Modelos de construcción de Data Warehouses

A través del presente artículo nos adentraremos en las técnicas, modelos y consejos más básicos para crear valor en nuestras organizaciones. Todo ello de la mano del Data Warehouse y de sus posibles modelos de implementación. El artículo profundiza, comparando algunos de los tipos de modelos posibles y sus consecuencias. Prestando especial atención en la necesidad de las empresas de poder medir, como única salida hacia el éxito empresarial.

 

* Este artículo fue publicado previamente en la revista Novática (Nº 211, mayo-junio 2011 págs. 26-29) y se reproduce aquí con permiso del autor

 


Autor

José María Arce Argos es Gerente de Business Intelligence & CRM en Oesía.

Ha desarrollado su carrera profesional en empresas tan importantes como Leinsa, IBM, Ernst & Young, SAS Institute, Bull España, Altran SDB e Inad. Cuenta con 22 años de experiencia en consultoría, de los cuales 16 años dedicados al Business Intelligence.

Redactor y colaborador en la revista "Gestión del Rendimiento", colaborador en TodoBI, profesor durante 10 años en el Máster de "Sistemas de Información e Investigación de Mercados" de la Business Marketing School (ESIC), ponente en diversos eventos en IIR, SAS, CUORE Oracle, Univ. de Zaragoza, etc.

A lo largo de su trayectoria profesional ha diseñado, coordinado, participado o dirigido iniciativas de BI en clientes como Publiespaña, British American Tobacco, Halifax, ONT, REE, Continente (Carrefour), Grupo Abengoa, ABN Anro Bank, B. Santander, Open Bank, Ing Direct, Dirección Gral. de Estadística (JCYL), TeleMadrid, Hospital San Cecilio de Granada, DFA, RED.ES, Egailan, INEM, INSS, Policía Municipal de Madrid, Canal de Isabel II, etc.

Es autor del Blog BIB