1. Data Mart para la gestión de reportes y apoyo a la toma de decisiones del departamento de RR.HH. de la empresa de agua S.A.” Agosto 2010

2. Introducción • OLPT • 1980’S se empezó a usar y desarrollar los sistemas basándose en este concepto. • Orientado a Entidades y relaciones entre estas. • Data Warehouse • 1980’S IBM researchers Barry Devlin. • Orientados a Temas • Data Mart • Data Warehouse orientado a un área de negocio o departamento especifico de la empresa.

3. Definición del Problema • Empresa Agua S.A. cuenta con un Sistema de Información tipo OLPT para gestión de información de 600 funcionarios. • Base de Datos Relacional. • Gran cantidad de reportes requeridos. • Reportes con poca variación en forma o fondo (orden, cantidad de columnas, formato, etc.).

4. Definición del Problema • Dependencia de personal técnico del área de desarrollo de aplicaciones (programadores, administradores de la base de datos) para la generación de reportes. • Dificultad para transmitir de forma clara los requerimientos al personal técnico. • Dificultad para el personal técnico de entender los requerimientos del área RR.HH.

5. Situación Problemática • No existe una disponibilidad inmediata de la información para la generación de reportes y consulta de datos de los empleados.

6. Situación Deseada • Contar con un Data Mart que almacene la información generada por el sistema de recursos humanos y que de la posibilidad de acceder dicha información de manera inmediata a través de una herramienta de consulta.

7. Justificación • Consultar la información sin tener que depender de personal técnico. • Eliminar tiempo de espera en explicar un requerimiento y revisar el mismo con el personal técnico. • Ahorro de tiempo y esfuerzo.

8. Objetivo General • Construir un Data Mart para la gestión de reportes y apoyo a la toma de decisiones del departamento de RR.HH. de la empresa de agua S.A.

9. Objetivos Específicos • Definir los requerimientos generales del área de RRHH para la construcción del Data Mart. • Analizar y definir las fuentes de datos que permitan alimentar el Data Mart. • Realizar el diseño de la base de datos del Data Mart • Definir los procesos de ETL para alimentar el Data Mart. • Construir una versión Beta de la base de datos y los procesos ETL del Data Mart.

10. Alcance • El alcance estará definido por los requerimientos generales, el análisis y diseño del Data Mart en base a los mismos y la implementación de una versión Beta del Data Mart.

11. Metodología • El Proceso de Ingeniería para el Data Warehouse (Luján Mora, 2005) • Basado en el Proceso de Unificado de desarrollo. • Dirigido por casos de Uso. • Centrado en la Arquitectura. • Iterativo e incremental. • Utiliza UML como lenguaje de modelado con extensiones para análisis y diseño de DW (Luján Mora, 2005)

12. Metodología • Inicio • Requerimientos • Requerimientos funcionales y no funcionales. • Identificación de las medidas y dimensiones más importantes. • Análisis de los reportes periódicos que se utilizan actualmente. • Elaboración del modelo del dominio • Elaboración de los casos de uso más importantes • Análisis • Determinación de las posibles fuentes de datos • Elaboración de los diagramas lógico de la fuente de datos SLS, diagrama físico de las fuentes de datos SPS. • Diseño • Diseño definición de la estructura del Data Mart. • Elaboración del diagrama conceptual del Data Mart DMCS. • Elaboración • Requerimientos • Recolección y refinamiento de requerimientos. • Identificación de nuevas medidas agregaciones y dimensiones. • Revisión de los casos de uso y elaboración de nuevos casos de uso. • Análisis • Elección de fuentes de datos que alimenta el Data Mart. • Actualización del diagrama lógico de las fuentes de datos SLS y el diagrama físico de las fuentes de datos SPS. • Elaboración del diagrama conceptual de las fuentes de datos SCS. • Diseño • Definición procesos a nivel conceptual de los ETL mas importantes (mapeo de datos) desde la fuente de datos hacia el Data Mart. • Actualización del diagrama conceptual del Data Mart DMCS. • Elaboración del diagrama mapeo de datos de integración del Data Mart. • Implementación • Elaboración de las estructuras físicas del Data Mart. • Elaboración de los diagramas, Diagrama lógico del Data Mart, Diagrama físico del Data Mart, Diagramas de procesos ETL de integración. • Pruebas • Planeación de pruebas. • Diseño de los casos de prueba. • Realización de las pruebas en base a los casos de pruebas. • Resultados y correcciones.

13. Metodología • Construcción • Análisis • Actualización de los diagramas: diagrama lógico de la fuente de datos, diagrama físico de la fuente de datos diagrama conceptual de la fuente de datos. • Diseño • Actualización y definición de los nuevos procesos ETL a nivel conceptual (mapeo de datos) desde las fuentes de datos hacia el Data Mart. • Actualización de los diagramas conceptual del Data Mart (DMCS) mapeo de datos de integración. • Implementación • Implementación final de las estructuras físicas del Data Mart. • Implementación de las herramientas de consulta de los usuarios del Data Mart. • Pruebas • Diseño de los casos de prueba. • Realización de las pruebas • Resultados y correcciones.

14. Contenido Tentativo • Parte III – Implementación y Pruebas • Capitulo 8- Implementación del Data Mart. • Capitulo 9- Pruebas. Parte I - Introducción al Proyecto Capitulo 1 – Planificación del proyecto Capitulo 2 – Data Warehouse y Data Mart Capitulo 3 - El Proceso de Ingeniería para el Data Warehouse Capitulo 4 – Empresa de Agua S.A. • Parte II – Análisis y Diseño del Data Mart • Capitulo 5 – Requerimientos • Capitulo 6 – Análisis • Capitulo 7- Diseño • Parte IV Conclusiones • Capitulo 10 – Conclusiones y Recomendaciones