Implementación de una herramienta de ETL para la generación de modelos dimensionales utilizando herramientas de uso frecuente como SQL Server Express 2016, Excel 2019 y R
Abstract:
Las aplicaciones de Inteligencia de Negocios han captado la atención de los empresarios debido a su utilidad como herramientas de apoyo en la toma de decisiones; sin embargo, existen varias razones que han retrasado su adopción entre las cuales están: su costo y complejidad, el tiempo de implementación, el desconocimiento de sus ventajas por parte de los ejecutivos, la escasa o nula preparación de los técnicos informáticos en el uso de éstas herramientas, entre otras; haciendo que este tipo de soluciones se vean lejanas especialmente entre los pequeños y medianos empresarios que priorizan su inversión en la automatización de procesos operativos antes que en sus procesos estratégicos de negocio. Un componente clave es el denominado ETL (Extract–Transform–Load) que consume hasta el 80% de los recursos para la implementación y mantenimiento de una solución de Inteligencia de Negocios (Eckerson & Colin, 2003) por lo que, este proyecto propone la implementación de un ETL directamente sobre un motor de base de datos relacional apoyado en el conjunto de buenas prácticas propuestas por Kimball & Ross que permita generar modelos multidimensionales de datos. Como interfaz de visualización, se propone herramientas de uso frecuente como Microsoft® Excel o Power BI Desktop, resultando una infraestructura completamente escalable para la implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios de cualquier nivel de complejidad; esto demuestra que BI es más que el uso intensivo de un conjunto de herramientas y su concepto central puede ser implementado con los recursos tecnológicos disponibles dentro de la empresa.
Año de publicación:
2019
Keywords:
- ESTRATEGIA EMPRESARIAL
- Procesamiento Electrónico de Datos
- ETL
- Inteligencia de Negocios
- Gestión del Conocimiento
- TOMA DE DECISIONES
Fuente:

Tipo de documento:
Master Thesis
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Análisis de datos
- Ciencias de la computación
Áreas temáticas:
- Programación informática, programas, datos, seguridad
- Funcionamiento de bibliotecas y archivos
- Instrumentos de precisión y otros dispositivos