El Metadata es, a todos los efectos, otra base de datos en la que se almacenan las informaciones relativas a los datos del DWH; estas informaciones facilitan la transferencia de datos entre el propio DWH y la aplicación Microstrategy: en esencia, la aplicación Microstrategy usa la base de datos metadata para convertir las solicitudes del usuario en consultas SQL y reconvertir el resultado de estas consultas en objetos Microstrategy como informes y documentos. Para descargar el texto completo y obtener más información, haz clic AQUÍ
A medida que crece la cantidad de información almacenada en el Data Warehouse y se incrementan las formas en que se utiliza, es necesario gestionar en una especie de repositorio los llamados metadatos, es decir, la información relacionada con los datos mismos. La definición de metadatos varía según el contexto en el que se aplica: • en el diseño del Data Warehouse representan el mapeo de la información de negocio sobre los datos contenidos en el Data Warehouse • en la adquisición mediante herramientas ETL representan las formas de transformación de los datos desde los sistemas operativos hacia el Data Warehouse • en la gestión mediante DBMS representan los objetos de la base de datos (por ejemplo, tablas, vistas, usuarios, …) • en el acceso mediante productos OLAP representan el mapeo del esquema físico de la base de datos con respecto a la vista obtenible mediante las consultas Los metadatos se crean y gestionan durante la fase de diseño y desarrollo del Data Warehouse. Pueden importarse de fuentes externas tales como los catálogos del DBMS, librerías de programas, productos CASE. Se gestionan dentro de las herramientas que cubren los diferentes aspectos arquitectónicos. A menudo, la arquitectura de las herramientas es propietaria y conlleva una gestión no unitaria de los metadatos. Normalmente se distinguen en metadatos técnicos y metadatos de negocio o funcionales. Los metadatos técnicos contienen información detallada sobre las fases de diseño, desarrollo, creación y gestión (autorizaciones, frecuencia de backups, frecuencia de actualizaciones, versionado) de los datos del Data Warehouse. Otros ejemplos de metadatos técnicos son la información relacionada con la adquisición de datos (reglas de limpieza y extracción), la información sobre los tipos de acceso al Data Warehouse y sobre el tipo de uso que hacen los usuarios de los datos (estadísticas). Los metadatos de negocio contienen información que permite al usuario final acceder al Data Warehouse de manera comprensible desde el punto de vista del negocio. Esta información se refiere en particular a la asociación entre metadatos técnicos y conceptos de negocio: de qué sistemas origen provienen los datos, detalles relativos a las consultas, informes y objetos DSS predefinidos, suscripciones a informes y análisis cuyos resultados se entregan regularmente. Entre los metadatos de negocio adquieren particular importancia las informaciones que se refieren a la propiedad del dato y, en general, a los aspectos de autorización. El requisito fundamental solicitado a los productos que soportan el uso de metadatos es la integración de su gestión durante todo el proceso de creación del Data Warehouse. Sin embargo, hoy en día no existe un estándar global para la gestión de los tipos de metadatos, que se crean y gestionan de manera propietaria dentro de las herramientas que cubren los diferentes aspectos arquitectónicos. La verdadera dificultad es, por tanto, integrar y sincronizar tales islas de metadatos, para tener una única interfaz y modo de tratamiento de los metadatos técnicos y de negocio. A continuación se presenta en forma tridimensional, para permitir una percepción inmediata de “quién hace qué”, la estructura completa de la suite de soporte a las decisiones Microstrategy Análisis Integrado de Datos Empresariales • El enfoque ROLAP proporciona acceso a los datos a un nivel de detalle transaccional • El código SQL multi-paso optimizado permite un acceso rápido y eficiente a bases de datos, sin límites de tamaño ni de vendedor • Un extenso modelo de seguridad multinivel protege los activos empresariales • La arquitectura Metadata-céntrica permite la reutilización de las reglas de negocio y las definiciones de datos • Un soporte flexible a esquemas heterogéneos permite aprovechar arquitecturas de datos existentes Un Servidor de Aplicaciones Escalable y con Altas Prestaciones • El Clustering permite agregar recursos adaptándose a las necesidades • Los Intelligent Cubes maximizan el rendimiento para amplias comunidades de usuarios • El Failover asegura una alta fiabilidad a las aplicaciones críticas La arquitectura Server-céntrica optimiza el rendimiento para millones de usuarios Consulta y Reportes fáciles y potentes en Internet • La interfaz puramente DHTML proporciona un modelo robusto de seguridad • Una arquitectura “thin-client” facilita el despliegue y mantenimiento • Una interfaz intuitiva basada en estándares web comunes es tan fácil de usar como un motor de búsqueda • La interfaz y funcionalidades son completamente personalizables Caminos de workflow estructurados guían en el análisis Análisis Avanzados para Todos los Usuarios • Funciones estadísticas y financieras predefinidas permiten previsiones, análisis de tendencias, data mining • El análisis iterativo optimiza las funcionalidades del middle-tier y la base de datos permitiendo análisis avanzados rápidos • El análisis sobre conjuntos permite realizar cálculos multinivel, no permitidos por otras herramientas Los usuarios pueden crear Métricas Derivadas en cada informe Envío Proactivo de Información Crítica • Las suscripciones aseguran personalizaciones basadas en preferencias definidas por los usuarios • El Exception reporting utiliza métricas sofisticadas • Las informaciones se entregan vía web, wireless y voz • La escalabilidad supera los 200.000 mensajes por hora Los contenidos provienen de fuentes múltiples, como bases de datos, archivos, web, XML Integración con Aplicaciones Existentes Rápida y Sencilla • Fácil integración con aplicaciones web y portales gracias a los estándares Java, XML y MDX • Soporta Excel y otros clientes de inteligencia de negocio • El soporte a las decisiones Closed-loop provee base de datos write back y la integración con sistemas de backend Un rico conjunto de APIs abiertas permite la integración de funcionalidades, contenidos e interfaces personalizadas Desarrollo Rápido de Aplicaciones • El Asistente para Creación de Aplicaciones permite crear aplicaciones completamente funcionales en pocos minutos • Una capa de Abstracción proporciona la flexibilidad necesaria para la evolución de su modelo de negocio • La migración del entorno de desarrollo a producción es inmediata • La administración del sistema es posible tanto desde línea de comandos como desde GUI La replicación de datos se elimina gracias a la adopción de un único data store REPRODUCCIÓN RESERVADA
Pubblicato in Negocios
Sé el primero en comentar