Analisys services 2005 cubos olap con o sin data warehouse

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http://www.sqlserversi.com - Analysis Services, cubos, dimensiones y medidas. ¿Podemos diseñar directamente contra nuestro origen de datos transaccional? Revisa esta presentación y saldrás de dudas :)

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Analisys services 2005 cubos olap con o sin data warehouse

  1. 1. Nivel 300- IntermedioPrimeros pasos en SQL 2005 AS y MDX Consultas MDX y Expresiones MDX Miguel Egea Gómez / Salvador Ramos Solid Quality Mentors / www.helpdna.net SQL Server MVPs 1
  2. 2. Sistemas relacionales vs Sistemas OLAP• Sistemas Relacionales • Tablas: Información en 2 dimensiones – Consultas estáticas – Lentas si leen muchos datos – Nuevos informes necesitan desarrollo• Sistemas OLAP (multidimensionales) • Cubos: Información en N dimensiones cubos – Consultas dinámicas SSAS cubos SSAS cubos – Información al instante SSAS CUBOS – El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes 2
  3. 3. Tecnologías OLTP vs OLAP• OnLine Transaction Processing • Sistemas transaccionales, enfocados a gestionar un gran número de transacciones concurrentes • Permiten insertar, actualizar, borrar y consultar una pequeña cantidad de registros• OnLine Analytical Processing • Enfocados al análisis de grandes cantidades de datos • Proporcionan respuestas rápidas y complejas 3
  4. 4. Tecnologías OLTP vs OLAP (II) OLTP OLAP• Orientado a lo operativo • Orientado a temas (procesos)• Predomina la actualización • Predomina la consulta.• Se accede a pocos Datos históricos registros • Procesos masivos, se accede a muchos registros• Datos altamente • Datos Denormalizados normalizados• Estructura relacional • Estructura multidimensional• Rápidos tiempos de • Respuesta masiva, no respuesta. inmediata• Estructura estática • Estructura dinámica, abundantes cambios 4
  5. 5. Sistemas transaccionales• Reporting sobre el relacional ERP CRM Otros 5
  6. 6. Sistemas OLAP con Datawarehouse Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos data SSRS E.T.C.L. Warehouse Excel (SSIS) (relacional) Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros… cubos (SSAS) 6
  7. 7. Datawarehouse• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo.• Almacén “relacional” de datos centralizado• Datos organizados en grupos temáticos• Los datos son: • Consistentes • Depurados • Históricos (no volátiles)• Suministra datos rápida y eficientemente• Datamarts 7
  8. 8. Construyendo un DW ERP Area Intermedia 1 E.T.C.L. (SSIS) data E.T.C.L. Warehouse CRM Area Intermedia 2 (SSIS) (relacional) E.T.C.L. (SSIS) Otros 8
  9. 9. Y si no puedo construir un DW …• No puedo utilizar OLAP ?• SI QUE PUEDO !!! Y debo hacerlo Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos SSRSPROCESAR Excel Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity cubos Otros… (SSAS) 9
  10. 10. Arquitectura Modelo• La respetamos ??? 10
  11. 11. Arquitectura Realista 11
  12. 12. Arquitectura Propuesta SQL Server 2005 Servicios Análisis Universal Data Model (UDM) 12
  13. 13. BBDD Multidimensionales• La unidad de almacenamiento es el cubo (en los SGDBR es la tabla) cubos SSAS cubos SSAS cubos SSAS CUBOS 13
  14. 14. Cubos Tabla de Producto Hechos Cliente Id Id Nombre Nombre Tamaño Provincia … … • Tabla de Hechos Tiempo • Claves externas Fecha Año • Medidas Mes Dia • Dimensiones … Producto1 Producto1 Producto2 Producto2 Producto 3 Producto 3 14
  15. 15. Cubos, dimensiones y medidasMostrar las ventas de Articulos PC’s Portátiles Durante el año 2006 Portátiles En Murcia 27 Unidades Periféricos 28.300€ Importe Geografía 26.300€ Costo Monitores Madrid 2.000€ Benef. Cableado Barcelona Murcia Murcia 03 04 05 06 06 Tiempo 15
  16. 16. Dimensiones• Jerarquías y niveles o Tiempo (año, trim, mes, dia) o Geografía (país, prov, poblac) o Artículo (fam, grupo, art)• Agregaciones • Son sumas precalculadas de los datos para acelerar el tiempo de respuesta• Miembros Producto1 Producto2 Producto 3 16
  17. 17. Medidas y Miembros calculados• Medidas • Conjunto de valores de una columna de la tabla de hechos del cubo• Miembros calculados • Medidas calculadas mediante una fórmula MDX• Os dejo con Miguel  17
  18. 18. ¿AS 2005 y MDX Para qué?• AS 2005 vs AS 2000 • Grupos de medidas o ¡Vaya por fin más de un distinct count! • Arquitectura Cliente servidor, y multiples entornos o ¡Nada de cambiar directamente en producción!• ¿MDX para que? • Campos calculados • Comparativas • Acumulados 18
  19. 19. Creando un cubo• Data Sources, ¿Qué representan?• Data Sources Views • ¿Qué es lo del UDM? • Data Sources Views en detalle o Cálculos. Joins y vistas• Que pinta XML en todo esto y porque está bien que lo usemos 19
  20. 20. El Asistente para la creación de cubos• No lo hace todo, pero casi • Dimensiones• Jerarquias• Medidas y grupos de medidas• Todo esto está muy bien, y ahora … ¿qué? 20
  21. 21. DEMOSTRACIÓNCreando un cuboLa dimensión tiempo 21
  22. 22. Más cosas interesantes• Acumulados• Periodos paralelos• % de crecimiento entre periodos• % aporte a la dimensión 22
  23. 23. DEMOSTRACIÓNAcumuladosPeriodos paralelos% crecimiento% aporta a la dimensión 23
  24. 24. ¿Preguntas? Salvador Ramos Miguel Egea Gómez webmaster@helpdna.net megea@solidq.com 24

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