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“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTRE S.R.L” CAPÍTULO I ASPECTOS GENERALES DE LA...
IDENTIFICACIÓN DE LA EMPRESA <ul><li>La empresa comercial “Representaciones BikeXtre S.R.L”, con RUC. Nº 20xxxxxxx. Se cre...
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO II INTRODUCCIÓN AL PROBLE...
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA <ul><li>Actualmente “Representaciones BikeXtrem S.R.L” concentra su problemática en el Área de Ven...
OBJETIVOS DEL TRABAJO <ul><li>Analizar los requerimientos de la empresa. </li></ul><ul><li>Analizar los Sistemas OLTP exis...
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO III INTELIGENCIA DE NEGOC...
TABLAS Y DATOS <ul><li>Cliente (270 registros) </li></ul><ul><li>Proveedor  (7 registros) </li></ul><ul><li>Empleado  (15 ...
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO IV ANÁLISIS PRELIMINAR
ANALISIS DE REQUERIMIENTOS <ul><li>Identificación de Preguntas </li></ul><ul><ul><li>Se indagó a los usuarios en busca de ...
ANALISIS DE REQUERIMIENTOS <ul><li>Identificación de Preguntas </li></ul><ul><ul><li>El resultado obtenido fue el siguient...
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO V MODELO DE DATOS LÓGICO
MODELO ESTRELLA PARA ASIGNACIONES Tabla de hechos Dimensión Dimensión Dimensión
MODELO DE ESTRELLA PARA ANÁLISIS
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO VI MODELO DE DATOS FÍSICO...
CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS
CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS
PLATAFORMA DE SOLUCIÓN <ul><li>La plataforma elegida para la solución es Analysis Services de Microsoft® SQL Server™ 2000 ...
EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA DE DATOS (ETL) <ul><li>FLUJO DE DATOS </li></ul><ul><ul><li>A continuación, se generará...
TABLA DE DIMENSIÓN “CLIENTE” <ul><li>Se tomará como fuente de entrada la tabla “Cliente” del OLTP mencionado anteriormente...
TABLA DE DIMENSIÓN “PRODUCTO” <ul><li>Las fuentes que se utilizarán, son las tablas “Producto” y “Tipo_producto”. </li></u...
TABLA DE DIMENSIÓN “FECHA” <ul><li>Lo que se hizo, fue utilizar la tabla “Comprobante_pago”. </li></ul><ul><li>La clave pr...
TABLA DE HECHOS “VENTAS” <ul><li>Para la confección de la tabla de hechos, se tuvieron que tomar como fuente las tablas “C...
PROCESOS DE CARGA
REGISTRO DE LA ACTIVIDAD DE UN PROCESO DE CARGA
PROCEDIMIENTO DE CARGA DEL DATAWAREHOUSE
RUTAS PARA LOS ARCHIVOS DE CONFIGURACIÓN Y CARGA DE DATOS <ul><li>Nuestro DTS los guardamos con el nombre de Paquete_Venta...
SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS <ul><li>En la seguridad de la Base de Datos se establecerá permisos, se está examinando el h...
MANEJO DE REPORTES Y DESCRIPCIÓN DE CADA UNO <ul><li>UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERM...
UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO <ul><li>Para este requerimiento hemos hecho uso...
“ Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en el Mes de Marzo del primer Trimestre del año 2004”
MONTO TOTAL DE VENTAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO <ul><li>Para este requerimiento hemos hecho...
“ Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente en el tercer Trimestre del año 2005”
REPORTES ADICIONALES   <ul><li>“ Monto Total de Ventas de cada Tipo de producto en un determinado tiempo”. </li></ul>
REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Cantidad Vendida de cada producto en un determinado tiempo”. </li></ul>
REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas a cada cliente en un determinado tiempo”.   </li>...
REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente por tipo de produ...
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO V II CONCLUSIONES Y RECOM...
CONCLUSIONES <ul><li>Para la construcción de nuestro cubo hemos utilizado tres dimensiones denominadas CLIENTE, PRODUCTO y...
RECOMENDACIONES <ul><li>Se debe tener conocimiento de los requerimientos de la empresa para la construcción de los cubos, ...
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  1. 1. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTRE S.R.L” CAPÍTULO I ASPECTOS GENERALES DE LA EMPRESA Grupo5 Unjbg-tacna-peru boreas.h boreash
  2. 2. IDENTIFICACIÓN DE LA EMPRESA <ul><li>La empresa comercial “Representaciones BikeXtre S.R.L”, con RUC. Nº 20xxxxxxx. Se crea para el desarrollo exclusivo de actividades comerciales de mayorista y minorista de bicicletas y accesorios. De acuerdo a su volumen de operaciones, se la puede considerar de tamaño mediano. </li></ul>
  3. 3. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO II INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA Y SU SOLUCIÓN
  4. 4. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA <ul><li>Actualmente “Representaciones BikeXtrem S.R.L” concentra su problemática en el Área de Ventas, debido a que el Sistema actual no les permite saber quiénes son los clientes potenciales, y que productos son más los solicitados; en distintos periodos de tiempo. Desconocer esta información les ha llevado a tomar decisiones erróneas con respecto a la adquisición de productos y proyectos de marketing, y por consiguiente sus ventas han disminuido. </li></ul><ul><li>Además al realizar reportes específicos, generalmente pedidos por la gerencia, sobre las ventas demora mucho tiempo, debido a que este proceso es casi manual. Esta forma de obtener la información conlleva a gastos en recursos humanos, materiales y tiempo. </li></ul>
  5. 5. OBJETIVOS DEL TRABAJO <ul><li>Analizar los requerimientos de la empresa. </li></ul><ul><li>Analizar los Sistemas OLTP existentes en la empresa. </li></ul><ul><li>Diseñar el modelo lógico de la estructura del DataWareHouse. </li></ul><ul><li>Diseñar las especificaciones necesarias para la implementación del DataWareHouse. </li></ul><ul><li>Desarrollar los Procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga de Datos), la Limpieza de datos y las Sentencias SQL. </li></ul>
  6. 6. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO III INTELIGENCIA DE NEGOCIO, DEFINICIONES Y FUNDAMENTOS
  7. 7. TABLAS Y DATOS <ul><li>Cliente (270 registros) </li></ul><ul><li>Proveedor (7 registros) </li></ul><ul><li>Empleado (15 registros) </li></ul><ul><li>Producto (119 registros) </li></ul><ul><li>Tipo Producto (8 registros) </li></ul><ul><li>Pedido (2192 registros) </li></ul><ul><li>Detalle Pedido (3684 registros) </li></ul><ul><li>Comprobante de Pago (1292 registros) </li></ul><ul><li>Detalle Comprobante de Pago (2367 registros) </li></ul>
  8. 8. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO IV ANÁLISIS PRELIMINAR
  9. 9. ANALISIS DE REQUERIMIENTOS <ul><li>Identificación de Preguntas </li></ul><ul><ul><li>Se indagó a los usuarios en busca de sus necesidades de información, pero las mismas abarcaban casi todas las actividades de la empresa, por lo cual se les pidió que escogieran el proceso que considerasen más importante en las actividades diarias de la misma y que estuviese soportado de alguna manera por algún OLTP. El proceso elegido fue el de Ventas. </li></ul></ul><ul><ul><li>Se les preguntó cuáles eran según ellos, los indicadores que representan de mejor modo el proceso de Ventas y qué sería exactamente lo que se desea analizar del mismo. La respuesta obtenida, fue que se deben tener en cuenta y consultar datos sobre la cantidad de unidades vendidas y el monto total de ventas . </li></ul></ul>
  10. 10. ANALISIS DE REQUERIMIENTOS <ul><li>Identificación de Preguntas </li></ul><ul><ul><li>El resultado obtenido fue el siguiente: </li></ul></ul><ul><ul><li>Se desea conocer cuántas unidades de cada producto fueron vendidas a sus clientes en un periodo determinado. O en otras palabras: “Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado”. </li></ul></ul><ul><ul><li>Se desea conocer cuál fue el monto total de ventas de productos a cada cliente en un periodo determinado. O en otras palabras: “Monto total de ventas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado”. </li></ul></ul><ul><li>Debido a que la dimensión Tiempo es un elemento fundamental en el DW, se hizo hincapié en él. </li></ul>
  11. 11. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO V MODELO DE DATOS LÓGICO
  12. 12. MODELO ESTRELLA PARA ASIGNACIONES Tabla de hechos Dimensión Dimensión Dimensión
  13. 13. MODELO DE ESTRELLA PARA ANÁLISIS
  14. 14. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO VI MODELO DE DATOS FÍSICO Y PRESENTACIÓN DE INFORMACIÓN
  15. 15. CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS
  16. 16. CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS
  17. 17. PLATAFORMA DE SOLUCIÓN <ul><li>La plataforma elegida para la solución es Analysis Services de Microsoft® SQL Server™ 2000 que incluye el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos. </li></ul>Compatibilidad con aplicaciones personalizadas API ampliamente compatibles y arquitectura abierta Integración de herramientas de administración, seguridad, orígenes de datos y caché de cliente-servidor. Integración Arquitectura escalable que proporciona una gran variedad de escenarios de almacenamiento y una solución automatizada para el síndrome de explosión de datos que existe en las tecnologías OLAP tradicionales. Escalabilidad Un modelo flexible y eficaz de datos para la definición y almacenamiento de cubos Modelo flexible de datos Extensa interfaz de usuario con asistentes Facilidad de uso DESCRIPCIÓN TEMA
  18. 18. EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA DE DATOS (ETL) <ul><li>FLUJO DE DATOS </li></ul><ul><ul><li>A continuación, se generarán las sentencias SQL para cargar las diferentes tablas de dimensiones y la tabla de hechos. </li></ul></ul>
  19. 19. TABLA DE DIMENSIÓN “CLIENTE” <ul><li>Se tomará como fuente de entrada la tabla “Cliente” del OLTP mencionado anteriormente. </li></ul><ul><li>Seguidamente, se generará la sentencia SQL, sobre el OLTP “Cliente”, con los datos requeridos para cargar esta tabla de dimensión: </li></ul>
  20. 20. TABLA DE DIMENSIÓN “PRODUCTO” <ul><li>Las fuentes que se utilizarán, son las tablas “Producto” y “Tipo_producto”. </li></ul><ul><li>Es necesario realizar una unión entre la tabla “Productos” y “Tipo_producto”, por lo cual se debió asegurar que ningún producto hiciera mención a alguna Tipo de producto que no existiese, y se tomaron medidas contra su futura aparición. </li></ul><ul><li>El SQL es el siguiente: </li></ul>
  21. 21. TABLA DE DIMENSIÓN “FECHA” <ul><li>Lo que se hizo, fue utilizar la tabla “Comprobante_pago”. </li></ul><ul><li>La clave principal es un campo numérico representado por el formato “yyyymmdd”. El SQL es el siguiente: </li></ul>
  22. 22. TABLA DE HECHOS “VENTAS” <ul><li>Para la confección de la tabla de hechos, se tuvieron que tomar como fuente las tablas “Comprobante_pago” y “Detalle_Comprobante_Pago”. Al igual que en las tablas de dimensiones, se recolectaron las condiciones que deben cumplir los datos para considerarse de interés. </li></ul><ul><li>Un punto importante a tener en cuenta es que la fecha se debe convertir al formato numérico “yyyymmdd”. </li></ul>
  23. 23. PROCESOS DE CARGA
  24. 24. REGISTRO DE LA ACTIVIDAD DE UN PROCESO DE CARGA
  25. 25. PROCEDIMIENTO DE CARGA DEL DATAWAREHOUSE
  26. 26. RUTAS PARA LOS ARCHIVOS DE CONFIGURACIÓN Y CARGA DE DATOS <ul><li>Nuestro DTS los guardamos con el nombre de Paquete_Ventas en Paquetes locales del SQLServer 2000. </li></ul>
  27. 27. SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS <ul><li>En la seguridad de la Base de Datos se establecerá permisos, se está examinando el hecho de quienes van a tener acceso a toda la información y quienes a una parte de ella. </li></ul><ul><li>Actualmente los usuarios cuentan con los todos los permisos de acceso a la Base de Datos. </li></ul>
  28. 28. MANEJO DE REPORTES Y DESCRIPCIÓN DE CADA UNO <ul><li>UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO. </li></ul><ul><li>MONTO TOTAL DE VENTAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO. </li></ul><ul><li>REPORTES ADICIONALES </li></ul>
  29. 29. UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO <ul><li>Para este requerimiento hemos hecho uso de nuestras dimensiones CLIENTE, FECHA y PRODUCTO; también de la unidad de medida CANTIDAD. En lo que respecta literalmente a “en un tiempo determinado”, podemos elegir el año, el trimestre o el mes haciendo clic en la lista desplegable correspondiente al campo FECHA. </li></ul>
  30. 30. “ Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en el Mes de Marzo del primer Trimestre del año 2004”
  31. 31. MONTO TOTAL DE VENTAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO <ul><li>Para este requerimiento hemos hecho uso de nuestras dimensiones CLIENTE, FECHA y PRODUCTO; también de la unidad de medida MONTO TOTAL. En lo que respecta literalmente a “en un tiempo determinado”, podemos elegir el año, el trimestre o el mes haciendo clic en la lista desplegable correspondiente al campo FECHA. </li></ul>
  32. 32. “ Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente en el tercer Trimestre del año 2005”
  33. 33. REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Monto Total de Ventas de cada Tipo de producto en un determinado tiempo”. </li></ul>
  34. 34. REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Cantidad Vendida de cada producto en un determinado tiempo”. </li></ul>
  35. 35. REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas a cada cliente en un determinado tiempo”. </li></ul>
  36. 36. REPORTES ADICIONALES <ul><li>“ Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente por tipo de producto en un determinado tiempo”. </li></ul>
  37. 37. “ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE REPRESENTACIONES BIKEXTREM S.R.L” CAPÍTULO V II CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
  38. 38. CONCLUSIONES <ul><li>Para la construcción de nuestro cubo hemos utilizado tres dimensiones denominadas CLIENTE, PRODUCTO y FECHA. </li></ul><ul><li>Los conceptos de Inteligencia de Negocios han servido para un buen desarrollo del Cubo VENTAS, correspondiente a la empresa BikeXtrem. </li></ul><ul><li>La explotación del Cubo Ventas ha permitido generar reportes que facilitan la toma de decisiones dentro de la empresa. </li></ul><ul><li>Para la explotación del Cubo existen varias herramientas, el Excel es una de ellas y nos ofrece la facilidad de uso y adquisición. </li></ul><ul><li>Con el desarrollo de este trabajo estamos listos construir cubos de mayor complejidad. </li></ul>
  39. 39. RECOMENDACIONES <ul><li>Se debe tener conocimiento de los requerimientos de la empresa para la construcción de los cubos, porque de ellos saldrán los reportes. </li></ul><ul><li>Se debe tener conocimientos previos antes de empezar a construir un Cubo, para saber qué y por qué estamos haciendo. </li></ul>
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