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    Analisis Multidimensional

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    Valdez Torres
    El documento proporciona una introducción a OLAP (On-Line Analytical Processing) o procesamiento analítico en línea. Explica que OLAP es una técnica de análisis multidimensional diseñada para consultas ad-hoc con vistas multidimensionales de los datos almacenados en cubos. También describe los conceptos clave de cubos, dimensiones, medidas, jerarquías de agregación y operaciones OLAP como roll-up, drill-down, slice y dice.

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    Analisis Multidimensional

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    Valdez Torres
    34 vistas20 páginas
    El documento proporciona una introducción a OLAP (On-Line Analytical Processing) o procesamiento analítico en línea. Explica que OLAP es una técnica de análisis multidimensional diseñada para consultas ad-hoc con vistas multidimensionales de los datos almacenados en cubos. También describe los conceptos clave de cubos, dimensiones, medidas, jerarquías de agregación y operaciones OLAP como roll-up, drill-down, slice y dice.

    Descripción original:

    Estructura del Proceso de Acceso a Datos y Entrega de Información en BI

    Título original

    Analisis multidimensional

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    El documento proporciona una introducción a OLAP (On-Line Analytical Processing) o procesamiento analítico en línea. Explica que OLAP es una técnica de análisis multidimensional diseñada para consultas ad-hoc con vistas multidimensionales de los datos almacenados en cubos. También describe los conceptos clave de cubos, dimensiones, medidas, jerarquías de agregación y operaciones OLAP como roll-up, drill-down, slice y dice.

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    Analisis Multidimensional

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    El documento proporciona una introducción a OLAP (On-Line Analytical Processing) o procesamiento analítico en línea. Explica que OLAP es una técnica de análisis multidimensional diseñada para consultas ad-hoc con vistas multidimensionales de los datos almacenados en cubos. También describe los conceptos clave de cubos, dimensiones, medidas, jerarquías de agregación y operaciones OLAP como roll-up, drill-down, slice y dice.

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    OLAP

    On-Line Analytical Processing


    Análisis
    Multidimensional
    Minería de Datos - OLAP
    Estructura del Proceso de Acceso a
    Datos y Entrega de Información en BI
    Da t a Quality
    Di s e ñ o y
    Construcción
    Fuentes OLAP M od e l os OLAP
    d e datos ETLC Da ta
    Wa re ho u
    Calidad d e se
    datos M od e l os M ol a p /
    Rol a p

    M e t a d a t a I n t e g r a d a p a r a Acceder B a s e s d e D a t os
    y F u e n t e s OLAP

    Aná lisis OLAP Repo r te s y Sc o re Ca rds Minería d e


    Ag re g a cio n e s Co nsulta s datos

    Minería de Datos - OLAP


    OLAP
    On-Line Analytical Processing
    Técnica de Análisis Multidimensional
    Diseñado para lograr un buen rendimiento en
    consultas ad-hoc
    Vista Multidimensional de los datos
    Mecanismo para almacenar un cubo
    Puente entre como los datos están
    almacenados en la bodega y en como son
    presentados al usuario

    Minería de Datos - OLAP


    OLAP
    Fácil de usar por los analistas del negocio
    – Navegar en los Datos
    – Velocidad de las consultas
    – Esconde complejidad
    – Riqueza analítica
    OLAP permite mas fácilmente:
    – Analizar datos
    – Generar reportes
    – Acceder los datos por navegadores de web
    – Visualizar datos
    – Importar datos

    Minería de Datos - OLAP


    Creación de una matriz
    multidimensional

    Dos pasos clave en la conversión de los datos


    tabulares en una matriz multidimensional.
    En primer lugar, identificar qué atributos deben
    ser las dimensiones y que es atributo de ser el
    atributo de destino cuyos valores aparecen como
    entradas en la matriz multidimensional.
    ● Los atributos utilizados como
    dimensiones deben tener valores
    discretos

    Minería de Datos - OLAP


    Creación de una matriz
    multidimensional

    El valor objetivo es típicamente un recuento o


    valor continuo, por ejemplo, el costo de un
    elemento, precio de venta

    En segundo lugar, encontrar el valor de cada


    entrada de la matriz multidimensional mediante
    la suma de los valores (del atributo de destino) o
    recuento de todos los objetos que tienen los
    valores de los atributos correspondientes a esa
    entrada.
    Minería de Datos - OLAP
    Cubo
    Contiene datos de primer interés para los
    usuarios
    Es un subconjunto de los datos que están en la
    bodega. Contiene valores agregados a todos
    los niveles de las dimensiones
    Usados para organizar los datos en dimensiones
    y medidas
    Mejoran la velocidad de consulta

    Minería de Datos - OLAP


    Cubo

    Dimensión

    Dimensión

    Medida

    Dimensión

    Minería de Datos - OLAP


    Cubo de Ventas

    Producto Almacén
    Arroz Almacén 1
    Almacén 2
    Almacén 3
    Azúcar Almacén 4

    Sal

    Pasta Total de
    ventas

    T1 T2 T3 T4
    Tiempo

    ¿Cual fue el total de ventas de azúcar en el almacén 4 durante el tiempo T1?


    Minería de Datos - OLAP
    Cubo
    El cubo puede responder preguntas que incluyan
    tres dimensiones y una medida

    – Dimensión producto: contiene categorías del


    producto
    – Dimensión almacén: contiene almacenes
    – Dimensión tiempo: contiene periodos del año
    – Medida ventas: cantidad numérica que puede ser
    sumarizada

    Minería de Datos - OLAP


    Cubo
    Un cubo puede tener hasta 64 dimensiones
    – Cada celda del cubo tiene un valor
    – El valor de cada celda es la intersección de las
    dimensiones
    – El dato en la celda es una agregación
    Para obtener las ventas totales anuales por
    producto y localización: seleccionar el producto y
    la localización y suma por las cuatro celdas de
    tiempo

    Minería de Datos - OLAP


    Jerarquía de agregación

    Tomado de [5]
    Minería de Datos - OLAP
    Operaciones OLAP
    Roll Up: dimensiones generales
    Drill Down: dimensiones especificas

    Roll Up

    Drill Down

    Single Cell Multiple Cells Slice Dice

    Tomado de [6]
    Minería de Datos - OLAP
    OLAP Operaciones

    “Slicing” es la selección de un grupo de celdas


    de la matriz multidimensional especificando un
    valor para una o más dimensiones.

    “Dicing” rotar el cubo para mirar otras


    dimensiones

    slice dice

    Minería de Datos - OLAP


    ● Esto es equivalente a la definición de una
    submatriz de la matriz completa.

    En la práctica, ambas operaciones


    también puede ser acompañado por la
    agregación sobre algunas dimensiones.

    Minería de Datos - OLAP


    OLAP Operaciones: Roll-up y
    drill down
    Valores de los atributos a menudo tienen una estructura jerárquica.

    ● Cada día se asocia a un año, mes y semana.


    ● Una localización se asocia con un continente, país, estado (provincia, etc), y
    la ciudad.
    ● Los productos se pueden dividir en varias categorías, tales como ropa,
    electrónica y muebles.

    Tenga en cuenta que estas categorías suelen anidar y la forma de un


    árbol o red.

    ● Un año contiene meses, que contiene días.


    ● Un país contiene un estado que contiene una ciudad.

    Minería de Datos - OLAP


    OLAP Operaciones: Roll-up y
    drill down
    Esta estructura jerárquica da lugar a la enrollable y perforador
    de fondo de operaciones.

    Roll up

    Drill down

    Minería de Datos - OLAP


    ●
    Para los datos de ventas, podemos agregado (enrollar) las ventas a
    través de todas las fechas en un mes.

    ●
    Por el contrario, dado un punto de vista de los datos, donde se
    rompe la dimensión del tiempo en meses, podríamos dividir los
    totales de ventas mensuales (drill down) en los totales de ventas
    diarias.

    ●
    Asimismo, se puede profundizar o rodar sobre la ubicación o
    identificación de los atributos del producto.

    Minería de Datos - OLAP


    Ejemplo de datos de cubos
    Conjunto de datos que registra las ventas de
    productos en una serie de tiendas de la
    compañía en fechas diferentes.
    Estos datos pueden ser representados como
    una matriz de 3 dimensiones.

    3 bidimensional agregados
    3 unidimensionales agregados
    1 cero-dimensional
    agregado (el total)

    Minería de Datos - OLAP


    Ejemplo de datos de cubos (continuación)
    Agregaciones por dos dimensiones (valores en las casillas), una
    dimensión (totales de columnas y filas) y cero dimensiones (total
    general)

    Minería de Datos - OLAP

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