Análisis de metodologías para desarrollar Data Warehouse aplicado a la toma de decisiones

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Geovanny Euclides Silva Peñafiel
Verónica Marcela Zapata Yánez
Klever Patricio Morales Guamán
Luis Marcelo Toaquiza Padilla

Resumen

La investigación persigue el análisis de metodologías para desarrollar un Data Warehouse para la toma de decisiones; que permita la selección de la metodología adecuada para el manejo de los datos, la exteriorización de los datos se presentará de forma cualitativa, los cuales servirán de soporte para la identificación de los factores importantes que deben ser valorados. Debido a la naturaleza del estudio de tipo descriptiva explicativa, se apoyará en el desarrollo de prototipos metodológicos con las propuestas realizadas por Ralph Kimball, Hefestos 2.0 y SAS Rapid Data Warehouse Methodology; por medio del análisis tanto de las características como de las fases que integran las metodologías; para ello se tomaron  parámetros tales como: el grado del cumplimiento de los objetivos, la capacidad de mejoras y del grado de satisfacción de los directivos y empleados en el análisis, diseño y construcción de un Data Warehouse para la toma de decisiones. Del estudio se ha obtenido resultados que determinan una cimentación robusta para la metodología Hefestos versión 2.0; debido al alto porcentaje adquirido en las 6 fases examinadas, con sus 54 puntos, mientras que, en el análisis de características se obtienen 29 puntos para Hefestos. El uso de la metodología Hefestos, permitió identificar ágilmente y comprender los objetivos que la institución deseaba alcanzar con la implementación del Data Warehouse, ayudó a determinar las necesidades al establecer en los requerimientos en base al usuario; involucrándolo en cada etapa del proceso de información y determinar los datos idóneos para la toma de decisiones.

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Cómo citar
Silva Peñafiel, G. E., Zapata Yánez, V. M., Morales Guamán, K. P., & Toaquiza Padilla, L. M. (2019). Análisis de metodologías 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
Sección
Artículos

Citas

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