Microsoft business intelligence   charlas grupos de usuarios
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Microsoft business intelligence charlas grupos de usuarios

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Presentación de la plataforma Microsoft Business Intelligence, técnicas de construcción de un Data Warehouse. Charlas impartidas en diferentes grupos de usuarios .Net

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  • 1. Microsoft Business Intelligence Introducción Salvador Ramos webmaster@helpdna.net
  • 2. Salvador Ramos MVP SQL Server MCP / MCTS SQL Server Columnista de dotNetManía Co-autor de varios libros Mi web: www.helpdna.net webmaster@helpdna.net www.sqlserversi.com
  • 3. Agenda• Business Intelligence (BI)• OLTP vs OLAP• Datawarehouse, OLAP• Proyectos de Inteligencia de Negocio (BI) con herramientas de Microsoft• Conocimientos necesarios para abordar proyectos de BI
  • 4. Balanced ScorecardPerformance Point 2007
  • 5. Excel
  • 6. Demo• Acceso ad-hoc desde Excel
  • 7. Business Intelligence• Procesos, herramientas, y tecnologías para convertir datos en información, e información en conocimiento, de forma que nos ayude en la toma de decisiones.• Nos permite: • Convertir los datos en información • Tomar mejores decisiones rápidamente • Utilizar un método razonable para la gestión empresarial
  • 8. BI: Herramientas y Componentes Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos data (SSRS) E.T.L. Warehouse Excel (SSIS) *relacional* Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros… cubos (SSAS) OLAP
  • 9. 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
  • 10. Tecnologías OLTP vs OLAP (II) OLTP OLAP• Orientado a lo operativo • Orientado a temas (procesos)• Predomina la actualización • Predomina la consulta. Datos históricos• Se accede a pocos registros • Procesos masivos, se accede• Datos altamente a muchos registros normalizados • Datos Denormalizados• Estructura relacional • Estructura multidimensional• Rápidos tiempos de • Respuesta masiva, no inmediata respuesta. • Estructura dinámica,• Estructura estática abundantes cambios
  • 11. 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
  • 12. 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
  • 13. 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
  • 14. Sistemas OLAP con Datawarehouse Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos data (SSRS) E.T.L. Warehouse Excel (SSIS) *relacional* Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros… cubos (SSAS) OLAP
  • 15. Plataforma Microsoft Business Intelligence DELIVERY SharePoint Server Excel Reports Dashboards Workbooks Analytic Scorecards Plans Views END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS Excel PerformancePoint Server BI PLATFORM SQL Server SQL Server Reporting Services Analysis Services SQL Server DBMS SQL Server Integration Services
  • 16. Sistemas transaccionales• Reporting sobre el relacional ERP CRM Otros
  • 17. Datawarehouse• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo.• Almacén “relacional” de datos centralizado• Datos organizados en grupos temáticos• Los datos son: data Warehouse • Consistentes *relacional* • Depurados • Históricos (no volátiles)• Suministra datos rápida y eficientemente cubos (SSAS)• Datamarts OLAP• Ralph Kimball (www.kimballgroup.com)• Bill Inmon (http://www.inmoncif.com)
  • 18. Datawarehouse (II)• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo• Almacén de datos centralizado• Datos organizados en grupos temáticos• Los datos son: • Consistentes (ej: qué entendemos por “margen”) • Depurados (ej: “taller m. garcia”, “taller mec. Garcia) • Históricos (no volátiles)• Suministra datos rápida y eficientemente• Datamarts
  • 19. Construyendo 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: o Estrella (star) o Copo de nieve (snowflacke)
  • 20. Construyendo un DW (II)• 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 o (ej: sustituirlas por 0 -> „Sin familia‟)
  • 21. Diseño de DW• Ralph Kimball vs Bill Inmon • http://sistemasdecisionales.blogspot.com/2006/09/inmon-o-kimball-o- cuanto-apreciamos-la.html• Slowly Changing Dimensions • Type 0: no changes • Type 1: overwrite • Type 2: partitioning history • (Type 3: alternate realities) • (Hybrid)• Inferred members (miembros inferidos)
  • 22. Construyendo un DW ERP Area Intermedia 1 E.T.L. (SSIS) data E.T.L. Warehouse CRM Area Intermedia 2 (SSIS) (relacional) E.T.L. (SSIS) Otros
  • 23. 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)
  • 24. Arquitectura Realista
  • 25. Arquitectura Propuesta SQL Server 2005 Servicios Análisis Universal Data Model (UDM)
  • 26. Arquitectura sin OLAP Otros CRM ERP AS/400 Repositorio SQL Server 2005
  • 27. Arquitectura con OLAP Otros CRM ERP AS/400 Repositorio SQL Server 2005 cubos (SSAS)
  • 28. Plataforma completa
  • 29. SSIS /SSAS /SSRS
  • 30. Integration Services• DEMO • Mostrar proyecto desde BIDS
  • 31. Analysis Services• DEMO • Mostrar proyecto desde BIDS
  • 32. Data Mining• Exploración y análisis de grandes cantidades de datos con el fin de obtener o descubrir patrones, reglas y tendencias de utilidad. • En vez de buscar información concreta que tenemos en mente (como hacemos en los cubos), son los algoritmos de minería los que nos devuelven asociaciones , predicciones, etc para que nosotros las analicemos.
  • 33. Acceso a datos Reporting Services• DEMO • Report Manager (http://localhost/reports) • Mostrar proyecto desde BIDS • Report Builder
  • 34. Lenguaje MDX• MultiDimensional eXpressions (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> Muy diferente al SELECT de SQL• Dispone de múltiples funciones avanzadas
  • 35. Necesitamos conocimientos de …• Para construcción de un Datawarehouse (Relacional) • SQL Server y Transact SQL • Teoría de construcción de DW, modelado dimensional • SQL Server Integration Services• Para Base de datos multidimensional (“cubos OLAP”) • Modelado dimensional • SQL Server Analysis Services • Lenguaje MDX (?)
  • 36. Necesitamos conocimientos de …• Reporting Empresarial • Reporting Services – Admistración • Reporting Services – Desarrollo de informes• Monitorización y Analysis • Sharepoint • Base teórica sobre KPIs y Performance Management • Performance Point Server – Monitoring and Analysis • (Recomendable conocer metodologías como BSC,…)
  • 37. Preguntas ? Salvador Ramoswebmaster@helpdna.net
  • 38. Sígueme en• http://helpdna.net• http://sqlserversi.com• http://youtube.com/sqlserversi• http://blogs.solidq.com/BICorner
  • 39. Estamos en contacto• https://mvp.support.microsoft.com/profile/salvador• http://twitter.com/salvador_ramos• http://www.linkedin.com/in/SalvadorRamos• https://www.xing.com/profile/Salvador_Ramos• http://facebook.com/profile.php?id=1144972796 webmaster@helpdna.net