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Dts y analysis services 2000

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http://www.sqlserversi.com - Visión general de los proyectos de Business Intelligence, basados en Microsoft SQL Server 2000, DTS y Analysis Services 2000.

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  • Ver pags 11-15 libro ms-bi
  • © 2003-2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary. 06/27/11 12:32 Folleto data.ti pag. 20-21 La base de la estrategia es SQL Server y Office . SQL Server tiene modelos relacionales, multidimensionales y de minería de datos. Office tiene un conjunto de componentes que nos facilitan la presentación de la información, y la interacción con el usuario. MapPoint : sistema geoespacial, que entre sus muchas funcionalidades, tiene la representación de datos OLAP de forma geográfica, y esta es la funcionalidad que a nosotros nos interesa en este caso. Data Analyzer : herramienta de usuario final para el análisis de datos. Muy sencilla de utilizar, sin necesidad de conocimientos técnicos. Sharepoint : generador de portales. Allí podemos incluir elementos mediante Web Parts, utilizando, entre otros, los OWC. Su misión es unificarlo todo en un portal. Project : a partir de la versión 2002 está project server, que almacena los datos en SQL Server. Por lo que podemos estudiar y analizar nuestros proyectos (por ejemplo su grado de avance, etc…). Lo que nos permitirá mejorar la toma de decisiones sobre nuestros proyectos. Commerce Server : permite generar comercios electrónicos, B2B y B2C, y personalizarlos. Almacena los datos en SQL Server, por tanto, me permite realizar sobre él un módulo de análisis comerciales. BI Accelarator : permite la construcción rápida de soluciones BI a partir de la información de los datos operacionales, proporcionando la capacidad de realizar análisis desde diferentes perspectivas. Es un conjunto de aplicaciones diseñadas para facilitar el desarrollo a medida y la implementación rápida de aplicaciones analíticas de BI, tanto verticales como horizontales. Automatiza los aspectos clave del ciclo de construcción de una aplicación analítica para acelerar y simplificar el proceso de desarrollo. Ventajas: - Toma de requerimientos ya realizada en un alto porcentaje (hasta en un 80%) - Rápida implementación - Análisis funcional ya está realizado - Necesita muy poco desarrollo - Flexibilidad y extensibilidad (es posible introducir modificaciones al modelo de forma rápida y fácil) - Metodología Robusta y Totalmente Automatizada - Permite crear rápidamente múltiples prototipos reutilizables - Optima relación Coste-Beneficio
  • Pags 53-57 libro ms-bi; Inconsistencias comunes, ver libro pag 13 Ej inconsistencias: diferentes unidades de medidas, diferentes formatos de fecha, etc… diferentes fórmulas de cálculos, por ejemplo para los descuentos… Ej datos no depurados: nombre del cliente ‘taller m. garcia y lopez’ y en otra aplicación ‘taller mecanico garcia y lopez’ que no se haya introducido la provincia (o cualquier otro dato) asociado al cliente Datos históricos no volátiles: si yo borro un cliente de mi sistema transaccional, nunca debe ser eliminado del DW
  • Libro pag 17
  • Libro pag 43
  • Libro pag 51
  • Enseñar dotNetMania (le he añadido miembros calculados y otras cosas para completarla), y foodmart (dimension employee, y cubo virtual warehouse and sales)
  • Ver la aplicación de ejemplo, conectarse a foodmart 2000 y ver los ejemplos que ya vienen hechos
  • Puedo montar un acceso a dotNetMania (y Andamur) y hacer algunas consultas ad-hoc Abrir hoja Excel que llevo en la carpeta de las demos
  • Acceso a dotNetMania y algunas consultas ad-hoc. Utilizar una medida para color (margen) y otra para lenght (precio)
  • Explicar aquí un poco todo el nuevo entorno de desarrollo, y las nuevas tareas que hay disponibles.
  • Aquí un ejemplo que muestra algunos de los nuevos objetos para la realización de cálculos y agregaciones. Ahora sería más sencillo montar, por ejemplo, la carga de clientes que hemos visto en la demo, gracias a los nuevos objetos disponibles.
  • Data Source Views, permiten mayor flexibilidad, cambiando el origen de las vistas todo sigue funcionando igual.

Transcript

  • 1. Analysis Services
  • 2. Salvador Ramos
    • MVP SQL Server
    • MCP SQL Server
    • Columnista de dotNetManía
    • Mi web: www.helpdna.net [email_address]
  • 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
  • 4. Tecnologías OLTP vs OLAP
    • OLTP
    • Orientado a lo operativo (procesos)
    • Predomina la actualización
    • Se accede a pocos registros
    • Datos altamente normalizados
    • Estructura relacional
    • Rápidos tiempos de respuesta.
    • Estructura estática
    • OLAP
    • Orientado a temas
    • Predomina la consulta. Datos históricos
    • Procesos masivos, se accede a muchos registros
    • Datos Denormalizados
    • Estructura multidimensional
    • Respuesta masiva, no inmediata
    • Estructura dinámica, abundantes cambios
  • 5. Business Intelligence
    • “ Conjunto de herramientas y servicios destinado a la gestión eficiente del conocimiento y la información en empresas y organizaciones”
    • Nos permite:
      • Convertir los datos en información
      • Tomar mejores decisiones rápidamente
      • Utilizar un método razonable para la gestión empresarial
  • 6. Solución Microsoft BI Colaboración BI Visualización Análisis Geoespacial Análisis Ventas y Márketing Creación de Sitios B2B y B2C Gestión de Proyectos Análisis de datos
  • 7. Componentes
    • Herramientas de análisis y reporting
    • ERP
    • CRM ETL ETL
    • OLTP Area intermedia Area presentación Acceso a datos
  • 8. Datawarehouse
    • Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo
    • Almacén de datos centralizado
    • Datos organizados en grupos temáticos
    • Los datos son:
      • Consistentes
      • Depurados
      • Históricos (no volátiles)
    • Suministra datos rápida y eficientemente
    • Datamarts
  • 9. DTS herramienta ETL
    • Conjunto de servicios para ETL
    • Modelo de objetos e interfaces gráficos
    • Pueden ser utilizados desde entornos de desarrollo que soporten COM
    • Incluyen asistentes que facilitan las tareas
    • Diseñador de paquetes
  • 10. DTS herramienta ETL
    • Permiten operar con los datos:
      • Importación
      • Exportación
      • Transporte
      • Transformación
    • Los datos pueden proceder de
      • Cualquier fuente Ole Db
      • Cualquier fuente ODBC
      • Ficheros planos
  • 11. Diseño de un DW
    • Definir objetivos y requerimientos
      • Revisar los informes actuales
      • Investigar todas las posibles fuentes de información que alimentarán el DW
    • Diseño y modelado
      • Definir las tablas del área intermedia, que alimentarán dimensiones y tablas de hechos
      • Realizar los precálculos necesarios
      • Crear índices y vistas
      • Elegir el esquema más adecuado:
        • Estrella (star)
        • Copo de nieve (snowflacke)
  • 12. Diseño de un DW
    • Estrategia de extracción y transformación
      • Decidir en cada caso si se realizará una extracción completa o incremental
      • Diseño del sistema de extracción incremental
      • Utilizar triggers, replicación u otras técnicas
    • Transformación de los datos
      • Asegurar la validez, integridad y utilidad de los datos
      • Comprobar que todas las claves externas encuentren valores, y evitar claves nulas
        • (ej: sustituirlas por 0 -> ‘Sin familia’)
  • 13. BBDD Multidimensionales
    • Son contenedores de cubos relacionados y objetos que comparten
    • La unidad de almacenamiento es el cubo (en los SGDBR es la tabla)
  • 14. Opciones de almacenamiento
    • MOLAP
      • Almacenamiento en estructura multidimensional de Analysis Services
      • Mayor rapidez de respuesta
    • ROLAP
      • Almacenamiento en base de datos relacional
      • Para grandes volúmenes de datos
    • HOLAP
      • Híbrido
      • Respuesta rápida y gran cantidad de datos en origen
  • 15. Elementos de la base de datos
    • Origenes de datos
    • Cubos
    • Dimensiones compartidas
    • Modelos de minería de datos
    • Funciones de base de datos (seguridad)
      • Sólo autenticación windows
  • 16. Cubos
    • Tabla de Hechos
      • Claves externas
      • Medidas
    • Dimensiones
    Producto Id Nombre Tamaño … Cliente Id Nombre Provincia … Tiempo Fecha Año Mes Dia … Tabla de Hechos 1998 2000 1999 Madrid Sevilla Producto1 Producto2 Producto 3 1998 2000 1999 Barcelona Madrid Sevilla Producto1 Producto2 Producto 3
  • 17. Dimensiones
    • Agregaciones
      • Son sumas precalculadas de los datos para acelerar el tiempo de respuesta
    • Jerarquías y niveles
    • Miembros
  • 18. Tipos de dimensiones
    • Regulares
    • Virtuales (a partir de propiedades)
    • Padre-Hijo o Primario-Secundario
    • Según su ámbito
      • Privadas
      • Compartidas
  • 19. 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
  • 20. Tipos de cubos
    • Normales
    • Vinculados
      • Apuntan a un cubo de otro servidor
    • Virtuales
      • Se crean a partir de varios cubos existentes
      • (‘equivalentes a vistas en SGDBR’)
  • 21. Analysis Manager
  • 22. Analysis Services
    • Demo 3
  • 23. El lenguaje MDX
    • M ulti D imensional e X pressions (Lenguaje de expresiones multidimensionales)
    • Es el equivalente a SQL para bases de datos multidimensionales
    • También tiene una instrucción SELECT
    • SELECT <espec-eje>, <espec-eje> …
    • FROM <espec-cubo>
    • WHERE <espec-rebanador>
    • Nos permite crear Miembros calculados y Conjuntos con nombre
    • Dispone de múltiples funciones avanzadas
  • 24. El lenguaje MDX
    • Demo 5
  • 25. Conectividad
    • PivotTable Service (PTS)
      • Es el cliente de los servicios OLAP
      • Proporciona la interfaz para conectarnos desde las aplicaciones
    • ADO MD (ActiveX Data Objects MultiDimensional)
    • ADO MD .Net
  • 26. Herramientas cliente OLAP
    • SQL Server 2000 Reporting Services
    • Microsoft Excel
    • Microsoft Data Analyzer
    • Herramientas desarrolladas por nosotros
      • AddIn para Excel
      • Aplicaciones asp o asp.net
      • Webparts para Sharepoint
    • Herramientas de terceros
  • 27. Microsoft Excel
    • Consultas ad-hoc
    • Para mostrar datos utiliza
      • Tablas dinámicas
      • Gráficos dinámicos
    • Necesita MS Query instalado
    • Se puede publicar en web (OWC)
  • 28. Microsoft Excel
    • Demo 6
  • 29. Microsoft Data Analyzer
    • Herramienta para usuarios
    • Facilita el análisis de datos de negocio
    • Interfaz muy amigable
    • Consultas ad-hoc
    • Formas de visualización
      • Gráfico de barras
      • Gráfico de tarta
      • Datos numéricos
  • 30. Microsoft Data Analyzer
    • Demo 7
  • 31. Agenda (seguir si da tiempo)
    • Tecnologías OLTP vs OLAP
    • Business Intelligence
    • Diseño de Datawarehouse y soluciones OLAP
    • Introducción a Data Mining
    • Introducción al lenguaje MDX y herramientras cliente OLAP
    • Novedades de OLAP y DTS en SQL Server 2005
  • 32. Novedades DTS
    • DTS, ahora ‘ Integration Services ’
    • Se ha reescrito todo el código
    • Servicio windows independiente
    • Incrementa su potencia y funcionalidad
    • Incrementa su rendimiento
    • Nuevo entorno de desarrollo
        • MS Development Evironment
    • Integrados con la plataforma .Net
  • 33. Novedades DTS
    • Nuevo entorno de desarrollo, en vez de crear un paquete DTS, se crean proyectos
      • ‘ Data Transformation Project’
  • 34. MS Development Environment
  • 35. Ejemplo agregación
  • 36. Novedades Analysis Services
    • Nuevas herramientas
      • 2000
        • Enterprise Manager
        • Query Analyzer
        • Analysis Manager
        • Report Manager
      • 2005
        • BI Development Studio (BIDS)
          • Orientado a Soluciones y Proyectos (similar a vs.net)
          • Incluye un Debugger
        • SQL Server Management Studio
  • 37. Novedades Analysis Services
    • Mejoras para el modelado de datos
      • Data Source Views
        • Tenemos una capa más de abstracción
        • Podemos trabajar de forma desconectada
        • Podemos renombrar entidades
    • Intellicube, nos facilita la construcción de cubos
    • el Repository (por defecto en Access), se sustituye por metadatos en XML
    • Deployment Wizard (facil despliegue)
  • 38. Novedades Analysis Services
    • UDM – Unified Dimensional Model
      • Se integran todos los tipos de Data Sources
      • Combina las mejores características de los modelos relacionales y OLAP
      • Querys interactivas con mejor rendimiento
    • Alto rendimiento gracias a Proactive Caching
  • 39. Novedades Analysis Services
    • KPI Framework
    • Nuevos tipos de dimensiones
    • Nuevos algoritmos de Data Mining
    • MDX Scripts (servidor) y MDX Debugging
  • 40. BI Development Studio
  • 41. Preguntas y dudas
    • ???
    • www.helpdna.net
    • [email_address]
    • microsoft.public.es.sqlserver microsoft.public.espanol.sqlserver.administracion
    • microsoft.public.espanol.sqlserver.olap