UNIVERSIDAD YACAMBU
ANEL CAROLINA NÚÑEZ HERRERA
Inf1.
Componentes del
EDW
Esta página presenta información
sobre la empresa PERFIL, la cual proporciona productos de tecnología de
información que permiten a sus clientes ser más eficientes, competitivos y
rentables. En la página se encuentra información sobre la definición y
componentes de un Data Warehouse.
Inf2. Implementando un DataWarehouse
El éxito de la implementación de un
Datawarehouse, radica en considerar al inicio del proyecto los siguientes
factores: RRHH, Tecnología y Disciplina. En este documento se analiza cada uno
de estos factores. Se analizan los siguientes aspectos: arquitectura de un
Datawarehouse, construcción en incrementos (Datamarts), consideraciones de
implementación mediante DataMarts, metodología de desarrollo y la evolución del
Datawarehouse.
http://mmhernandez.galeon.com/articulo1.htm
Inf 3. Data Warehouse
El Data Warehouse, es actualmente el
centro de atención de las grandes instituciones, porque provee un ambiente para
que las organizaciones hagan un mejor uso de la información que está siendo
administrada por diversas aplicaciones operacionales. En este documento se
define un Data Warehouse, se explican los diferentes tipos de información, el
ciclo de desarrollo (planeación, requerimientos, análisis, construcción,
despliegue), las características, estructura, arquitectura, y el procesamiento
informático.
http://www.lafacu.com/apuntes/informatica/DatawareHouse/default.htm
Inf4. Data
Warehouse Components
Presentación de una lámina, en la
cual se esquematizan los componentes del Data Warehouse y señala los flujos de
información entre cada uno de sus componentes.
www.dpo.uab.edu/~horthner/Presentations/HIinNextCentury/sld035.htm
Inf5. Componentes a tener
en cuenta para construir un DW
Es necesario a la hora de poder
contar con un Data Warehouse que responda a las necesidades analíticas
avanzadas de los usuarios, el poder contar con componentes que soporten la
carga de trabajo. En está página se describen las características de: Hardware,
Software de almacenamiento, Software de extracción y manipulación de datos y
las herramientas Middleware.
www.map.es/csi/silice/DW222.html
Inf6. La incorporación de Business Intelligence como
estrategia competitiva dentro de una empresa.
En esta investigación se analiza el
papel que juega la tecnología de Business Intelligence como mecanismo para
generar una ventaja competitiva. El autor realiza un análisis de los
componentes del Business Intelligence. También analiza los aspectos
determinantes y trascendentales del Data Warehouse. Por último, enfatiza los
beneficios de del uso de Business Intelligence.
http://www.usb.edu.co/omega/omega22-4.htm
Inf7. Manual de
Construcción de un Data Warehouse
Una de las razones por las que el
desarrollo de un data warehouse crece rápidamente, es que realmente es una
tecnología muy entendible. De hecho, data warehousing puede representar mejor
la estructura amplia de una empresa para administrar los datos informacionales
dentro de la organización. A fin de comprender cómo se relacionan todos los
componentes involucrados en una estrategia data warehousing, es esencial tener una
Arquitectura Data Warehouse. En esta página hay un esquema muy claro sobre la
arquitectura de un Data Warehouse.
www.inei.gob.pe/cpi-mapa/bancopub/libfree/lib619/15.HTM
Inf8. Data Warehouse
Components
En está página se describen los
componentes de un Data Warehouse. Navegando en la página principal se
puede ubicar información sobre la ejecución de un Data Warehouse, la
configuración de datos, la sincronización de sitios, importación de datos,
entre otros puntos interesantes.
Inf9. Warehouse Components
En esta publicación, se describe la
arquitectura del warehouse como un servidor que maneja la base de datos
relacional. El servidor funciona como un almacén central y se alojan todos los
datos informativos. Describe los siguientes componentes del Datawarehouse:
datos operacionales, extracción de datos, transformación de datos, carga de
datos, almacenamiento de datos y las herramientas de acceso al componente de
almacenamiento físico.
Inf10. Data Warehouse
Components
En está página se describen los
principales componentes de un Data Warehouse, los cuales son: base de datos,
herramientas de acceso al componente de almacenamiento físico y una
interfaz.
www.breuer.com/data_warehousing/components.asp
Inf11. Components of a
Succeful Data Warehouse
Presentación en PowerPoint donde se
define qué es un Data Warehouse y porqué se usa. Otros puntos analizados son: ¿Por qué fallan los
Data Warehouse?, ¿Cómo se
controla el riesgo comercial? y ¿Cómo se controla el riesgo técnico?. En las láminas se puede observar
los componentes de un Data Warehouse y sus interrelaciones.
www.nocoug.org/download/2001-05/dw_comp.ppt
Inf12. Why a Data Warehouse?
Archivo en formato PDF, en el cual se
define Data Warehouse, sus funciones y los criterios de selección de un DW para
la solución de problemas.
www.datahabitat.com/pdf/datawarehouse1.pdf
Inf13. Developing a
Data Warehouse Arcchitecture
En este sitio se describe la
arquitectura del Data Warehouse, detallando cada uno de sus componentes y su
funcionamiento.
www.users.qwest.net/~lauramh/resume/thorn.htm
Inf14. Building A Data Warehouse Components
En esta página se esquematizan los
componentes para construir un Data Warehouse, luego se analiza cada uno de
ellos.
www.orsoc.org.uk/about/topic/projects/elwood/Components.htm
Inf15. Data
Warehouse: Funcionalidad y Servicios
Este autor detalla cada uno de los
componentes de lun Data Warehouse, ente los cuales se encuentran: Fuente de
Datos, extracción y transformación, herramientas de acceso, y el
Repositorio/Metadatos.
www.tecnomarkets.com/servicios/tecnonews/research62.htm
Inf16. Data
Warehouse
Un Data Warehouse es un activo
corporativo estratégico, requiere varios componentes diferentes y un
proceso disciplinado de mantenimiento. En este sitio se especifican los
componentes del data Warehouse y se esquematiza su estructura.
www.grupinfo.com/Paginas/Software/Data_warehouse.htm
Inf17. Data
Warehouse
En este sitio se encuentra
información interesante sobre la toma de decisiones, data warehouse, las
razones del crecimiento del data warehouse, las capacidades de SQL Server para
Data Warehouse, las capacidades de datos multidimensional de Microsoft y la
arquitectura de Data Warehouse a nivel empresarial.
http://skyscraper.fortunecity.com/pentium/224/data.htm#2
Inf18. Perú: ¿Puede una Administración Tributaria
crear un Datawarehouse?.
En este documento se pretende dar una
visión general sobre el tema de manejo de información en las grandes bases de
datos, haciendo uso de un Data Warehouse, el cual permite tomar decisiones a
nivel de los mandos medios. También se explica la necesidad de utilizar esta
poderosa herramienta en la administración tributaria de Perú. El análisis parte
del uso de las bases de datos, la desconcentración del proceso de toma de
decisiones, definición de Data Warehouse, las estrategias para la construcción
de un Data Warehouse, estructura y utilidad.
http://www.ciat.org/doc/docu/pape/datawarehouse_mario_alva_matteucci.pdf
Inf19. Data Warehouse
... un Data Warehouse
se compone de diferentes fases: Extracción: tomar los datos operacionales,
históricos, y externos de la organización que serán la base de información;
Integración: consolidar los datos en un repositorio separado e integrado.
Administración: mantener y actualizar los datos y Explotación: modelar los
datos en un formato orientado por temas optimizado para el acceso y análisis de
los usuarios finales. Hay varios componentes necesarios para una implementación
exitosa. Los seis componentes clave son: Modelización de los datos, Software de
administración automática, Sistema de Base de Datos Relacional Paralela,
Hardware abierto y escalable, Herramientas de acceso a los datos e Integración
de Sistemas
http://www.cpcipc.org/razonestado/p2/re142.htm
http://www.cpcipc.org/razonestado/p2/re144.htm
Inf20. Data
Warehousing
... un Data
Warehousing tiene tres componentes básicos: El depósito de datos (D.W.), las
herramientas para extraer, transformar y cargar las diversas fuentes de datos y
por último las herramientas para hacer el análisis multidimensional.
Indudablemente para obtener una solución integral del tema hay que recurrir al
outsourcing (tercerización).
http://www.arcride.edu.ar/appei/revistas/reva2n7a4.htm
Última actualización: 06 de
marzo de 2003
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