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Microsoft Sql Server 2000 Analysis Services

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Presentación del tema: "Microsoft Sql Server 2000 Analysis Services"— Transcripción de la presentación:

1 Microsoft Sql Server 2000 Analysis Services
Código: HOL-SQL05 Microsoft Sql Server 2000 Analysis Services Ruben Alonso Cebrian

2 Agenda Introducción a Data Warehousing y sistemas OLAP
Características de un Data Warehouse Componentes de un sistema de almacén de datos Bases de datos OLAP Diseño de un almacén de datos Plataforma de Microsoft de BI Instalación Elementos de una base de datos OLAP de Microsoft SQL Server 2000 Orígenes de datos Cubos Gestión de Cubos en Análisis Manager Dimensiones Asistente para dimensiones Modos de almacenamiento Almacenamiento y agregado de datos Examinar Datos Asistentes del gestor de análisis de Sql Server 2000 Arquitectura de los servicios de análisis Introducción a Datamining Microsoft Excel Add-in para Sql Server Analysis Services Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

3 Introducción a Datawarehouse
Datos brutos frente a información de negocio Captura de datos en bruto Derivando la información de negocio de los datos en bruto Devolución de datos en información valiosa Sistema de Soporte de Decisiones Proceso en tiempo real de transacciones del negocio Contienen estructuras de datos optimizados para edición Provee de capacidades de soporte de decisión limitado Sistemas de fuentes de datos OLTP Sistema transaccional de negocio Características Proveen de datos para el proceso de análisis del negocio Integran datos desde sistemas de fuentes de datos heterogéneos Combinan datos validados frente a las reglas de negocio Organiza información no volátil Los datos se almacenan en estructuras que son optimizadas para extracción y consulta.

4 Características de un Datawarehouse
Característica de base de datos Base de datos OLTP Base de datos OLAP Orientación del sistema Ejecución y procesamiento de transacciones diarias Generación de información estratégica e histórica Usuarios Oficinistas, contadores, personal informático, clientes, jefes de departamentos operativos Gerentes, ejecutivos, juntas directivas, analistas de información. Tipo de diseño de base de datos Modelo de datos entidad-relación y/o sistemas de base de datos orientados a aplicaciones OLTP Base de datos multidimensionales, esquemas relacionales del tipo estrella, con objetivos estratégicos en la información Nivel de detalle de los datos Se almacenan con el mayor detalle ya que se trata de las transacciones específicas Datos agregados en distintos niveles, no interesa el detalle sino el resumen de los datos Características del Hardware y configuración Servidores de pequeños a medianos, sistemas de alta redundancia, configurados para tener recuperaciones ante fallos y optimizados para realizar transacciones puntuales en línea y con multitud de usuarios Servidores de grandes a gigantes, optimizados para almacenar grandes volúmenes de datos y responder a consultas complejas que involucran mucha información y con pocos usuarios Operaciones normales Mucha lectura y escritura: actualizaciones, inserciones, sistemas de seguridad con alta redundancia, consultas. Básicamente, lectura de los datos: consultas complejas de los usuarios Volúmenes de datos La información es siempre la actual, el volumen de datos no responde a la cantidad de transacciones que se almacenen. De 100 MB a 1 o 2 GB. Se almacena información histórica, creciendo los Datawarehouse constantemente. Los volúmenes se miden en Gigabytes a Terabytes.

5 Componentes de un sistema de almacén de datos
Acceso a los datos por parte de los usuarios Orígenes de datos (Data source) Área de preparación de datos (Staging area) Almacén de datos (Data Warehouse)

6 Componentes de un sistema de almacén de datos
Acceso a datos de usuarios Origenes de datos Almacén de datos Entrada de datos Área de preparación Centro departamental

7 Componentes de un sistema de almacén de datos
Herramientas de análisis y reporting ERP CRM ETL ETL OLTP Área intermedia Área presentación Acceso a datos

8 DTS herramienta ETL Conjunto de servicios para extracción, transformación y carga (herramienta 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 Permiten operar con los datos: Importación Exportación Transporte Transformación Los datos pueden proceder de: Cualquier fuente Ole Db Cualquier fuente ODBC Ficheros planos

9 El diseñador de paquetes

10 Diseñador de paquetes Conexiones Proveedor OLE DB para SQL Server
Data Link Controlador ODBC para Oracle (MS) dBase 5 Microsoft Access Archivo HTML (origen) Microsoft Excel Paradox 5.x Archivo de texto (origen) Archivo de texto (destino) Otras conexiones

11 Diseñador de paquetes Tareas Transformar datos
Consulta controlada por datos Inserción masiva Ejecutar SQL Copia de objetos de SQL Server Transferencia de base de datos Transferencia de mensajes de error Transferencia de Inicios de sesión Transferencia de trabajos Transferencia de proced. almacenados

12 Diseñador de paquetes Tareas Secuencia de comandos ActiveX
Propiedades dinámicas Ejecutar paquete Ejecutar proceso (.exe o .bat) FTP Cola de mensajes Enviar correo Procesar Analysis Services Extracción de datos (consultas de predicción)

13 Bases de datos OLAP Características:
1º- Tienen un esquema optimizado para la ejecución de consultas de usuario rápidas 2º- Poseen un robusto motor de cálculo para la realización de análisis numérico 3º- Es un modelo conceptual e intuitivo de datos, que no necesita de complejos desarrollos de aplicaciones de informes 4º- Proporciona una visión multidimensional de los datos, permitiendo una visión de los datos flexible, análisis y navegación

14 Diseño de un almacén de datos
Tabla de hecho Tabla de dimensiones Esquema de estrella Medidas Claves secundarias Componentes de la tabla de hecho Nivel más bajo de detalle almacenado en cada una de las dimensiones asociadas con la tabla de hecho Granularidad de tabla de hecho

15 Diseño de un almacén de datos
Employee_Dim EmployeeKey EmployeeID ... Esquema de estrella Tabla de dimensiones Time_Dim TimeKey TheDate ... Product_Dim ProductKey ProductID ... Tabla de hechos Sales_Fact TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey Sales Amount Unit Sales ... Customer_Dim CustomerKey CustomerID ... Shipper_Dim ShipperKey ShipperID ...

16 Diseño de un almacén de datos
Esquema de estrella

17 Diseño de un almacén de datos
Esquema de copo de nieve

18 Plataforma de Microsoft de Business Intelligence
Colaboración Análisis de datos Análisis Geoespacial Visualización KEY MESSAGE: Review the applications associated with a business intelligence solution from Microsoft. SLIDE BUILDS: 3 SLIDE SCRIPT: [BUILD 1] The core of Microsoft’s BI solution is Office XP which provides the front end for both basic data analysis and modeling through Excel and presentation through PowerPoint. SQL Server provides the back end data warehousing, and more advanced analysis capabilities with SQL Analysis Services. [BUILD 2] In addition, these other applications provide additional analysis can presentation capabilities. [BUILD 3] MapPoint can display data in geographic terms, and provide geo-spatial analysis. The Data Analyzer has an easy-to-use interface that provides robust analysis capabilities, without the need to know how to construct advanced data analysis queries. SharePoint Portal Server provides web base collaboration, that allows your company to share data and analysis collaboratively. Office Web Components can bring the data, or the analysis to the web, through a custom web site, or a Digital Dashboard site directly from Microsoft Office applications. Project 2002 provides project management analysis. Commerce Server 2000 allows clickstream analysis on the web for internal team members or even external partners. The BI Data, the SQL Accelerator for BI provides analysis of retail sales and marketing. SLIDE TRANSITION: Before any analysis can take place, or be published, you have to have data. Let’s take a look at what a data warehouse is, and why the concept of a data warehouse is central to business intelligence. ADDITIONAL INFORMATION FOR PRESENTER: Microsoft Business Intelligence Platform: Gestión de Proyectos Análisis de ventas al por menor y finanzas Análisis de Sitios Web

19 Instalación

20 Instalación

21 Instalación

22 Elementos de una base de datos OLAP Sql Server 2000
Conjunto de información almacenada. Sql Server 2000 gestiona conexiones a diversos orígenes de datos. Algunos de los proveedores disponibles son Microsoft Jet, Sql Server, Oracle, ODBC , etc. Orígenes de datos Conjunto de datos que normalmente se construye a partir de un subconjunto de un almacén de datos y se organiza y resume en una estructura multidimensional definida por un conjunto de dimensiones y medidas Cubos Atributo estructural del cubo conformada por jerarquías de categorías y niveles que describen los datos de la tabla de hechos. Los niveles están conformados por conjuntos similares de miembros. Dimensiones Permiten analizar los datos para encontrar patrones y realizar predicciones a partir de esos patrones Modelos de Minería de datos Definen a los grupos o usuarios que van a poder acceder a los datos y realizar consultas sobre los mismos Funciones de base de datos

23 Orígenes de datos

24 Cubos Estructura de datos multidimensional que se define mediante un conjunto de dimensiones y medidas. Un cubo es la unidad fundamental de almacenamiento y análisis de las bases de datos multidimensionales, y se define o compone mediante dimensiones y medidas. Tabla de Hechos Claves externas Medidas Dimensiones Producto Id Nombre Tamaño Cliente Provincia Tiempo Fecha Año Mes Día Tabla de Hechos 1998 2000 1999 Barcelona Madrid Sevilla Producto 1 Producto 2 Producto 3

25 Gestión de Cubos en Analysis Manager

26 Gestión de Cubos en Analysis Manager
Fin del asistente Dimensiones Tabla de hechos Asistente Medidas Recuento

27 Editor de cubos

28 Dimensiones Agregaciones
Son sumas precalculadas de los datos para acelerar el tiempo de respuesta Jerarquías y niveles Miembros Dimensiones virtuales Dimensiones lógicas creadas a partir de las propiedades de dimensiones físicas

29 Miembros y propiedades

30 Miembros y propiedades

31 Dimensión virtual

32 Dimensión virtual

33 Dimensión virtual

34 Medidas y Miembros calculados
Conjunto de valores de una columna de la tabla de hechos del cubo Miembros calculados Medidas calculadas mediante una fórmula MDX

35 Miembros calculados

36 Miembros calculados

37 Asistente para dimensiones

38 Modos de almacenamiento
Tres modos de almacenamiento: Multidimensional OLAP (MOLAP) Relacional OLAP (ROLAP) Híbrido OLAP (HOLAP)

39 Almacenamiento y agregado de datos

40 Almacenamiento y agregado de datos

41 Almacenamiento y agregado de datos

42 Almacenamiento y agregado de datos

43 Examinar datos

44 Modelos de minería de datos
Uso de métodos automatizados para obtener tendencias y pautas a partir de los datos del DW Se componen de Escenarios (entidades a analizar) Ej: un cliente y sus ventas Atributos (información sobre los escenarios) Ej: edad, número de hijos, total ventas, … Una vez elegidos los escenarios y atributos, procesamos el modelo En Analysis Services disponemos de dos proveedores, diseñados para obtener agrupaciones eficazmente Microsoft Decision Trees Árbol de clasificación, con diversas ramificaciones Microsoft Cluster Agrupación de escenarios

45 Modelos de minería de datos

46 Modelos de minería de datos

47 Modelos de minería de datos

48 Modelos de minería de datos

49 Modelos de minería de datos

50 Funciones de base de datos

51 Funciones de base de datos

52 Herramientas cliente OLAP
SQL Server 2000 Reporting Services Microsoft Excel Microsoft Data Analyzer Herramientas desarrolladas AddIn para Excel Aplicaciones asp o asp.net Webparts para Sharepoint Herramientas de terceros

53 Microsoft Excel Add-in para SQL Server Analysis Services
Definición: Herramienta de inteligencia empresarial que permite a los empleados usar Microsoft Office Excel para tener acceso a información relevante y crear rápidamente informes personalizados Características: Administrador de metadatos del cubo: Recupera y comparte la información del cubo OLAP Administrador de consultas: Consolida y ejecuta consultas, devuelve los resultados y realiza reescritura en los cubos Interfaz de usuario del generador de informes: Interfaz tipo “Panel de tareas” usada para generar informes y establecer conexiones con orígenes de datos Administrador de metadatos de informes: Mantiene el diseño del informe y permite interacciones con el informe, como enfocar, eliminar, ampliar o contraer, y realizar una obtención de detalles ascendente o descendente. Administrador de informes: Crea y administra fórmulas y presenta los resultados de las consultas en celdas de Excel

54 Microsoft Excel Add-in para SQL Server Analysis Services
Permite a los usuarios tener acceso y analizar datos de varios cubos de Analysis Services. Crear informes detallados personalizados directamente en Microsoft Office Excel 2003 o Microsoft Excel 2002 Mejorar el análisis de datos así como acortar los ciclos de informes y mejorar la capacidad de su compañía para responder a sus clientes Visibilidad en Excel de las tendencias del negocio Mayor velocidad y calidad en el proceso de toma de decisiones Análisis de datos funcional que acorta los ciclos de elaboración de informes y ahorra recursos Mayor flexibilidad con informes detallados, actualizables y muy personalizados Acceso a información relevante de diversos orígenes de datos

55 Microsoft Excel Add-in para SQL Server Analysis Services

56 Microsoft Excel Add-in para SQL Server Analysis Services

57 Microsoft Excel Add-in para SQL Server Analysis Services

58 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator
Definición: Sistema de inteligencia empresarial consistente en una aplicación basada en Web que permite a una compañía: Simplificar la medición y administración de métricas de desempeño clave. Definir, visualizar y administrar indicadores de rendimiento y estrategias de toda la organización. Mayor rapidez, calidad y relevancia de la toma de decisiones. Mayor capacidad de medir, controlar y administrar el rendimiento empresarial.

59 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

60 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

61 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

62 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

63 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

64 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

65 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

66 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

67 Microsoft Office Business Scorecards Accelerator

68 Próximas Acciones 17/09/2005. HOL – Windows Server 2003. IPSec
18/09/2005. Evento – Windows Update Services 20/10/2005. Contramedidas Hacker. 21/10/2005: Gira Seguridad Technet.

69 Boletín quincenal TechNews

70 Contactos Informática 64 Profesor http://www.informatica64.com
Profesor


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