BASES DE DATOS MULTIDIMENSIONALES

Presentación del tema: "BASES DE DATOS MULTIDIMENSIONALES"— Transcripción de la presentación:

1 BASES DE DATOS MULTIDIMENSIONALES
Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

2 OLAP OnLine Analitycal Processing Principio
Organizar los datos en la manera en que las personas realizan el análisis de forma natural Objetivo Proveer un modelo de datos conceptual intuitivo que los usuarios puedan analizar y relacionar -> Modelo de análisis dimensional Responder preguntas a la velocidad del pensamiento -> Motores de Cálculo Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

3 OLAP – Dimensiones - Medidas
Dimensiones – Filtros: Región, Vendedor, Cliente, Producto, Tiempo Medidas – Indicadores: Absolutos: Unidades vendidas Promedios: Promedio de precio de venta Radios: Ventas por persona Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

4 ¿Multidimensional? Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo
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5 ¿Multidimensional? Tiempo Ítem Ventas Sucursal Cliente
Unidades Valor Sucursal Cliente Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

6 ¿Multidimensional? Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo
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7 OPERACIONES DE CUBOS Slice and Dice
Ej: Elegir salsa de tomate de la dimensión producto, ver las ventas de salsa de tomate por mes, por región y por cliente Pivotear Cambiar eje. Roll Up – Drill Down Manejar varios niveles de dimensiones Hijos, Padres, Descendiente, Ancestro, Hermano Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

8 Dash Boards El resultado final es:
Entendimiento total del negocio en una sola vista Actualizaciones regulares y alertas de sus áreas de responsabilidad Herramientas que permiten seguir el progreso y cumplimiento de la estrategia de la organización Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

9 Dash Boards Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo
Imagen de: Ing. Andrés Vargas -

10 DSS – Decision Support Systems
Se clasifican de la siguiente forma: Categorías Descubridor Analitico Pasivo Herramientas Minería de Datos Reportes OLAP Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

11 Casos Prácticos Aseguradora Corporación Universitaria de
Problema: Clientes rentables y problemáticos para la compañía El grupo de población del sexo femenino cuya edad oscila entre los 25 y los 39 años es el que registra menos reclamos por seguros de automoviles Los hombres entre 18 y 25 años son una verdadera amenaza porque reportan el mayor número de accidentes automovilísticos. Herramienta: Minería de datos en el Data WareHouse de la empresa Solución: Plan especial de aseguramiento con estímulos y descuentos atractivos para retener las clientes entre los 25 y 29 años de edad. Creación de productos específicos para estimular el ingreso de nuevas clientes con esas características Aumentar el costo del seguro a hombres entre los 18 y los 25 años. Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

12 Casos Prácticos 20th Century Fox
Seleccionar “trailers” alternativos por cada película en cada cine para ayudar así a maximizar las ventas. Filtrar millones de correos diariamente. Predecir que actores, argumentos y filmes serán populares en cada sector. Evitando ciertos argumentos en cines específicos. Ahorros de aproximadamente de dólares alrededor del mundo. Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

13 BODEGAS DE DATOS Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo
Definición de los requerimientos de negocio Diseño de la Arquitectura Técnica Planificación Modelado Dimensional Modelo Físico Diseño y Desarrollo D Implementación Mantenimiento Especificación de Aplicaciones para Usuarios Finales Desarrollo de Aplicaciones para Usuarios Finales Gerencia del Proyecto Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

14 MODELADO DIMENSIONAL Creación de un modelo dimensional que permita suplir los requerimientos de negocio y los objetivos de la bodega de datos El modelado conceptual para una bodega de datos puede realizarse de varias maneras Usando un modelo entidad relación Usando un modelo dimensional Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

15 MODELADO DIMENSIONAL Un modelo entidad relación no se ajusta a los propósitos de la bodega Consultas intuitivas y de alto rendimiento Consultas “Ad – hoc” No se conocen de manera anticipada Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

16 MODELADO DIMENSIONAL Un modelo dimensional se basa en Dimensiones
Hechos Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

17 MODELADO DIMENSIONAL Dimensiones: Representan los objetos de negocio
Están conformadas por atributos dimensionales Contienen descripciones textuales de los temas de negocio Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

18 MODELADO DIMENSIONAL Dimensiones:
Las dimensiones son independientes entre sí, no están relacionadas de manera jerárquica entre ellas Tiempo Promoción SUPERMERCADO Ventas Producto Tienda Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -

19 MODELADO DIMENSIONAL Dimensiones:
Por lo general tiene un gran número de atributos Los atributos puede que no estén directamente relacionados Denormalizadas Habilidad para realizar operaciones drill up y drill down Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -