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SAS DATA MANAGEMENT
SAS DATA INTEGRATION
+ SAS DATA QUALITY
+ SAS MASTER DATA MANAGEMENT
Sergio UassoufLíder de Práctica de
Gestión de Información e Infraestructura
15 DE MAYO 2014
v1.0 20140514
SAS FORUM ARGENTINA
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QUE ES INFORMATION MANAGEMENT?
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BUSINESS
ANALYTICS
FRAMEWORK
SOLUCIONES
LLAVE EN MANO
HERRAMIENTAS
PARA DESARROLLOS
DE ANALÍTICA
DE NEGOCIOS
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BUSINESS
ANALYTICS
FRAMEWORK
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WHY SAS? A LEADER IN DATA MANAGEMENT
• 36 Years of Information Management Experience
• Customers in 60,000 sites across 134 countries
• 90% of the Fortune 500 companies use SAS
• 24% reinvestment in R&D
• Analyst Validation
• Leader in Gartner Data Quality Magic Quadrant
• Leader in Gartner Data Integration Magic Quadrant
• Leader in Forrester Wave for Enterprise ETL
• Leader in Big Data Analytics & Visualization
• Only vendor with integrated analytical scoring
• Best-in-Class Data Access Technology
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LA PREPARACION DE LOS DATOS ES LA TAREA QUE REQUIERE MAYOR
ESFUERZO EN LA MAYORÍA DE LOS PROYECTOS ANALÍTICOS
PROBLEMAS
DE NEGOCIODECISIONES
20%80%
Preparando
para
resolver el problema
Resolviendo
el
problema
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DATA
MANAGEMENTVALIDACIONES DE ANALISTAS
“Mala calidad de datos de clientes – solamente datos de clientes – cuestan a empresas de los EE.UU. más de $600.000 millones al año.”
“Hasta el 40% de todas las iniciativas comerciales que fracasan son el resultado de la calidad deficiente de los datos.”
Debido a la mala gestión de datos "83% de los consumidores
están condicionados a no volver a hacer negocios con una
empresa cuando la resolución del problema está por debajo de
las expectativas".
764
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DESAFIO MAXIMIZAR EL VALOR DE SU ECOSISTEMA DATOS
DEMASIADOS DATOSen demasiados lugares
DATOS DE MALA CALIDADno son confiables
DATOS INCONSISTENTESa través de diversas fuentes
La estrategia de datos no es capaz de apoyar la estrategia de negocio -
cumplimiento, aumento de los ingresos, eficiencia operativa.
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DATA MANAGEMENT SAS ESTÁ TRABAJANDO PARA CAMBIAR LA ECUACIÓN …
PROBLEMAS
DE NEGOCIODECISIONES
20% 80%
Preparando
para
resolver el
problema
Resolviendo
el
problema
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DATA SERVICES
Data
Management
STRATEGY & IMPLEMENTATION SUPPORT
INFORMATION GOVERNANCE
DATA
INTEGRATION
ENTERPRISE DATA ACCESS
Infrastructure
Support
INFRASTRUCTURE SUPPORT:
Text & Unstructured Data Support, Security, Meta-data & Lineage, Monitoring & Deployment
DATA
QUALITY
MASTER DATA
MANAGEMENT
DECISION
MANAGEMENT
Events,
Workflow &
Business Rules
MODEL
MANAGEMENT
&
MONITORING
MODEL
DEPLOYMENT
&
INTEGRATION
SAS
INFORMATION
MANAGEMENT
CAPACIDADES: - DATA MANAGEMENT
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DATA
MANAGEMENT
Gobernar, mover,
integrar, limpiar,
monitorar y administrar
datos y datos maestros
para proporcionar
decisiones de negócios Master Data
Management
Data Quality
Data Integration
Data Management
Profiling, Cleasing, Estandarizacion y
Monitoramento
Vision única de datos de alto valor
entre datos de multiples fuentes
Acceder, Extraer, Integrar,
Transformar e Cargar
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DATA INTEGRATION
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ENTERPRISE DATA
ACCESSGRAN VARIEDAD DE FUENTES Y FORMATOS
DelimitedXML
EBCDIC VSAM COBOL
CSV Text
Informix
EXCELODBC
MS SQL Server
IBM DB2
GreenplumTeradataOracle
CA-Datacom
MySQL
ADABAS
Peoplesoft
Oracle Apps
SFDCSiebelSAP R3SAP BW
HADOOP
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SAS® DATA
INTEGRATION
STUDIO
Interface visual Java
Para construcción, implementación y gestión de procesos de
ETL fuente/target
Gran conjunto de bloques de transformaciones
para reducir el esfuerzo de programación especifica y
permitir foco en desarrollo y mantención de procesos
Inigualable capacidad de acceso a datos
para obtener datos de diferentes fuentes, rápida y
facilmente
Desarrollo multi-usuarios
para procesos de desarrollo y mantención de ETL basados
en tiempos de proceso, etc
Inigualable capacidad de almacenamiento de datos
para cargar datos a diferentes destinos, rápida y facilmente
Análisis de impacto de punta a punta
para entender, tracing y mantener procesos de ETL y BI
desde el origen de los datos hasta las estructuras de
reportes
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Acceso
a f
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Tra
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Posibilidad de extensión
BLOQUES DE
TRANSFORMACIONES
Analítica
de Negocios
Carga Masiva /
Incremental /
Optimizada
para Appliances
Todo tipo de
operaciones SQL
y Sorts
Procesos
Condicionados,
Iterativos
y en Paralelo
Trabajo con
Clusters
Hadoop
Actualización de
Slowly Changing
Dimensions
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“Seleccionar clientes de England – Oxfordshire que no
hayan comprado >= $50 en el año 2000”• “England – Oxfordshire” customers selected by first query
• Transactions for 2000 for >= $50 selected by second query
• EXCEPT operator used to produce final result
BLOQUES DE
TRANSFORMACIONESCONSTRUCCION DE OPERACIONES SQL
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BLOQUES DE
TRANSFORMACIONES
SAS DI Transpose transforma los datos en la forma
necesaria para los procesos analíticos.
PREPARACION DE DATOS
PARA PROCESOS ANALÍTICOS
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BLOQUES DE
TRANSFORMACIONES
SAS DI hace que sea fácil para comparar las fuentes
de datos
COMPARACION DE FUENTES DE DATOS
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OLAP Cubes
Tables
Information Maps
ANÁLISIS DE
IMPACTO “DE
PUNTA A PUNTA”
Use los metadatos para entender,
realizar mantenimiento y revisar
sus procesos de gestión de
datos de ETL e BI.
Solución Completa.
De los sistemas fuente a los
Datamarts, cubos e estructuras
de reports.
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DATA QUALITY
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DATA QUALITY UASSOUF = CRISIS DE IDENTIDAD
LIASSOLIF
VASSOUF
UASOUFF
WASUFVASOUFF UASUF
UASOUF UASOFF
UASSOUF
VASSOVE
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DATA QUALITY CICLO DE EJECUCION
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Determinación del perfil de datos para luego evaluar sus problemas de calidad.
DATA QUALITY ANALIZAR
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DATA QUALITY ANALIZAR
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Pattern
Recognition
Visualization
Metadata
Analysis
DATA QUALITY ANALIZAR
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La fase de mejoramiento se compone de procesos para corregir, consolidar y enriquecer los datos.
Tres componentes:
Calidad
Integración
Enriquecimiento
DATA QUALITY MEJORAR
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Análisis de género
Análisis de identificación
Estandarización
Parsing (Mini-Demo)
Construcción automática de reglas
DATA QUALITY MEJORAR: FASE DE CALIDAD
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Parsing
Identification
Standardization Casing
DATA QUALITY MEJORAR: FASE DE CALIDAD
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Combinación de múltiples registros en un único mejor registro
DATA QUALITY MEJORAR: FASE DE INTEGRACION
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Verificación de direcciones
Validación de punto de entrega
Análisis de teléfonos
Análisis de código de área
Georeferenciación
DATA QUALITY MEJORAR: FASE DE ENRIQUECIMIENTO
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Validación contínua de datos contra las reglas de negocio
Identificación automática de datos inválidos
Análisis de tendencias
Publicación de análisis de datos en la Web
DATA QUALITY CONTROL
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DATA QUALITY
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MDM
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MDM CASO DE USO:
LOOKUP DE
CLIENTE
• Informações de produto
• Recomendação de produto
• Detalhes de resposta da campanha
• História, Transações• Preferências de contato
Cliente se contacta a traves de uncanal.
1Hub identifica cliente y
devuelve el perfil del cliente y
los IDs en tiempo real.
2
La información detallada extraído de los sistemas individuales según sea necesario.
3
Web
Kiosk
Call Center
Mobile
Re
al-t
ime
In
tera
ctio
nMDM
CRM
Future
ERP
Billing
DW
Marketing
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3721B
SURVIVING CONTRIBUTORS INTO MASTER RECORD
ID
3721B
First Name
Willaim
Middle
James
Last Name
Corp.
DOB
April 12
SSN
56349123
Address
3224 Pkwy G, Los OsosCHECKING
ID
30391-244
First Name
William
Middle
James
Last Name
Crown
DOB
04/12/1939
SSN
563-49-1234
Address
123 Oak St., Eves, IL 30319CARDS
Person ID
14239
First Name
Bubba
Middle
J.
Last Name DOB
April 12
SSN Address
Member ID
30391244
First Name
William
Middle
J.
Last Name
Crowne
DOB
4-12-39
SSN
563491234
Address
123 Oak St., Eves, IL DW
ConsumerID
30391-244
First Name
William
Middle
James
Last Name
Crown
DOB
04/12/39
SSN
563-49-1234
Address
123 Oak St., Eves, IL 30319LOANS
William James Crowne 04/12/1939 563491234 123 Oak Street Eves CA 9140330391-2441001 14239 3039124430391244
EID Source Keys Survived Fields
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SAS QMDM MASTER DATA MANAGEMENT
Criterios de
búsqueda
dinámica
Resultados de la
búsqueda: Revise el
"mejor" o el “Golden
Record" y sus registros
contribuyentes.
Solución de
múltiples
dominios, no sólo
MDM de Clientes
Basada en
rolesBasada en navegador
Gestión de jerarquias
con drag-and-drop
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ESTAMOS A SU DISPOSICION PARA
COMENZAR SU PROYECTO DE
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- CALIDAD DE DATOS
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