Data Warehounsing - Sistemas Productivos VS Sistemas de Información

Las características de los sistemas productivos son:  

• Mantienen el negocio funcionando segundo a segundo;

• Los datos que contienen son actuales, y principalmente son una representación en tiempo real del estado de la empresa;

• En estos sistemas los eventos individuales (o transacciones) se encuentran generalmente limitados en su alcance, son sencillos, y normalmente resultan en una actualización de los datos;

• Están optimizados para ofrecer un tiempo de respuesta rápido en transacciones predefinidas, centrándose en la performance de aquellas transacciones que producen actualizaciones;

• Son utilizados por personas que trabajan con clientes o productos a nivel individual;

• Cada día son más utilizados directamente por los clientes

Las características de los sistemas de información son bastante diferentes:  

• Son utilizados para administrar y controlar la empresa;

• Los datos son históricos, a un determinado punto en el tiempo; o sea que representan una visión estable del negocio en un período o a un momento particular en el tiempo;

• Se optimizan las consultas más que las actualización;

• La utilización de estos sistemas no se puede prever con anticipación y puede ser totalmente impredecible;

• Son utilizados por gerentes y usuarios finales para entender el negocio, para así formarse conceptos y tomar decisiones basados en este conocimiento.

Un estudio de Data Warehouse comienza con la recolección de información del sistema que se va a analizar, incluidas sus bases de datos históricas. La información obtenida se procesa en el sistema de Data Warehouse. Los resultados del estudio de Data Warehouse se pueden aplicar a los procesos e productividad del sistema para por ejemplo, incrementar las ganancias.

EJEMPLO: Una de las más importantes cadenas de supermercados de los Estados Unidos encargó un estudio de Data Warehouse con el objetivo de incrementar sus ventas. Para ello todos los sistemas de los supermercados recolectaron información durante un mes y la enviaron al sistema de Data Warehouse.  

El Sistema de Data Warehouse analizó la información y determinó, entre otras cosas, que los clientes hombres compraban grandes cantidades de pañales y cerveza los días jueves, probablemente debido a que era el día que sus esposas se los pedían y ellos aprovechaban para comprar cerveza para ver los partidos del fin de semana.  

En las góndolas del medio de este camino colocaron chupetes, juguetes para bebés, papas fritas y pochoclos. Además decidieron no rebajar los precios de los pañales y la cerveza el mismo día.  

Con la información del estudio de Data Warehouse, la cadena de supermercados decidió colocar los pañales en las góndolas de un lado del supermercado y la cerveza en el otro lado, medida que les permitió multiplicar por cuarenta sus ventas de los días jueves.