAD_ID
FONDO_MODALIDAD_DESC
FONDO_MODALIDAD_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_AREA_CONOC_ID
FONDO_AREA_CONOC_DESC
FONDO_AREA_CONOC_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_MODALIDAD_ID
FONDO_MODALIDAD_DESC
FONDO_MODALIDAD_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_DEMANDA_ID
FONDO_DEMANDA_DESC
FONDO_DEMANDA_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_SECTOR_IMP_ID
FONDO_SECTOR_IMP_DESC
FONDO_SECTOR_IMP_DIM
DMT_BU_ID
DMT_EFF_STDT
DMT_EFF_ENDDT
FONDO_INSTITUCION_ID
FONDO_INSTITUCION_DESC
FONDO_INSTITUCION_DIM
6
Pantallas de
Captura
Pantallas de Captura
Las pantallas de captura son elementos
comunes en una arquitectura de
Inteligencia de Negocios a fin de
incorporar datos manuales poco
intensivos tales como tipo de cambio,
precio de metales, inflación en países
específicos, notas y otro tipo de
información manual.
Datos
Operativos
(ODS)
Reporteo
Presentación
Reporte Operacional
Inteligente / Query Ad-
Hoc / Planning
Usuarios
Operativos
7
DW
Reporteo Operacional
Se emiten la mayoría de los reportes del
ODS con fines de cumplimiento
regulatorio, a la alta gerencia,
operaciones, etc. Sin afectar el
desempeño de los sistemas
transaccionales
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Balanced Scorecard
Tableros / Dashboards
CRM / ABC-ABM
Usuarios
Ejecutivos
8
DW
Balanced Scorecard / Dashboards
Los cuadros de indicadores pueden dar
seguimiento a la estrategia o a la
operación, ser balanceados o no,
dependiendo de la metodología de su
desarrollo, generalmente usan
colorimetría, umbrales de evaluación,
elementos gráficos de fácil evaluación y
muestran Indicadores Clave de
Desempeño (KPIs)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
Datos
Multi-D
Cubos Multidimensionales
OLAP
Usuarios
Analíticos
9
Cubos Multidimensionales OLAP
Los Cubos OLAP (MOLAP-ROLAP-
HOLAP) permiten visualizar la
información por perspectivas de análisis
«por fecha, por región, por producto, por
sucursal, etc.», hacer «drill-down» o
taladrado en los datos a un mayor nivel
de detalle y obtener diferentes tipos de
gráficos de una manera fácil para el
usuario.
Minería de Datos
Analytics / Mashups
Usuarios
Analíticos
10
Datos
Muestreo
DW
Minería de Datos / Analytics
Son métodos avanzados de análisis de
información que permiten encontrar
relaciones entre los datos que nos son
evidentes que aportan valor al negocio
usando algoritmos estadísticos tales
como: • Redes Neuronales
• Árboles de Decisiones
• Análisis de Conglomerados
• Forecasting,
• Market Basket Analysis, etc.
Usuarios
Analíticos
DW
Geographical Information Systems
Son sistemas georeferenciados que
permiten la visualización de la
información con la aplicación de
«capas» de información sobre
coordenadas o puntos (x,y,z). Permiten
la localización de puntos, su proximidad
con otras localidades de interés y sus
atributos tales como datos estadísticos y
de consumo. Geographical IS
Datos
GeoRef
11
Extracción
Transformación
Carga
(ETL)
12 Web Access
Web Content
Web Access / Web Content
Cada vez más componentes se
conectan en línea para hacer Business
Intelligence On-Line o bien Mashups
de información.
Las principales fuentes de información
buscadas son: • Noticieros
• Redes Sociales
• Sitios financieros
• Competencia
• Información de Mercado
• Buscadores genéricos (Google, Yahoo,
Ask)
• Boletines Judiciales, etc.
Usuarios
Analíticos
Usuarios
Ejecutivos
PORTAL 13
Portal
El componente que integra a toda la
arquitectura es el portal de acceso a la
información. Éste generalmente a su
vez también está integrado al portal de
la organización y norma la seguridad de
accesos a los demás componentes a
través de software y rutinas de
autenticación y firma única.
En muchas organizaciones los
componentes tienen capacidad de
desplegarse en dispositivos móviles
tales como celulares y ipads muchas
veces a través del desarrollo de apps
específicos para cada marca-modelo a
fin de optimizar el desempeño y
fortalecer la seguridad de acceso.
Gobierno de Datos / Master Data Management 14
Gobierno de Datos
Data governance es una disciplina de control de calidad para
evaluar, administrar, usar, mejorar, monitorear, mantener y proteger
la información de la organización.
Master Data Management
Es la administración de las entidades más importantes de datos que
representan un activo estratégico para la organización y que crea un
entendimiento común a todos los involucrados en el proceso de
creación de valor.
Project Management 15
Project Management
Es la disciplina que facilita la entrega de un proyecto dentro del
tiempo, costo, especificaciones y calidad.
El Project Management Institute (PMI) utiliza el PMBok como cuerpo
de conocimientos que tiene cinco procesos y nueve áreas del
conocimiento: 1. INTEGRACIÓN del proyecto
2. Administración del ALCANCE del proyecto
3. Administración de los TIEMPOS del proyecto
4. Administración de los COSTOS del proyecto
5. Administración de la CALIDAD del proyecto
6. Administración de los RECURSOS HUMANOS del proyecto
7. Administración de las COMUNICACIONES
8. Administración de los RIESGOS del proyecto
9. Administración de las COMPRAS del proyecto
Fuentes
Externas
Manufactura
Ventas
Planeación
Finanzas
Datos
Operativos
(ODS)
Data Marts
(DM)
Datos por Tema
(Cubos y
Modelos)
Extracción
Transformación
Carga
(ETL) Reporteo
Presentación
Carga
Datos
Cliente Cuenta
Producto Geografía
F A C T S
DATOS
Analítico Ventas
Analíticos R.H.
Analíticos Crédito
Datos
Multi-D
Gobierno de Datos / Master Data Management
Project Management
Reporte Operacional
Inteligente / Query Ad-
Hoc / Planning
Balanced Scorecard
Tableros / Dashboards
CRM / ABC-ABM
Cubos Multidimensionales
OLAP
Minería de Datos
Analytics / Mashups
Usuarios
Analíticos
Usuarios
Ejecutivos Usuarios
Operativos
PORTAL
1
7
5 4 3
2
6
8
Pantallas de
Captura 9
10
Geographical IS 12
Datos
Muestreo
Datos
GeoRef
Web Access
Web Content
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