3.6 Herramientas de Consulta y Análisis

3.6 Herramientas de Consulta y Análisis
  3.6.1 Reportes y Consultas
  3.6.2 OLAP
  3.6.3 Dashboards
  3.6.4 Data Mining
   3.6.4.1 Redes Neuronales
   3.6.4.2 Sistemas Expertos
   3.6.4.3 Programación Genética
   3.6.4.4 Árboles de Decisión
   3.6.4.5 Detección de Desviación
  3.6.5 EIS

 

3.6. Herramientas de Consulta y Análisis

 

Herramientas de consulta y analisis - Arquitectura DW HEFESTO

Figura 3.59:   Herramientas de Consulta y Análisis.


Las herramientas de consulta y análisis son sistemas que permiten a l@s usuari@s realizar la exploración de datos del DW. Básicamente constituyen el nexo entre el depósito de datos y l@s usuari@s.

Utilizan la metadata de las estructuras de datos que han sido creadas previamente (cubos multidimensionales, Business Models, etc.) para trasladar a través de consultas SQL los requerimientos de l@s usuari@s, para luego, devolver el resultado obtenido.

Estas herramientas también pueden emplear simples conexiones a bases de datos (JNDI, JDBC, ODBC), para obtener la información deseada.

A través de una interfaz gráfica y una serie de pasos, l@s usuari@s generan consultas que son enviadas desde la herramienta de consulta y análisis al Query Manager, este a su vez realiza la extracción de información al DW Manager y devuelve los resultados obtenidos a la herramienta que se los solicitó. Luego, estos resultados son expuestos ante l@s usuari@s en formatos que le son familiares.

Este proceso se puede comprender mejor al observar la siguiente figura:


Proceso de consulta y análisis - Arquitectura DW HEFESTO

 

Figura 3.60:   Proceso de Consulta y Análisis.


El mismo, se lleva a cabo a través de seis pasos sucesivos:

  1. L@s usuari@s seleccionan o establecen que datos desean obtener del DW, mediante las interfaces de la herramienta que utilice.
  2. La herramienta recibe el pedido de l@s usuari@s, construye la consulta (utilizando la metadata) y la envía al Query Manager.
  3. El Query Manager ejecuta la consulta sobre la estructura de datos con la que se esté trabajando (cubo multidimensional, Business Model, etc.).
  4. El Query Manager obtiene los resultados de la consulta.
  5. El Query Manager envía los datos a la herramienta de consulta y análisis.
  6. La herramienta presentan a l@s usuari@s la información requerida.

Una de las principales ventajas de utilizar estas herramientas, es que l@s usuari@s no se tienen que preocupar por conocer cuáles son las características y funcionalidades de las estructuras de datos utilizadas, ni por saber emplear el lenguaje SQL, solo se deben enfocar en el análisis.

Las herramientas de consulta y análisis, en general, comparten las siguientes características:

  • Accesibilidad a la información: permiten el acceso a la información a través de las diferentes estructuras de datos de forma transparente a l@s usuari@s finales, para que est@s solo se enfoquen en el análisis y no en el origen y procedencia de los datos.
  • Apoyo en la toma de decisiones: permiten la exploración de los datos, a fin de seleccionar, filtrar y personalizar los mismos, para la obtención de información oportuna, relevante y útil, para apoyar el proceso de toma de decisiones.
  • Orientación l@s usuari@s finales: permiten a través de entornos amigables e intuitivos, que l@s usuari@s puedan realizar análisis y consultas, sin poseer conocimientos técnicos. Si bien lo realmente importante son los datos mismos, que estos puedan ser interpretados y analizados por l@s usuari@s dependerá en gran medida de cómo se presenten y dispongan.

Existen diferentes tipos de herramientas de consulta y análisis, y de acuerdo a la necesidad, tipos de usuari@s y requerimientos de información, se deberán seleccionar las más propicias al caso. Entre ellas se destacan las siguientes:

  • Reportes y Consultas.
  • OLAP.
  • Dashboards.
  • Data Mining.
  • EIS.

 

3.6.1. Reportes y Consultas

Se han desarrollado muchas herramientas para la producción de consultas y reportes, que ofrecen a l@s usuari@s, a través de pantallas gráficas intuitivas, la posibilidad de generar informes avanzados y detallados del tema de interés de interés que se este analizando. L@s usuari@s solo deben seguir una serie de simples pasos, como por ejemplo seleccionar opciones de un menú, presionar tal o cual botón para especificar los elementos de datos, sus condiciones, criterios de agrupación y demás atributos que se consideren significativos.

Actualmente las herramientas de generación de reportes y consultas cuentan con muchas prestaciones, las cuales permiten dar variadas formas y formatos a la presentación de la información. Entre las opciones más comunes se encuentran las siguientes:

  • Parametrización de los datos devueltos.
  • Selección de formatos de salida (planilla de cálculo, HTML, PDF, etc.).
  • Inclusión de gráficos de tortas, barras, etc.
  • Utilización de plantillas de formatos de fondos.
  • Inclusión de imágenes.
  • Formatos tipográficos.
  • Links a otros reportes.

 

3.6.2. OLAP

El procesamiento analítico en línea OLAP (On Line Analytic Processing), es la componente más poderosa del Data Warehousing, ya que es el motor de consultas especializado del depósito de datos.

Las herramientas OLAP, son una tecnología de software para análisis en línea, administración y ejecución de consultas, que permiten inferir información del comportamiento del negocio.

Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones. Cabe destacar que lo que es realmente interesante en OLAP, no es la ejecución de simples consultas tradicionales, sino la posibilidad de utilizar operadores tales como drill-up, drill-down, etc, para explotar profundamente la información.

Además, a través de este tipo de herramientas, se puede analizar el negocio desde diferentes escenarios históricos, y proyectar como se ha venido comportando y evolucionando en un ambiente multidimensional, o sea, mediante la combinación de diferentes perspectivas, temas de interés o dimensiones. Esto permite deducir tendencias, por medio del descubrimiento de relaciones entre las perspectivas que a simple vista no se podrían encontrar sencillamente.

Las herramientas OLAP requieren que los datos estén organizados dentro del depósito en forma multidimensional, por lo cual se utilizan cubos multidimensionales.

Además de las características ya descritas, se pueden enumerar las siguientes:

  • Permite recolectar y organizar la información analítica necesaria para l@s usuari@s y disponer de ella en diversos formatos, tales como tablas, gráficos, reportes, tableros de control, etc.
  • Soporta análisis complejos de grandes volúmenes de datos.
  • Complementa las actividades de otras herramientas que requieran procesamiento analítico en línea.
  • Presenta a l@s usuari@s una visión multidimensional de los datos (matricial) para cada tema de interés del negocio.
  • Es transparente al tipo de tecnología que soporta el DW, ya sea ROLAP, MOLAP u HOLAP.
  • No tiene limitaciones con respecto al número máximo de dimensiones permitidas.
  • Permite a l@s usuari@s, analizar la información basándose en más criterios que un análisis de forma tradicional.
  • Al contar con muestras grandes, se pueden explorar mejor los datos en busca de respuestas.
  • Permiten realizar agregaciones y combinaciones de los datos de maneras complejas y específicas, con el fin de realizar análisis más estratégicos.

 

3.6.3. Dashboards

Los Dashboards se pueden entender como una colección de reportes, consultas y análisis interactivos que hacen referencia a un tema en particular y que están relacionados entre sí.

Existen diversas maneras de diseñar un Dashboard, cada una de las cuales tiene sus objetivos particulares, pero a modo de síntesis se expondrán algunas características generales que suelen poseer:

  • Presentan la información altamente resumida.
  • Se componen de consultas, reportes, análisis interactivos, gráficos (de torta, barras, etc), semáforos, indicadores causa-efecto, etc.
  • Permiten evaluar la situación de la empresa con un solo golpe de vista.
  • Poseen un formato de diseño visual muy llamativo.

 

3.6.4. Data Mining

Esta herramienta constituye una poderosa tecnología con un gran potencial que ayuda y brinda soporte a l@s usuari@s, con el fin de permitirles analizar y extraer conocimientos ocultos y predecibles a partir de los datos almacenados en un DW o en un OLTP. Claro que es deseable que la fuente de información sea un DW, por todas las ventajas que aporta.

La integración con el depósito de datos facilita que las decisiones operacionales sean implementadas directamente y monitorizadas.

Implementar Data Mining permitirá analizar factores de influencia en determinados procesos, predecir o estimar variables o comportamientos futuros, segmentar o agrupar ítems similares, además de obtener secuencias de eventos que provocan comportamientos específicos.

Una de las principales ventajas del Data Mining es que, como recién se ha hecho mención, permite inferir comportamientos, modelos, relaciones y estimaciones de los datos, para poder desarrollar predicciones sobre los mismos, sin la necesidad de contar con patrones o reglas preestablecidas, permitiendo tomar decisiones proactivas y basadas en un conocimiento acabado de la información.

Además brinda la posibilidad de dar respuesta a preguntas complicadas sobre los temas de interés, como por ejemplo Qué está pasando?, Por qué? y Qué pasaría sí?, estos cuestionamientos aplicados a una empresa podrían ser: Cuál de los productos de tal marca y clase serán más vendidos en la zona norte en el próximo semestre? y por qué? Además se podrán ver los resultados en forma de reportes tabulares, matriciales, gráficos, tableros, etc.

Entonces, se puede definir Data Mining como una técnica para descubrir patrones y relaciones entre abundantes cantidades de datos, que a simple vista o que mediante otros tipos de análisis no se pueden deducir, ya que tradicionalmente consumiría demasiado tiempo o estaría fuera de las expectativas.

Los sistemas Data Mining se desarrollan bajo lenguajes de última generación basados en Inteligencia Artificial y utilizan métodos matemáticos tales como:

  • Redes Neuronales.
  • Sistemas Expertos.
  • Programación Genética.
  • Árboles de Decisión.

Soporta además, sofisticadas operaciones de análisis como los sistemas Scoring, aplicaciones de Detección de Desviación y Detección de Fraude.

Es muy importante tener en cuenta que en las herramientas OLAP y en los reportes y consultas, el análisis parte de una pregunta o hipótesis generada por l@s usuari@s, en cambio Data Mining permite generar estas hipótesis.

Generalmente las herramientas de Data Mining se integran con plataformas de hardware y software existentes (como DW) para incrementar el valor de las fuentes de datos establecidas y para que puedan ser integradas con nuevos productos y sistemas en línea (como OLAP). En adición a esto, hacer minería de datos sobre un depósito de datos permite entre otras ventajas contar con los beneficios de los procesos ETL y de las técnicas de limpieza de datos, tan necesarios en este tipo de análisis.

3.6.4.1. Redes Neuronales

Se utilizan para construir modelos predictivos no lineales que aprenden a través de entrenamiento y que semejan la estructura de una red neuronal biológica.

Una red neuronal es un modelo computacional con un conjunto de propiedades específicas, como la habilidad de adaptarse o aprender, generalizar u organizar la información, todo ello basado en un procesamiento eminentemente paralelo.

Por ejemplo, las redes neuronales pueden emplearse para:

  • Resolver problemas en dominios complejos con variables continuas y categóricas.
  • Modelizar relaciones no lineales.
  • Clasificar y predecir resultados.
3.6.4.2. Sistemas Expertos

Un sistema experto, puede definirse como un sistema informático (hardware y software) que simula a l@s expert@s human@s en un área de especialización dada.

La principal ventaja de estos sistemas es que l@s usuari@s con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren el conocimiento de una persona experta en el tema.

Por ejemplo, los sistemas expertos pueden utilizarse para:

  • Realizar transacciones bancarias a través de cajeros automáticos.
  • Controlar y regular el flujo de tráfico en las calles y en los ferrocarriles, mediante la operación automática de semáforos.
  • Resolver complicados problemas de planificación en los cuales intervienen muchas variables.
  • Descubrir relaciones entre diversos conjuntos de variables.
3.6.4.3. Programación Genética

El principal objetivo de la programación genética es lograr que las computadoras aprendan a resolver problemas sin ser explícitamente programadas para solucionarlos, generando de esta manera soluciones a partir de la inducción de los programas. El verdadero valor de esta inducción está fundamentado en que todos los problemas se pueden expresar como un programa de computadora.

Por ejemplo, la programación genética se utiliza para:

  • Resolver problemas, para los cuales es difícil y no natural tratar de especificar o restringir con anticipación el tamaño y forma de una solución eventual.

  • Analizar sistemas que actúan sobre condiciones inestables en ambientes cambiantes.

  • Generar de manera automática programas que solucionen problemas planteados.

3.6.4.4. Árboles de Decisión

Son estructuras de forma de árbol que representan conjuntos de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos, las cuales explican el comportamiento de una variable con relación a otras, y pueden traducirse fácilmente en reglas de negocio.

Son utilizados con finalidad predictiva y de clasificación.

Por ejemplo, los árboles de decisión pueden emplearse para:

  • Optimizar respuestas de campañas.

  • Identificar clientes potenciales.

  • Realizar evaluación de riesgos.

3.6.4.5. Detección de Desviación

Analiza una serie de datos similares, y cuando encuentra un elemento que no coincide con el resto lo considera una desviación.

Usualmente para la detección de la desviación en base de datos grandes se utiliza la información explícita externa a los datos, así como las limitaciones de integridad o modelos predefinidos. En un método lineal, al contrario, se enfoca el problema desde el interior de los datos, empleando la redundancia implícita de los mismos.

Por ejemplo, la detección de desviación puede utilizarse para:

  • Descubrir excepciones a modelos establecidos.

  • Delimitar grupos que cumplan con condiciones preestablecidas.

3.6.5. EIS

EIS (Executive Information System) proporciona medios sencillos para consultar, analizar y acceder a la información de estado del negocio. Además, pone a disposición facilidades para que l@s usuari@s puedan conseguir los datos buscados rápidamente, empleando el menor tiempo posible para comprender el uso de la herramienta.

Usualmente, EIS se utiliza para analizar los indicadores de performance y desempeño del negocio o área de interés, a través de la presentación de vistas con datos simplificados, altamente consolidados, mayormente estáticos y preferentemente gráficos.

El concepto principal de esta herramienta, se basa en el simple hecho de que l@s ejecutiv@s no poseen tiempo, ni las habilidades necesarias para analizar grandes cantidades de datos.

Al igual que OLAP y Data Mining, los EIS, se pueden aplicar independientemente de la plataforma DW. Pero tener como base un depósito de datos para implementar esta herramienta, conlleva todas las ventajas implícitas del mismo.

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