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    Bases Datos Multidim - Sesión 4

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    base de datos multifuncional

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    Curso: Bases de Datos Multidimensionales - MBD 304

    Sesión 4:
    Hoja electrónicas, OLAP Relacional, Cubos Multidimensional

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Holas Electrónicas y OLAP

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Hojas electrónicas y OLAP Fuentes de datos crudos

    Superiores a las calculadoras,


    permiten y facilitan: Suministro de datos
    “crudos”
    • Hacer más cálculos
    • Automatizarlos Procesamiento
    Análisis datos
    • Análisis del tipo “what if” orientado a toma de
    decisiones
    La tablas Pivote son
    estructuras multidimensionales Datos finales
    procesados
    Hojas electrónicas no proveen
    funcionalidad OLAP Consumo info. final

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Funcionalidad OLAP con Hojas Electrónicas
    Hojas independientes para cada
    “dimensión”
    • Producto (100)
    • Escenario (3)
    • Semana (13)

    Requiere 3.900 hojas electrónicas:


    100 x 3 x 13 = 3900

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Funcionalidad OLAP con Hojas Electrónicas
    Hojas independientes para cada
    “dimensión”
    • Producto (100)
    • Escenario (3)
    • Semana (13)

    Requiere 3.900 hojas electrónicas:


    100 x 3 x 13 = 3900

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Funcionalidad OLAP con BD-SQL

    Si se utilizan tablas para generar


    agregaciones, se crearía una tabla
    agregada para cada combinacion
    de niveles de agregación
    • 4 niveles para el tiempo
    • 3 para tiendas
    • 3 para productos
    • Generan 36 niveles de agregaciones
    •  36 TABLAS AGREGADAS

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Tareas
    • Transac SQL: Investigar las funciones:
    GROUP BY con:
    – ROLLUP
    – CUBE
    – GROUPING SETS

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Bases de Datos Multidimensionales

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Paradigma de las Bases de Datos Multidimensionales

    Organizan y clasifican la
    información en: No existen tablas Son OLAP “por naturaleza”
    Medidas y Dimensiones

    Mediciones:
    Dimensiones:
    Datos Cuantitativos, se
    pueden sumar, contar, … : Categorías
    • Cant. Unids. vendidas Clasificaciones
    • Monto de ventas
    • Minutos de duración
    Catálogos

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Modelo de datos Multidimensional
    Organizan y clasifican la información en Medidas y Dimensiones.

    No existen las tablas.

    Por sus características es OLAP.

    Medidas son los datos Cuantitativos, todo lo que se puede medir


    • Número de unidades vendidas
    • Monto de las ventas
    • Minutos de duración de una actividad
    • Saldos en Cuentas bancarias
    Dimensiones son las Categorías de los datos, los clasifican.

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Modelo de datos Multidimensional: Dimensiones

    Las Dimensiones tienen


    En los niveles se
    JERARQUÍAS que se
    almacenan los MIEMBROS:
    organizan en NIVELES:
    • Ejemplo de Dimensión • Provincias: San José,
    Geográfica Cartago, Alajuela, …
    • Provincia • Cantones : San Pedro,
    • Cantón Escazú, Siquirres, …
    • Distrito • Distritos: Vargas Araya,
    • … Los Yoses, …

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Modelos multidimensionales: mediciones
    Aditividad de las medidas. Capacidad de agregar datos

    Aditivas, permiten cualquier agregación.


    • Cantidad de unidades
    • Monto de retiros de cuentas
    • Cantidad de retiros
    Semi-aditivas, son limitadas:
    • Saldos de Cuentas Bancarias
    • Acumulación de cuentas contables
    No Aditivas, no se pueden agregar:
    • Porcentajes
    • Razones
    • Tasas de crecimiento

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Cubos Multidimensionales:
    Ej 1.: Cubo Distribución Productos

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Cubos Multidimensionales:
    Ej 2.: Navegando en el Cubo

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Arquitectura de Sistemas OLAP

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Arquitectura OLAP de 3 capas
    Servidor Data
    Warehouse y/o Servidor OLAP Clientes
    Data Mart
    Herramientas de
    Bases de Datos
    Relational OLAP Reportes (Cliente
    Relacionales
    Servidos y/o WEB)

    Bases de Datos no Multidimensional


    Analíticos
    relacionales OLAP

    Archivos planos (rara Capas Semánticas de


    Minería de Datos
    vez) Datos

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Arquitectura Data Warehouse - Kimball

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Análisis de requerimientos de BI

    José Mayorga V., Mag., 2011


    OLTP: Métodos de Desarrollo Tradicionales

    Requerimientos

    Síntesis Solo para


    proyectos
    operacionales
    Diseño

    Proyectos con
    ciclos de vida Programación
    muy largos
    José Mayorga V., Mag., 2012.

    Pruebas

    Proyectos
    muy grandes Integración
    BI: Metodología en Espiral
    Requerimientos

    Para usuarios
    Para usuarios
    Reutilización que operan en
    Integración que no saben lo
    Análisis modo
    que necesitan
    "Discovery"

    Para usuarios
    que saben lo
    que necesitan
    Pruebas Diseño cuando lo ven

    Programación

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    Ciclo de Vida del Data Warehouse
    Diseño Selección

    Definición de Requerimientos de Negocios


    Arquitectura instalación Crecimiento
    Técnica productos

    Modelado
    Planificación del ETL Diseño
    Multidimension Diseño Físico Despliegue
    Proyecto Desarrollo
    al

    Desarrollo
    Diseño
    Aplicaciones Mantenimiento
    Aplicaciones BI
    Usuario

    Administración del Proyecto

    José Mayorga V., Mag., 2012.


    10 Reglas para hacer Modelos Multidimesionales

    José Mayorga V., Mag., 2011


    10 Reglas para los modelos multidimensionales

    Dimensional models should be populated with bedrock atomic details


    to support the unpredictable filtering and grouping required by
    business user queries.

    If only summarized data is available, then you've already made


    assumptions about data usage.

    Atomic details can be complemented by summary dimensional models


    that provide performance advantages for common queries of
    aggregated data

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Business processes are the activities performed by
    your organization; they represent measurement events

    Consolidated fact tables are sometimes created that


    combine metrics from multiple processes

    Consolidated fact tables are a complement to the


    detailed single-process fact tables

    José Mayorga V., Mag., 2011


    10 Reglas para los modelos multidimensionales

    Every fact table should have at least one


    foreign key to an associated date
    dimension table

    Sometimes multiple date foreign keys are


    represented in a fact table

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Tres tipos de Tablas de Hechos

    Tres tipos fundamentales de tablas de hechos, según la


    granularidad :

    • Transaccionales
    • Stocks y/o Saldos (fotografías en cortes de tiempo)
    • Fotografías acumuladoras

    Independientemente del tipo de granularidad, todas las


    mediciones en una tabla de hechos deben tener el mismo
    nivel de detalle

    José Mayorga V., Mag., 2011


    Muchas Gracias

    José Mayorga V., Mag., 2011

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