Ciencias tcnicas y aplicadas

Artculo de investigacin

Implementacin de un Data Warehouse mediante la metodologa Hefestos para la toma de decisiones en el Instituto Nacional de Patrimonio Cultural Regional 3

 

Implementation of a Data Warehouse using the Hefestos methodology for decision-making at the National Institute of Regional Cultural Heritage 3

 

Implantao de Data Warehouse utilizando a metodologia Hefestos para tomada de deciso no Instituto Nacional do Patrimnio Cultural Regional 3

Geovanny Euclides Silva-Peafiel I
geovanny.silva1764@utc.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1069-4574
,Vctor Alfonso Cusco-Vinueza III    
victor.cusco7756@utc.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2373-2995
Alba Marisol Crdova-Vaca II    
alba.cordova@utc.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9134-0750
,Marco Vinicio Estrada-Velasco IV
mestrada@institutos.gob.ec
https://orcid.org/0000-0001-5222-2287
 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: [email protected]

 

*Recibido: 22 de mayo del 2021 *Aceptado: 20 de junio del 2021 * Publicado: 22 de julio del 2021

 

       I.            Magister en Gerencia Informtica, Docente de la Facultad de Ciencias de Ingeniera y Aplicadas, Carrera de Sistemas de Informacin, Universidad Tcnica de Cotopaxi, La Mana, Ecuador.

    II.            Magister en Evaluacin y Auditoria de Sistemas Tecnolgicos, Docente de la Facultad de Ciencias de Ingeniera y Aplicadas, Carrera de Sistemas de Informacin, Universidad Tcnica de Cotopaxi, La Mana, Ecuador.

III.            Magister en Sistemas de Informacin, Docente de la Facultad de Ciencias de Ingeniera y Aplicadas, carrera de Sistemas de Informacin, Universidad Tcnica de Cotopaxi, La Mana, Ecuador.

IV.            Ingeniero Electrnico Control y Redes Industriales, Docente de la carrera de Tecnologa en Informtica y Multimedia - Tecnologa Superior en Desarrollo de Software, Instituto Superior Tecnolgico Riobamba, Riobamba, Ecuador.

 

Resumen

El objetivo de la investigacin, fue la implementacin de un Data Warehouse a travs de metodologa Hefestos en el Instituto Nacional de Patrimonio Cultural Regional 3 de Ecuador, con el fin de construir un cubo multidimensional de informacin para la toma de decisiones, debido a que se requera solventar necesidades tales como: grado del cumplimiento de los objetivos, capacidad de mejoras y el grado de satisfaccin de directivos y empleados; para lo cual, se realiz una investigacin descriptiva y fctica. La eleccin de la metodologa Hefestos para la implementacin del Data WareHouse, se bas en informacin cientfica de un estudio previo que garantiza el xito de su aplicacin. Las fases de anlisis de requerimientos, anlisis de los OLT, Modelo lgico e Integracin de datos fueron sistematizados, validados y verificados con la ayuda de los involucrados en el contexto de la investigacin. Se consider un ambiente tecnolgico basado en MySql (Gestor de Base datos) y SpagoBI studio (Source Business Intelligence), que permiti obtener un ambiente de datos multidimensional a travs de una aplicacin web (Cliente/servidor) con perfiles de acceso, que garantiz la generacin de reportes precisos y tiles representados a travs de tablas y grficos para la toma de decisiones.

Palabras claves: Implementacin; Data Warehouse; Metodologa; Hefestos; SpagoBI studio.

Abstract

The objective of the research was the implementation of a Data Warehouse through Hefestos methodology at the National Institute of Regional Cultural Heritage 3 of Ecuador, in order to build a multidimensional cube of information for decision-making, because needs such as: degree of achievement of objectives, capacity for improvements and the degree of satisfaction of managers and employees; for this, a descriptive and factual investigation was carried out. The choice of the Hefestos methodology for the implementation of the Data Warehouse was based on scientific information from a previous study that guarantees the success of its application. The phases of requirements analysis, OLT analysis, Logical Model and data integration were systematized, validated and verified with the help of those involved in the research context. It was considered a technological environment based on MySql (Database Manager) and SpagoBI studio (Source Business Intelligence), which allowed to obtain a multidimensional data environment through a web application (Client / server) with access profiles, which guaranteed the generation of accurate and useful reports represented through tables and graphs for decision making.

Keywords: Implementation; Data Warehouse; Methodology; Hefestos; SpagoBI studio.

 

Resumo

O objetivo da pesquisa foi a implantao de um Data Warehouse atravs da metodologia Hefestos no Instituto Nacional do Patrimnio Cultural Regional 3 do Equador, a fim de construir um cubo multidimensional de informaes para a tomada de deciso, pois necessrio solucionar tais necessidades. como: grau de cumprimento dos objetivos, capacidade de melhoria e grau de satisfao dos gestores e colaboradores; para o qual, foi realizada uma investigao descritiva e factual. A escolha da metodologia Hefestos para a implementao do Data WareHouse baseou-se em informaes cientficas de um estudo anterior que garantem o sucesso da sua aplicao. As fases de anlise de requisitos, anlise OLT, modelo lgico e integrao de dados foram sistematizadas, validadas e verificadas com o auxlio dos envolvidos no contexto da pesquisa. Foi considerado um ambiente tecnolgico baseado em MySql (Database Manager) e SpagoBI studio (Source Business Intelligence), o que permitiu obter um ambiente de dados multidimensional atravs de uma aplicao web (Cliente / servidor) com perfis de acesso, o que garantiu a gerao de relatrios precisos e teis representados por meio de tabelas e grficos para tomada de deciso.

Palavras-chave: Implementao; Armazm de dados; Metodologia; Hefesto; Estdio SpagoBI.

 

Introduccin

El almacenamiento de la informacin en las entidades pblicas y privadas, a veces suelen tener volmenes altos y medianos de informacin que son almacenados en diversos repositorios, es decir son almacenados o registrados en diversas plataformas tecnolgicas, que a veces dificultan su acceso. Por lo que, el procesamiento y obtencin de resultados suele ser tedioso y son fundamentales para ayudar a nivel gerencial a tomar decisiones slidas y oportunas, que conllevan al cumplimiento de objetivos y garantizan la aplicacin de mejoras y acciones.

Cuando el volumen de la informacin es elevado, la recoleccin de los datos para la construccin de reportes, generan tiempos excesivos de intervalos de procesamiento y desfases en la entrega de respuestas. Por lo que, la presente investigacin se bas en un estudi el cual analiz metodologas y permiti determinar la ms ptima en la construccin de un repositorio que permiti seguir con el procedimiento de control y tratamiento de la informacin que fue aplicado en una entidad pblica la cual permiti el planteamiento y diseo de una coleccin de datos (Silva et al., 2019).

Existen estudios que se orientan al anlisis de informacin almacenadas en instituciones pblica o privada, que se utilizan como un elemento importante y determinantes para sustentar y argumentar la toma de decisiones. Sin embargo, la heterogeneidad y falta de flexibilidad de los sistemas, no permite la extraccin de informacin sustancial estratgica. Es decir, los sistemas tradicionales no tienen la estructura, ni la capacidad para presentar la informacin de forma entendible.

Pea J y Surez (2008) en el contexto informtico, define a un Data Warehouse, como una coleccin de informacin corporativa, derivada directamente del sistema operativo y algunas fuentes externas de datos. Su propsito especfico es apoyar las decisiones empresariales mediante expedientes completos, con un alcance que va ms all de la informacin transaccional y operacional, almacenadas una base de datos y que se disean para facilitar el anlisis y la divulgacin eficiente de datos.

Bill Inmon (1992), ha escrito acerca del almacenamiento de datos, y sostiene que es necesario la trasferencia de la informacin de los OLTP ((OnLine Transaction Processing) de una empresa a un solo repositorio de datos, con el fin de centralizar la informacin para su anlisis (CIF o Corporate Information Factory). Donde la informacin debe estar organizada por temas, por variantes en el tiempo para la generacin de una bitocora y evidencias de sus variaciones. Adems, debe ser no voltil (solo de lectura) y consistentes.

Bernabeu (2010) indica que un Data Warehouse posibilita la extraccin de datos de sistemas operacionales y fuentes externas, mediante la integracin y homogeneizacin de datos de una empresa, proveyendo datos que han sido transformados y sumarizados, con el fin de ayudar en la toma de decisiones estratgicas y tcticas. Un Data Warehouse se caracteriza por:

Estar orientado a un tema

Administrar grandes cantidades de informacin

Guardar informacin en distintos repositorios

         Condensar y agregar informacin

         Integrar y asociar informacin

         Ayudar en la decisin estratgica

         Permitir explotar la informacin histrica existente.

Un Data Warehouse ofrece una visin global, comn e integrada de datos independientes de una empresa; En un Data Warehouse los procesos para la extraccin, carga y transformacin de la informacin, son componentes esenciales en el almacenamiento de los datos. Es importante resaltar que las herramientas para el anlisis, toma de decisiones, extraccin, transformacin y carga de datos, son conceptos que se enmarcan dentro la definicin de Data Warehouse (Lozada y Cruz, 2014)

Kimball (2016) sostiene que un Warehouse, es un conjunto de Data Marts que contienen la informacin que representa a una empresa que contiene una copia de las transacciones de datos estructurados para su consulta y anlisis. Segn el modelo dimensional no normalizado, la representacin de las dimensiones y hechos se almacenan en tablas de un diseo relacional de origen, donde cada Data Mart se encuentra relacionado a travs de elementos comunes y forman una estructura de bus, permitiendo una estructura flexible y sencilla de implementar. En el cual se debe ir construyendo y compartiendo los Data Mart compartiendo las mismas dimensiones.

 

Metodologa Hefesto

Hefesto se ha convertido en una metodologa robusta para la creacin de Data Warehouse (DW) desde cero, su pragmatismo facilita la adaptacin a cualquier ciclo de vida de software ya que se enfoca en el anlisis de requerimientos y anlisis de fuentes de datos para la implementacin de DW.

La metodologa de Hefesto se aplica tanto en el diseo Data Warehouse como del Data Mart y est caracterizada por su facilidad de entendimiento y porque posee fases, en las que se puede distinguir los objetivos que se persiguen, as como los resultados esperados. Es decir, la estructura del Data Warehouse es de fcil y rpida adaptacin, basada en los requerimientos de los usuarios (Bernabou y Garca, 2010)

En la metodologa de Hefestos, la resistencia de los usuarios finales al cambio se reduce, porque en cada etapa son involucrados con el fin de determinar el comportamiento y las funciones que se incorporan en el diseo del DW. Los modelos conceptuales y lgicos que se implementan son sencillos de comprender y analizar; mientras que el tipo de ciclo de vida que contenga a la metodologa marcan independencia el uno del otro.

Las herramientas tecnolgicas que se utilizan para la elaboracin del DW son independientes de la metodologa, mientras que la metodologa es independiente de la estructura fsica y su distribucin en el DW. Por lo que los resultados que se obtienen al finalizar una fase, se convierten en un nuevo punto inicial para el paso siguiente.


Figura 1: Fases Metodologa Hefesto

 

La metodologa Hesfesto, no precisa fases extensas de desarrollo monoltico con tiempos excesivos ni fases largas, al contrario, prioriza satisfacer las necesidades de los requerimientos.

 

Metodologa

La investigacin es de tipo descriptiva fctica, ya que se utilizan las fases contenidas dentro de la metodologa Hefesto, Adems es una investigacin de campo ya que se realiz en un ambiente operativo a travs de un Data Warehouse aplicado en el Instituto Nacional de Patrimonio Cultural Regional 3 denominado (INPC R3). La informacin proporcionada por la institucin es histrica y fiable por ser una institucin pblica al servicio de un estado en este caso del Ecuador. Donde se consider el almacenamiento, consolidacin y extraccin de informacin y tratamiento de la informacin proveniente de fuentes diversas que han sido registradas a travs del tiempo hasta la actualidad sobre bienes tangibles e intangibles del patrimonio cultural de Ecuador.

La informacin proviene de del Instituto Nacional de Patrimonio Cultural, quienes son un centro generador de conocimiento sobre los elementos que constituyen el sustento de nuestra identidad nacional multitnica y pluricultural. Por lo que, la investigacin considera una la investigacin formal, para la conservacin y difusin multifactica del patrimonio cultural y de la memoria histrica del Ecuador. Adems, el INPC es una entidad del sector pblico con mbito nacional, encargada de aplicar las polticas sectoriales, as como de investigar, normar, regular y asesorar para la preservacin, conservacin, apropiacin, promocin y uso adecuado del patrimonio cultural material e inmaterial.

Los procedimientos que se realizaron de forma sistemtica para la implantacin del Data Warehouse fueron los siguientes:

         Se decidi por la aplicacin de la metodologa Hefesto, mediante un estudio previo realizado por el mismo autor de la presente investigacin.

         Se desarrollan las fases de forma sistemtica que contempla la metodologa Hefesto.

       Se realiz el anlisis de la situacin actual, de la institucin considerando su misin, visin, objetivos de la implementacin, objetivos estratgicos y organigrama.

       Se estableci la relacin de las metas de la organizacin con el Data Warehouse

       Se identificaron las debidas responsabilidades.

       Se define el ambiente tecnolgico para el DBMS, ETL, OLAP, herramienta de acceso a datos y el producto para la generacin de cubos multidimensionales.

       Se construy el modelo conceptual de forma sistematizada: Anlisis de requerimientos, Anlisis de los OLTP, Modelo lgico e Integracin de los datos.

         En el anlisis de requerimientos se consider el uso de la tcnica de la entrevista, que permiti definir las metas y la creacin de un OLTP, para continuar con la identificacin de los indicadores y sus perspectivas, se procedi al diseo del modelo conceptual.

         Posterior con el OLTP se determin la manera de realizar los clculos de los indicadores y el establecimiento de las correspondencias y relaciones del modelo conceptual y las fuentes de datos. Al mismo tiempo se consider el nivel de granularidad a fin de tener xito en las consultas identificando los campos de cada perspectiva, resultando en esta fase con el Modelo Conceptual ampliado

         Para la construccin del modelo lgico de la estructura del Data Warehouse, se apoy en el modelo conceptual ampliado, para el diseo de las tablas de dimensiones, hechos y uniones, bajo el esquema de estrella.

         Se procedi con el ingreso de los datos, previo uso de un mtodo ETL de limpieza y calidad de datos para puntualizar reglas y polticas para actualizacin.

       Se continu con la creacin de los cubos multidimensionales, con la herramienta SpagoBI. reflejando el diseo del modelo dimensional del Data Mart.

       Se establecieron los niveles de seguridad a travs de los perfiles para de acceso a los reportes

       Finalmente se obtuvieron los reportes representado por tablas y grficos del cubo de datos multidimensional almacenados en el Data Warehouse.

Las herramientas que se utilizaron para la implementacin de la presente investigacin, se desarrollan en un mbito tecnolgico con la combinacin de software propietario, as como de software Source Business Intelligence.

 

Resultados

Evaluacin

En el ao 2017 el Instituto Nacional de Patrimonio Cultural se consolid como un centro generador de conocimiento sobre los elementos que constituyen el sustento de nuestra identidad nacional multitnica y pluricultural. Se fundament en la investigacin formal, en la conservacin y en la difusin multifactica del patrimonio cultural y de la memoria histrica del Ecuador, con el fin de difundir y concienciar sobre la importancia de las races y de la identidad ecuatoriana.

 

Anlisis de Requerimientos

El INPC R3 requiri mantener informacin respecto a los trmites de forma transparente y

actualizada, pues se lo realiza de forma manual, que generaban retrasos y poca confiabilidad. Por lo que se necesitaban:

       Generar de manera frecuente reportes relacionados con el proceso de trmites

       Tener a mano una herramienta que facilite la toma de decisiones, las cuales se base a indicadores y metas planteadas por la institucin

En base al requerimiento se identific el DataMark para el INCP


Figura 2: DataMark para el INCP

 

Tabla 1: Anlisis de requerimientos

INDICADOR

PREGUNTA

Trmites

Nmero de trmites receptados en un perodo de tiempo.

Nmero de trmites por remitente y dependencia dentro de un periodo de tiempo.

Identificar nmero de trmites por estados dentro de un periodo de tiempo.

Listar los trmites por prioridad (tipos) en un periodo de tiempo

Conocer las personas asignadas durante el proceso del trmite dentro de un perodo de tiempo.

Nmero de trmites por procedencia geogrfica en un periodo determinado de tiempo.

Respuestas

Listar las respuestas de los trmites de un periodo de tiempo su medio de medio de entrega

Nmero de das

Conocer el nmero de das transcurridos hasta la finalizacin del trmite

 

Requerimientos de reporte

       Acceso autorizado a los reportes en base a permisos

       Interfaz de acceso previa autenticacin de usuarios

       Visualizacin de reportes y grficos

DataMark

El anlisis del cubo multidimensional tiene lugar en este proceso, la elaboracin de reportes, exploracin del Data Mart y la obtencin de grficos; todo esto de acuerdo a los perfiles de usuario tomados en cuenta para la ejecucin del proyecto.

La herramienta a emplearse es SpagoBI studio, que nos permite contar con un mdulo de autenticacin de usuarios, el cual controlar el acceso a los reportes generados por cada perfil.

 

Tabla 2: Capas del Data Mart (MySql)

Administracin de Datos

Extraccin, transformacin y carga de datos desde las fuentes de origen de datos, ubicndolos en el Data Mart.

Administracin de Metadatos

Definicin de los datos que sern almacenados en el Data Mart

Transporte

Transporte de datos entre los distintos bloques de la arquitectura del Data Mart

Infraestructura

La infraestructura considerada para esto es cliente servidor

Herramientas

Las herramientas que se seleccionan para el diseo, desarrollo y despliegue del Data Mart deben considerar los siguientes puntos.

         Definicin y dselo de datos o Administracin de base de datos o ETL

         Generacin de cubos o Reportera

         Acceso para el usuario final

Fuente: Etapa de anlisis de metodologa Hefesto

Elaborador por: Silva Geovanny, 2018

 

Anlisis

Para cubrir con las necesidades del usuario se establecieron tablas de hechos:

Tabla de hechos de procesos de trmites

Tabla de hechos de procesos de las respuestas de trmites

Se identifican las dimensiones, los procesos de mediacin, medidas y dimensiones a travs del modelo lgico.


Figura 3: Modelo Lgico de procesos de trmites

 


Figura 4: Modelo Lgico de procesos de las respuestas de trmites

 

Estrategia de carga de datos

Del anlisis de las fuentes, se cre un modelo de datos auxiliar, que apoy en el proceso de carga de informacin previa la extraccin, transformacin y carga de datos hacia la base de datos del Datamart.


Figura 5: Estrategia de carga de datos

 

Diseo

En esta fase se disearon las diferentes dimensiones fsicas del Data WareHouse

 


Figura 6: Dimensiones fsicas para tramites y respuestas

 

Diseo de la arquitectura de la aplicacin

 


Figura 7: Diseo de la arquitectura de la aplicacin

 

Definicin de los niveles de seguridad

El acceso a los reportes se lo implemento mediante un mdulo especializado con seguridades, donde se definen perfiles de acceso y los indicadores sealados en los requerimientos de consulta.

 


Tabla 3: Niveles de seguridad

Fuente: requerimientos de consulta

Elaborador por: Silva Geovanny, 2018

 

Implementacin

Una vez que se dise el modelo lgico y conceptual del, se procede a poblar el Data Warehouse considerando la seleccin de la herramienta tecnolgica

 

Tabla 3: Herramientas tecnolgicas

Herramienta

Descripcin

Base de datos relacional

MySQL; Power Designer para el diseo del Data Mart y definicin de metadatos.

Data Mart

La construccin el Data Mart se lo realizar en MySQL; para la extraccin de los datos y la generacin de cubos multidimensionales se usar SpagoBI

Reportes

Para reportes y construccin de grficos se utilizar Power BI.

Fuente: Herramientas tecnolgicas

Elaborador por: Silva Geovanny, 2018

 

Tabla 4: Desarrollo del Data Mart

Especificacin de la Base de Datos del Data Mart

Plataforma

MySQL

Nombre

Inpc

Nmero de tablas

15

Owner

Usuario

Root

Password

11032013

Privilegios

Administrador

Producto seleccionado para la DBMS: Justificacin de MySQL

Nombre

MySQL

Versin

5.7.18

Producto seleccionado para el rea ETL

Nombre

SpagoBI studio

Versin

5.1

Producto seleccionado para el motor OLAP

Nombre

SpagoBI studio

Versin

5.1

Producto seleccionado como herramienta de acceso a datos

Nombre

SpagoBI studio

Versin

5.1

Producto seleccionado para la generacin de cubos multidimensionales

Nombre

SpogoBI studio

Versin

5.1

Fuente: Especificacin de la Base de Datos del Data Mart

Elaborador por: Silva Geovanny, 2018

 

Reportes generados por el sistema

Requerimiento: Nmero de trmites receptados en un periodo de tiempo.


Grfico 1: Trmites en el tiempo

 

Requerimiento: Nmero de trmites por remitente y dependencia en un periodo de tiempo.

 


Grfico 2: Ttulo. Trmites por remitentes en el tiempo

 

Requerimiento: Se requiere conocer el personal asignado durante el proceso de duracin del trmite.


Grfico 3: Ttulo. Trmites asignados en el tiempo

 

Requerimiento: Nmero de trmites por estado en un periodo de tiempo.


Grfico 4: Ttulo. Trmites por estados

 

Requerimiento: Se requiere conocer el nmero de trmites por procedencia geogrfica a ser procesados.


Grfico 5: Trmites por localidad

 

Requerimiento: Se requiere conocer el nmero de trmites por prioridad.


Grfico 6: Trmites por prioridad

 

Requerimiento: Se requiere conocer el nmero de das transcurridos hasta la finalizacin del trmite.

 


Grfico 7: Nmero de das de proceso de trmite

 

Requerimiento: Se requiere conocer el nmero de respuestas por medio de entrega en un periodo de tiempo


Grfico 8: Trmites por medio de entrega

 

Conclusiones

              El uso de la metodologa Hefestos permiti el estudio, anlisis y aplicacin de teoras y tcnicas para catalogar, documentar, proteger, conservar, y potenciar el patrimonio tangible e intangible y su difusin proporcionadas por la institucin, a fin de consolidar al Instituto como un Centro de Investigacin Desarrollo y Sistematizacin del Conocimiento Cientfico-Tcnico del patrimonio cultural del Ecuador en el contexto deinformacin util opotuna, confiable para la toma de decisiones.

              El diseo e implementacin del sistemas de informacin Data WareHouse mediante la metodologa Hefestos para la gestin de los bienes patrimoniales y culturales del Instituto Nacional de Patrimonio Cultural Regional 3 permiti la recopilacin historica y actual de la infomacin generada por la institucin a nivel nacional, que contribuye en la gestin del patrimonio de los gobiernos autnomos descentralizados GADs, y que permite conocer acerca de los bienes culturales y patrimoniales a travs de una aplicacin web.

              El Data Warehouse implementado, permiti obtener reportes detallados en tiempo real con el fin de que proporcionar a los funcionarios un control continuo sobre los trmites y los tiempos de respuesta a las consultas en cada ejecucin. Esto permite garantizar acciones que mejoran la toma de decisiones en la entidad.

 

Referencias

1.                    Bernabeu, R. (2010). Obtenido de Data warehousing y metodologa Hefesto: http://www.dataprix.com/es/data-warehousing-hefesto

2.                    Bernabou D. y Garca M. (2010). Hefesto. Data warehousing. Gua completa de aplicacin terico-prctica; metodologa Data Warhouse. Recuperado de https://www.businessintelligence.info/resources/assets/hefesto-v2.pdf

3.                    Inmon, W. (1992). Building the Data Warehouse. John Wiley & Sons, Inc., USA.

4.                    Kimball, G. (2016). Kimball group. Obtenido de http://www.kimballgroup.com/data-warehouse-businessintelligence-resources/books/kimball-reader/

5.                    Lozada, X., y Cruz, H. (2014). Anlisis, diseo, construccin e implementacin de una data warehouse para la toma de decisiones y construccin de los KPI, para la empresa KRONOSCONSULTING CIA LTDA. [Tesis de pregrado]. Escuela Superior Poltecnica del Ejrcito. http://repositorio.espe.edu.ec/xmlui/bitstream/handle/21000/8027/T-ESPE-047750.pdf?sequence=1&isAllowed=y

6.                    Pea, J., y Sarez, J. (2008). Utilizacin de infoemacin histrica para desiciones empresariales. [Tesis de pregrado]. Pontificia Universidad Javeriana. http://hermes.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/Tesis204.pdf

7.                    Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Wiley. https://www.healthresearchweb.org/files/topics/the_data_warehouse_life_cycle_toolkit_ralph_kimball.pdf

8.                    Silva, G., Zapata V., Morales K., & Toaquiza Padilla, L. (2019). Anlisis de metodologas para desarrollar Data Warehouse aplicado a la toma de decisiones. Ciencia Digital, 3(3.4.), 397-418. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4.922

 

 

 

2020 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

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